matlab神经网络遥感反演

### 使用MATLAB实现神经网络用于遥感反演

#### 数据准备
对于给定的样本点数据，假设这些数据存储在一个 \( k \times 4 \) 的矩阵中，其中每一行代表一个样本点的数据，而四列分别对应四个不同的波段数值。为了适应神经网络的要求，需先对该数据进行预处理。

% 假设 dataMatrix 是原始的 k×4 矩阵
dataMatrix = rand(k, 4); % 这里仅作为示例生成随机数代替实际数据输入

% 转置操作使得每列表示不同波段下的所有测量值
transposedData = transpose(dataMatrix);

% 归一化处理使各特征处于相同尺度范围内
normalizedData = (transposedData - min(transposedData)) ./ ...
    (max(transposedData) - min(transposedData));

#### 划分训练集与测试集
接下来要将上述得到的标准化后的数据划分为两部分——一部分用来训练模型，另一部分则留作验证模型性能之用。

% 设定划分比例，比如70% 训练集 和 30% 测试集
ratioTrain = 0.7;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(normalizedData,2), ratioTrain, 1-ratioTrain);
trainingSet = normalizedData(:, trainInd)';
testingSet = normalizedData(:, testInd)';

#### 创建并配置前馈神经网络
利用 `feedforwardnet` 函数创建一个多层感知器类型的前向传播人工神经网络，并指定隐藏层数量以及所使用的训练算法。

hiddenLayerSize = 10; % 可根据具体需求调整此参数
trainFunction = 'trainscg'; % Levenberg-Marquardt BP算法的一种变体
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize, trainFunction);

% 设置其他必要的属性如最大迭代次数等
net.trainParam.max_fail = 6;
net.trainParam.epochs = 500;

% 定义输入输出范围以便初始化权重
inputRanges = [min(trainingSet(:)); max(trainingSet(:))];
outputRange = [0; 1]; % 如果目标变量也是经过归一化的，则应相应设置此处区间
net.inputs{1}.range = inputRanges';
net.outputs{1}.range = outputRange';

% 将训练集中的标签也做同样的转换（如果有的话）
if exist('targetLabels', 'var')
    targetTrainingSet = targetLabels(trainInd)';
end

#### 开始训练过程
一旦完成了以上准备工作之后就可以调用 `train` 方法来启动训练流程了，在这期间可能会花费一些时间取决于计算机硬件条件和个人设定的学习速率等因素的影响。

[trainedNet,tr] = train(net, trainingSet, targetTrainingSet);

#### 预测新数据的结果
完成训练以后可以使用已经学习到的知识去预测未知情况下的响应值；需要注意的是这里同样也要记得对新的观测对象实施相同的预处理措施再送入网络计算最终结果。

predictedValues = trainedNet(testingSet');