iris bp神经网络matlab实例

以下是使用BP神经网络进行鸢尾花分类的MATLAB代码示例：

% 导入数据
load fisheriris
x = meas';
t = dummyvar(categorical(species))';

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet(10);
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 1e-5;

% 训练网络
[net, tr] = train(net, x, t);

% 预测分类
y = net(x);

% 计算分类准确率
[~, idx] = max(y);
[~, tidx] = max(t);
accuracy = sum(idx == tidx) / size(x, 2);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

这段代码会将鸢尾花数据集导入MATLAB，使用10个隐藏神经元创建BP神经网络，并使用500次迭代训练网络。最终，使用训练好的网络对数据集进行分类，计算分类准确率并输出。

相关问题

bp神经网络matlab实例

以下是一个简单的基于BP神经网络的MATLAB实例：

% BP神经网络的实现

% 1. 加载数据
load iris_dataset.mat

% 2. 划分数据集
trainRatio = 0.7;
testRatio = 0.3;
valRatio = 0.0;
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(irisInputs,2),trainRatio,valRatio,testRatio);
trainInputs = irisInputs(:,trainInd);
trainTargets = irisTargets(:,trainInd);
valInputs = irisInputs(:,valInd);
valTargets = irisTargets(:,valInd);
testInputs = irisInputs(:,testInd);
testTargets = irisTargets(:,testInd);

% 3. 创建神经网络
net = feedforwardnet([10,5]);

% 4. 配置神经网络
net.divideParam.trainRatio = trainRatio;
net.divideParam.valRatio = valRatio;
net.divideParam.testRatio = testRatio;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;

% 5. 训练神经网络
[net,tr] = train(net,trainInputs,trainTargets);

% 6. 测试神经网络
testOutputs = net(testInputs);
testPerformance = perform(net,testTargets,testOutputs);

% 7. 可视化结果
figure;
plotconfusion(testTargets,testOutputs);

这个实例使用了Iris数据集，划分了训练集、验证集和测试集，并且使用了一个包含10个隐藏层神经元和5个隐藏层神经元的两层前馈神经网络进行训练和测试。

bp神经网络matlab代码实例csdn

在CSDN网站上，可以找到很多基于BP神经网络的MATLAB代码实例。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，其相对简单的结构和高效的学习算法使其广泛应用于分类、回归、预测等领域。

例如，某篇CSDN文章详细介绍了如何使用MATLAB实现BP神经网络，该文章提供了完整的matlab代码和数据集。该代码实现了一个简单的分类任务，将Iris鸢尾花数据集划分成三个类别。该代码包括了网络初始化、前向传播、误差反向传播等核心步骤，以及随机梯度下降（SGD）算法用于网络的训练。在训练完成后，该代码还提供了测试函数，可以测试网络在新数据上的分类性能。

此外，还有其他一些CSDN中的BP神经网络MATLAB代码实例，如基于BP神经网络的手写数字识别、基于BP神经网络的图像分割和物体识别等。这些代码实例为学习BP神经网络的实现提供了有用的参考，同时也可以作为快速原型开发的工具。但是，需要注意的是，这些代码实例是基于特定任务和数据集进行设计的，因此在使用时需要根据具体问题进行适当的修改和调整。