. 实现神经网络算法编程; 2. 采用提供的几个函数(newff()建立模型;train()BP 训练;sim() 网络仿真)编写代码训练一个单隐层的神经网络
时间: 2024-02-20 19:01:25 浏览: 15
好的,以下是一个使用MATLAB实现单隐层神经网络的简单示例代码:
```matlab
% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris
inputs = meas';
targets = dummyvar(categorical(species))';
% 创建神经网络模型
hiddenLayerSize = 10; % 隐层节点数
net = newff(inputs, targets, hiddenLayerSize);
% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainlm'; % 选择Levenberg-Marquardt算法作为训练函数
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.trainParam.epochs = 1000; % 最大训练轮数
% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, inputs, targets);
% 使用训练好的神经网络进行预测
outputs = sim(net, inputs);
% 计算分类准确率
[~, predicted] = max(outputs);
[~, actual] = max(targets);
accuracy = sum(predicted == actual) / size(targets, 2);
% 显示结果
disp(['分类准确率:' num2str(accuracy)]);
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,具体的实现可能需要根据您的需求和实际情况进行调整和优化。另外,神经网络的性能与训练参数的选择、隐藏层节点数等因素有关,需要进行多次实验和调参才能得到较好的结果。