有一组数据前三个数为特征输入,后三个数为输出,用卷积神经网络预测出其他输入特征对应的值并给出代码
时间: 2024-05-03 13:21:45 浏览: 11
由于没有给出具体的数据,我们先自己生成一组数据,然后构建卷积神经网络进行预测。
生成数据:
```
import numpy as np
# 随机生成1000个样本,每个样本前三个数为特征输入,后三个数为输出
X = np.random.rand(1000, 3)
Y = np.hstack((X[:, 0:1] + X[:, 1:2] + X[:, 2:3], X[:, 0:1] * X[:, 1:2] * X[:, 2:3], X[:, 0:1]**2 + X[:, 1:2]**2 + X[:, 2:3]**2))
```
构建卷积神经网络:
```
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(3))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
```
将输入数据reshape为3维数组:
```
X = X.reshape((1000, 3, 1))
```
训练模型:
```
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=32)
```
进行预测:
```
# 随机生成一个输入样本
x_new = np.random.rand(3, 1)
# 将输入样本reshape为3维数组
x_new = x_new.reshape((1, 3, 1))
# 进行预测
y_new = model.predict(x_new)
print(y_new)
```