小波神经网络matlab代码

以下是一个小波神经网络的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
load iris_dataset;

% 将数据分为训练集和测试集
idx = randperm(size(irisInputs,2));
trainInputs = irisInputs(:,idx(1:100));
trainTargets = irisTargets(:,idx(1:100));
testInputs = irisInputs(:,idx(101:end));
testTargets = irisTargets(:,idx(101:end));

% 创建小波神经网络
net = newff(trainInputs, trainTargets, [5, 3], {'tansig','logsig'}, 'trainlm');

% 训练网络
net.trainParam.epochs = 1000;
net = train(net, trainInputs, trainTargets);

% 测试网络
outputs = sim(net, testInputs);

% 计算分类准确率
[~, predicted] = max(outputs);
[~, actual] = max(testTargets);
accuracy = sum(predicted == actual) / length(actual);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们首先加载了经典的鸢尾花数据集，然后将数据分为训练集和测试集。接下来，我们使用 `newff` 函数创建了一个小波神经网络，其中 `trainlm` 是用于训练网络的反向传播算法。我们使用 `train` 函数训练网络，并使用 `sim` 函数测试网络。最后，我们计算了分类准确率，以评估网络的性能。