给我一个基于卷积神经网络用于近红外光谱建模的matlab代码
时间: 2023-06-13 21:02:12 浏览: 124
以下是一个基于卷积神经网络用于近红外光谱建模的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 加载数据
load NIRspectra.mat; % 假设数据已经被处理并保存到了 NIRspectra.mat 文件中
X_train = spectra(1:900, :);
y_train = property(1:900, :);
X_test = spectra(901:end, :);
y_test = property(901:end, :);
% 定义卷积神经网络结构
layers = [
imageInputLayer([1, 700])
convolution2dLayer([1, 10], 32)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1, 2], 'Stride', [1, 2])
convolution2dLayer([1, 10], 64)
reluLayer
maxPooling2dLayer([1, 2], 'Stride', [1, 2])
fullyConnectedLayer(128)
reluLayer
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'InitialLearnRate', 0.001, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', {X_test, y_test}, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, y_train, layers, options);
% 测试模型
y_pred = predict(net, X_test);
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
fprintf('测试集 MSE: %f\n', mse);
```
这个代码实现了一个包含两个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络,用于对近红外光谱数据建模。数据加载使用了一个假设数据已经被处理并保存到了 NIRspectra.mat 文件中的方式,你需要根据自己的数据格式进行修改。另外,训练选项也可以根据需要进行修改。