解释一下MATLAB中的这段代码：[Inputn,Inputps]=mapminmax(cleanedInputs',0,1); Inputn=Inputn'; [Outputn,Outputps]=mapminmax(cleanedTargets',0,1); Outputn=Outputn'; data2_test=mapminmax('apply',data2',Inputps); data2_test=data2_test';

时间: 2024-04-20 07:24:15 浏览: 154
这段代码是用于数据预处理的，主要使用了MATLAB中的mapminmax函数。下面会逐行解释每一步的作： 1. `[Inputn, Inputps] mapminmax(cleanedInputs', 0, 1);` 这一行代码将输入`mapminmax`函数会将数据映射到指定的范围内，这里是将数据映射到0到1之间。`Inputn`是归一化后的输入数据，`Inputps`是用于反归一化的参数。 2. `Inputn = Inputn';` 这一行代码将归一化后的输入数据转置，以便后续处理。 3. `[Outputn, Outputps] = mapminmax(cleanedTargets', 0, 1);` 这一行代码将目标数据集`cleanedTargets`进行归一化处理，同样是映射到0到1之间。`Outputn`是归一化后的目标数据，`Outputps`是用于反归一化的参数。 4. `Outputn = Outputn';` 这一行代码将归一化后的目标数据转置，以便后续处理。 5. `data2_test = mapminmax('apply', data2', Inputps);` 这一行代码将测试数据集`data2`应用之前得到的输入归一化参数进行归一化处理。这里使用了`'apply'`选项表示将应用之前得到的归一化参数。 6. `data2_test = data2_test';` 这一行代码将归一化后的测试数据转置，以便后续处理。 总体来说，这段代码的作用是将输入数据集和目标数据集进行归一化处理，并将归一化后的数据用于训练模型或进行其他操作。预处理的目的是为了提高模型的性能和收敛速度。
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这段代码什么功能[inputn_train,inputps] =mapminmax(input_train);inputn_test =mapminmax('apply',input_test,inputps);

这段代码实现了将数据归一化的功能，具体来说： - mapminmax 函数可以将数据归一化到 [0,1] 的范围内。 - input_train 是训练集输入数据，input_test 是测试集输入数据。 - mapminmax(input_train) 对训练...

解释下这段代码%% 语音特征信号分类 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); fore=zeros(4,500); for ii=1:1 for i=1:500%1500 %隐含层输出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end fore(:,i)=w2'*Iout'+b2; end end

这段代码是用于语音特征信号分类的部分。我将逐行解释代码的功能： 1. inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);：将测试数据集进行归一化处理，使用mapminmax函数将输入数据input_test按照训练...

[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]); [cc,dd]=mapminmax([output_train output_test]); global inputn outputn shuru_num shuchu_num XValidation YValidation [inputn,inputps]=mapminmax('apply',input_train,bb); [outputn,outputps]=mapminmax('apply',output_train,dd); shuru_num = size(input_train,1); % 输入维度 shuchu_num = 1; % 输出维度 dam = 10; % 验证集个数，验证集是从训练集里面取的数据 idx = randperm(size(inputn,2),dam); XValidation = inputn(:,idx); inputn(:,idx) = []; YValidation = outputn(idx); outputn(idx) = []; YValidationy = output_train(idx); output_train(idx) = [];代码什么意思

这段代码主要是对输入和输出数据进行归一化处理，并将训练数据和测试数据分别存储到 input_train、output_train 和 input_test、output_test 中。具体解释如下： - mapminmax 函数：对输入数据进行归一化...

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

你可以使用mapminmax函数将input_...在这里，[inputn, inputps]是用来保存归一化的结果的变量。inputn是经过归一化后的数据，inputps是保存归一化参数的结构体，以便你在之后对测试数据进行相同的归一化处理。

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);中的inputps是啥？

在MATLAB中，mapminmax函数用于将训练数据归一化到指定范围内。mapminmax函数返回两个参数：output和inputps。output是归一化后的训练数据，inputps是一个结构体，它包含了归一化训练数据时所使用的参数...

