cnn2维数据回归matlab代码

为了回答这个问题，我将给出一个简单的CNN二维数据回归的MATLAB代码示例。首先，我们需要准备数据集并对其进行预处理。然后，我们将定义CNN模型的架构，并对其进行训练和评估。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据集
load('data.mat'); % 假设数据保存在data.mat文件中
X_train = data.train.inputs; % 训练数据
Y_train = data.train.labels; % 训练标签
X_test = data.test.inputs; % 测试数据
Y_test = data.test.labels; % 测试标签

% 归一化数据
X_train = X_train / 255;
X_test = X_test / 255;

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 1]) % 输入层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 卷积层
    reluLayer() % 激活函数层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 池化层
    fullyConnectedLayer(64) % 全连接层
    reluLayer() % 激活函数层
    fullyConnectedLayer(1) % 全连接层
    regressionLayer() % 回归层
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);

% 训练CNN模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 评估模型
Y_pred = predict(net, X_test); % 对测试数据进行预测
rmse = sqrt(mean((Y_test - Y_pred).^2)); % 计算均方根误差

fprintf('均方根误差：%.2f\n', rmse);

这个代码示例中，我们首先加载数据集，并对数据进行预处理。然后，我们定义了一个简单的CNN模型，包括卷积层、激活函数层、池化层、全连接层和回归层。接下来，我们使用MATLAB的`trainNetwork`函数来训练模型，并使用`predict`函数来预测测试数据。最后，我们计算了预测结果与真实结果之间的均方根误差作为模型评估指标。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求和数据集来调整和改进模型的架构。