神经网络模式识别matlab,神经网络模式识别Matlab程序

神经网络模式识别在Matlab中的实现可以使用Matlab自带的神经网络工具箱。以下是一个简单的神经网络模式识别的Matlab程序示例：

% 加载数据
load iris_dataset;
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 创建神经网络
net = patternnet(10);

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainscg'; % 选择训练函数
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置训练目标

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x,t);

% 对数据进行测试
y = net(x);

% 绘制混淆矩阵
plotconfusion(t,y);

以上代码实现了一个简单的神经网络模式识别的Matlab程序。其中，我们加载了鸢尾花数据集，创建了一个具有10个神经元的神经网络，并使用“trainscg”训练函数训练了1000次，目标误差为0.01。最后，我们使用训练好的神经网络对数据进行测试，并绘制混淆矩阵。这个程序可以用来对鸢尾花数据集进行分类。