马尔可夫神经网络状态估计 matlab 代码

在MATLAB中，马尔可夫神经网络（Markov Jump Neural Network, MJNN）用于处理具有随机状态变化的时间序列数据。对于状态估计，通常会涉及到跟踪系统的当前状态，基于网络的输入和输出。这里是一个简化的例子，展示了如何使用马尔科夫神经网络进行状态估计的基本流程：

% 导入必要的工具箱
addpath('toolbox/MJNetToolbox'); % 假设MJNetToolbox已安装

% 定义网络结构
numInputs = size(inputs, 2); % 输入特征数
hiddenNodes = [5, 3]; % 隐藏层节点数
numStates = size(T, 1); % 状态数目
net = newMJNetwork(numInputs, hiddenNodes, numStates, 'OutputType', 'state');

% 初始化参数
W = initWeights(hiddenNodes, numStates); % 权重矩阵
b = zeros(size(b)); % 偏置向量
U = initTransitionMatrix(numStates); % 马尔可夫转移矩阵
initialStateDist = ones(1, numStates) / numStates; % 初始状态分布

% 假定训练数据inputs和labels状态序列states
inputs = ...;
states = ...;

% 定义损失函数，如交叉熵
lossFunction = @(yhat,y) crossentropy(yhat, y);

% 使用训练数据拟合网络
options = trainingOptions('adam', 'InitialLearnRate', learningRate, 'MaxEpochs', maxEpochs);
[net, history] = train(net, states, inputs, options, 'Weights', W, 'Bias', b, 'TransitionMatrix', U, 'InitialStateDistribution', initialStateDist, 'LossFun', lossFunction);

% 状态估计
[stateEstimates] = predictState(net, inputs);

% 显示结果
disp(stateEstimates);