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_test = input(:, 5:20); output_test...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');input=res((1: 120), 2: 6)'; %载入输入数据 output=res((1: 120), 7 :9)'; %载入输出数据input_这段代码的预测结果为什么都是0train = input(1:80); outest_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); tput_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; % 输入层节点数量 hiddennum=10;% 隐含层节点数量 outputnum=2; % 输出层节点数量[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1);net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练 W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test,'bo-') hold on plot(test_simu,'r*-') hold on.an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');

这段代码中没有进行预测操作，只是建立了一个神经网络模型并用已有数据进行了训练。因此，没有预测结果为0的问题。如果您有需要进行预测的数据，需要在模型训练完成后使用模型进行预测操作，具体方法如下： 1. 将...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

[inputn, inputps] = mapminmax(input, -1, 1); [outputn, outputps] = mapminmax(output, -1, 1); input_train = input(1:80); output_train = output(1:80); input_test = input(80:100); output_test = output(80...

解读一下 figure plot(T_train,T_train,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_train,T_sim1,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 训练集：(MAPE= ' num2str(MAPE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) %% 测试集 figure plot(T_test,T_test,'r-.','linewidth',2) ; hold on plot(T_test,T_sim2,'sr','LineWidth',2,'MarkerSize',8, ... 'MarkerEdgeColor', 'c', 'MarkerFaceColor', 'k') legend('\it y=x','预测值','location','southeast'); xlabel('负荷(kW)实际值') ylabel('负荷(kW)预测值') box off string = {['BP 测试集：(MAPE= ' num2str(MAPE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) %% RBFNN校正 input_train=data(1:L1,2:end)';% 输入 output_train=err1;% 输出 %% 测试集 input_test=data(L1+1:L2,2:end)';% 输入 output_test=err2;% 输出 %% 数据归一化 % 训练集 [inputn_train,inputps] = mapminmax(input_train); [outputn_train,outputps] = mapminmax(output_train); %创建RBF网络 goal=0.001;%误差目标 sp=0.3;%扩展常数 mn=50;%隐含层神经元最大数目 df=1;%训练过程中的显示频数 net=newrb(inputn_train,outputn_train,goal,sp,mn,df); Tn_output=sim(net,inputn_train); %仿真结果反归一化 RBFTrain_sim = mapminmax('reverse',Tn_output,outputps); %% 输入归一化 inputn_test = mapminmax('apply',input_test,inputps); %RBF预测 RBF_sim=sim(net,inputn_test); %% 网络输出反归一化 RBFTest_sim=mapminmax('reverse',RBF_sim,outputps);

这段代码是用于绘制神经网络预测结果的图形，并且进行MAPE评估。具体来说，代码分为三个部分。 第一部分绘制BP神经网络的训练集和测试集预测结果的图形。其中，使用plot函数分别绘制实际值和预测值的散点图，并且用...

查找以下代码的输出节点%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

- 接下来的代码使用了 MATLAB 中的 mapminmax 函数对数据进行了归一化处理，将特征和标签值都缩放到了 [0, 1] 的区间内。这个函数的第一个参数是要归一化的矩阵，第二个参数是归一化后的最小值，第三个参数是归一...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段程序当中如果进行误差补偿的话怎么操作

在这段程序中进行误差补偿，可以修改训练模型时的代码。假设误差补偿的数据已经存在一个名为“error”的变量中，则可以在训练模型前添加下面一行代码： net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows', '...

% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

input = data((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = data((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = data((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(input_test_n); % 预测位置 ori_pred = net_ori(input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(2:3,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = net_ori(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码有误，修改一下给出我正确的代码

pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_...

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果： python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np # 读取Excel文件 res = pd.read_excel(r'C:\Users\...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');则合格代码报错帮我修改正确

在你提供的代码中，有一些变量没有定义，例如theta和actual_poses，我将其注释掉。此外，您在使用mapminmax函数时，应该将附加测试数据也归一化。下面是修改后的代码： clear all; clc; % 载入数据 ...

改写以下代码，使其能够分别计算四种故障类型的诊断准确率，然后让这四种故障类型分别画图：view (net) inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); test_simu=round(test_simu); % 就近取整 accTest = sum(test_simu==output_test)/length(output_test); figure plot(test_simu,'o','linewidth',1.5,'markersize',7) hold on plot(output_test,'+','linewidth',1.5) title(['BP测试集诊断准确率：' num2str(accTest*100) '%'],'fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) ylabel('类型','fontsize',12) legend('实际类型','预测类型') grid on set(gca,'ytick',1:6,'yticklabel',names) set(gca,'linewidth',1.5)

以下是修改后的代码，可以分别计算四种故障类型的诊断准确率，并绘制四个子图，每个子图表示一种故障类型的预测结果： matlab % 分别计算四种故障类型的诊断准确率 types = unique(output_test); accTests = ...
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