MATLAB卷积神经网络涡旋光代码

以下是一个使用MATLAB实现卷积神经网络（CNN）进行涡旋光分类的示例代码：

% 加载数据
load spiral_light_data.mat % 包含训练和测试数据的.mat文件

% 构建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1]) % 输入层，图像大小为28x28，通道数为1（灰度图像）
    convolution2dLayer(5, 20) % 卷积层，使用5x5的滤波器，输出通道数为20
    reluLayer % ReLU激活函数层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2) % 最大池化层，池化窗口大小为2x2，步幅为2
    fullyConnectedLayer(10) % 全连接层，输出节点数为10
    softmaxLayer % Softmax层
    classificationLayer % 分类层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(trainImages, trainLabels, layers, options);

% 使用测试集评估网络性能
predictedLabels = classify(net, testImages);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体数据集和任务进行相应的调整和优化。