一维卷积神经网络分类预测MATLAB代码

下面是一个一维卷积神经网络分类预测的MATLAB代码示例：

% 训练集文件路径
trainFile = 'train_data.mat';
% 测试集文件路径
testFile = 'test_data.mat';

% 加载训练集和测试集数据
load(trainFile);
load(testFile);

% 网络结构参数
inputSize = size(trainData, 2); % 输入层大小
hiddenSize = 100; % 隐层大小
outputSize = max(trainLabels); % 输出层大小，分类数目
batchSize = 100; % 每批次样本数目
maxEpochs = 20; % 最大训练轮次数
learningRate = 0.001; % 学习率

% 定义网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(5,hiddenSize,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)
    convolution1dLayer(5,hiddenSize,'Padding','same')
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练网络
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',batchSize, ...
    'InitialLearnRate',learningRate);
net = trainNetwork(trainData,trainLabels,layers,options);

% 测试网络
YPred = classify(net,testData);
YTest = testLabels;
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
fprintf('测试集准确率为：%.2f%%\n', accuracy*100);

这个代码使用了一个包含两个卷积层和两个池化层的一维卷积神经网络对训练集进行训练，并在测试集上进行了分类预测并计算了准确率。您可以根据需要更改网络结构参数以及训练和测试集数据的路径。