% 构建神经元网络 gwwnet=newff(minmax(inputSampledata),[3,3,1],...%%% 目前包含2个隐层和1个输出层，输入层无需定义。网络结构可自行调整 {'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %%% 传递函数可尝试：tansig、purelin和logsig gwwnet.trainParam.show = 50; gwwnet.trainParam.lr = 0.05; gwwnet.trainParam.epochs = 200; gwwnet.trainParam.goal = 1e-3;

时间: 2024-02-26 12:53:43 浏览: 193
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使用numpy从头开始实现神经网络,包括反向传播公式推导过程; numpy构建全连接层、卷积层、池化层、Flatten层

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这段代码看起来像是在构建一个三层前馈神经网络（Feedforward Neural Network），其中包含两个隐层和一个输出层。传递函数使用的是tansig和purelin，训练算法使用的是trainlm。参数设置包括show（显示训练进程的频率）、lr（学习率）、epochs（训练的最大轮数）和goal（训练误差的目标值）。这个网络的输入层没有被定义，可能是因为输入样本数据还没有被加载进来。
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MATLAB神经网络工具箱是用于构建、训练和分析神经网络的强大的软件包，它提供了丰富的函数来支持不同类型的神经网络模型。以下是对标题和描述中提及的一些关键知识点的详细解释： 1. **网络创建函数**： - newp...

把下面代码转换成python语言 % 构建神经网络模型 net = newff(XTrain,YTrain,[10,1],{'tansig','logsig'},'traingd');

在 Python 中构建神经网络模型，你可以使用第三方库，如 TensorFlow 或 PyTorch。下面是使用 TensorFlow 的示例代码： python import tensorflow as tf # 定义输入和输出的维度 input_dim = XTrain.shape[1] ...

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-...

clc; clear; %数据划分 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3; xy=[xy1;xy2;xy3]; Y=xy(:,5); X=xy(:,1:4); Y=Y(1:7000)'; X=X(1:7000,:)' ; %神经网络的数据格式要求每列是一个样本，所以p和t在训练前要转置一下，即p=p';t=t' %神经网络创建 net=newff(minmax(X),[10,1],{'tansig' 'purelin','trainlm'}); % 传递函数TF % purelin： 线性传递函数。 % tansig ：正切S型传递函数。 net.trainParam.epochs = 3000; [net,tr]=train(net,X,Y); trainout=sim(net,X);%经BP得到的结果 %%附上训练数据响应以及测试数据BP的结果对比分析 %原始数据训练拟合结果 % figure; % t=1:1:length(Y) % plot(t,Y,'r',t,trainout,'*g'); % legend('原函数','训练拟合值');title('训练数据响应') % testX=testXY(:,1:4)'; % testY=testXY(:,5)'; % 测试数据 % test_trainout=sim(net,testX);%经BP得到的结果 % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,testY,'r',i,test_trainout,'g'); title('test data结果') %误差 % error=test_trainout-testY % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,error,'r'); axis([0 40 -0.2 0.2]); title('error') 优化上述代码，使其能在matlab正常运行

3. 在创建神经网络时，将输入数据的范围映射到了[0, 1]区间内，并修改了神经网络的传递函数和训练函数。 4. 在测试时，使用了测试集进行了测试，并将训练集和测试集的结果画在了同一张图上，更加直观地展示了拟合...

%数据加载 clear clc load iris.dat; %importdata('iris.dat') %数据预处理 A1=randsample(150,118,false); trainData1=iris(A1,:) A2=randsample(150,32,false); testData1=iris(A2,:) save('trainData1.txt','trainData1','-ascii'), save('testData1.txt','testData1','-ascii'), [f1,f2,f3,f4,class]=textread('trainData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [imput,minI,maxI]=premnmx([f1,f2,f3,f4]'); %创建神经网络 s=length(class); output=zeros(s,3); for i=1:s output(i,class(i))=1; end %设置训练参数 net=newff(minmax(input),[10 3],{'logsig','logsig'},'traingdx'); net.trainparam.show=50;%显示中间结果的周期 net.trainparam.epochs=500;%最大迭代数（学习次数） net.trainparam.goal=0.01;%学习速率 net.trainparam.lr=0.01;%学习效率 net=train(net,input,output); %开始测试 [t1,t2,t3,t4,c]=textread('testData1.txt','%f%f%f%f%f',150); [textInput,minI,maxI]=premnmx([t1,t2,t3,t4]'); Y=sim(net,textInput); [s1,s2]=size(Y); hiNum=0; for i=1:s2; [m,Index]=max(Y(:,i)); if(Index==c(i)) hiNum=hiNum+1; end end %统计识别率

3. 创建神经网络：使用 newff 函数创建一个 2 层的神经网络，第 1 层有 10 个神经元，第 2 层有 3 个神经元，激活函数都是 logsig。 4. 设置训练参数：设置神经网络的训练参数，包括最大迭代次数、学习速率、...

% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

ori_error = ori_pred - output_test(2:3,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = ...

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9,9.5,10;0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20;sin(0.8),sin(1.6),sin(2.4),sin(3.2),sin(4),sin(4.8),sin(5.6),sin(6.4),sin(7.2),sin(8),sin(8.8),sin(9.6),sin(10.4),sin(11.2),sin(12),sin(12.8),sin(13.6),sin(14.4),sin(15.2),sin(16),sin(16.8)]; % T 为目标矢量 T=[7.17,12.25,11.75,7.67,4.43,6.29,14.69,27.42,39.94,48.14,50.85,50.51,51.72,58.46,71.63,88.57,104.59,115.91,121.86,125.37,131.12;]; C=[0.5,4,7.5,17.5;1,8,15,35;sin(1.6),sin(7.2),sin(12.8),sin(28.8);]; T1=[12.25,39.94,88.57,371.2321;]; pause; clc net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'})% 创建一个新的前向神经网络 % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); pause clc % 对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,C) % 计算仿真误差 E = T1 - A MSE=mse(E) pause clc echo off 给我一段能够显示图像的代码

以下是一个简单的绘制函数图像的示例代码： matlab x = linspace(0, 2*pi, 100); y = sin(x); plot(x, y); title('Sine Function');...这段代码会生成一个正弦函数的图像，并标上相应的标题以及 x 和 y 轴标签。...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(101:120,:)'; additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(101:120,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。

这段代码中出现了一个错误，提示“位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。”，意味着在使用“additional_test_data = input(101:120,:)”这行代码时，访问了数组边界之外的元素。根据错误提示，数组的大小为5，...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(81:100,:)'; 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

同时，将 pos_error = pos_pred - output_test(1,:) 改为 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)，将 ori_error = ori_pred - output_test(1,:) 改为 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20)。

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

另外，在计算 pos_error 和 ori_error 时，应该使用 output_test_n，而不是 output_test(:,1:20)。修改后的代码如下： clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input_...

net = newff( minmax(input) ,output, [500 100 10] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;什么意思

这是一个 MATLAB 中的神经网络模型，使用了 minmax 函数对输入数据进行归一化处理，有 500 个神经元的隐藏层，其中第一层使用了 logsig 激活函数，第二层使用了 purelin 激活函数，使用 traingdx 算法进行训练。...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = data((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(input_test_n); % 预测位置 ori_pred = net_ori(input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(2:3,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = net_ori(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码有误，修改一下给出我正确的代码

[output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, ...

P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2; 9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7; 3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45; 2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15; 140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130; 2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6; 11 10.9 11.4 10.8 11.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85; 50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70]; T=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35]; [p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T); %创建网络 net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %设置训练次数 net.trainParam.epochs = 5000; %设置收敛误差 net.trainParam.goal=0.0000001; %训练网络 [net,tr]=train(net,p1,t1); TRAINLM, Epoch 0/5000, MSE 0.533351/1e-007, Gradient 18.9079/1e-010 TRAINLM, Epoch 24/5000, MSE 8.81926e-008/1e-007, Gradient 0.0022922/1e-010 TRAINLM, Performance goal met. %输入数据 a=[3.0;9.3;3.3;2.05;100;2.8;11.2;50]; %将输入数据归一化 a=premnmx(a); %放入到网络输出数据 b=sim(net,a); %将得到的数据反归一化得到预测数据 c=postmnmx(b,mint,maxt);

然后用newff函数构建了一个三层神经网络，其中输入层有8个神经元，隐藏层有6个神经元，输出层有1个神经元，激活函数分别为tansig和purelin；接着使用train函数对神经网络进行训练，训练次数为5000次，收敛误差为0....

要求分析分类误差、检测率、误检率等性能指标、以说明该模型的性能% credit_class.m % 信贷信用的评估 % 数据取自德国信用数据库 %% 清理工作空间 clear,clc % 关闭图形窗口 close all %% 读入数据 % 打开文件 fid = fopen('german.data', 'r'); % 按格式读取每一行 % 每行包括21项，包括字符串和数字 C = textscan(fid, '%s %d %s %s %d %s %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d %s %d %s %s %d\n'); % 关闭文件 fclose(fid); % 将字符串转换为整数 N = 20; % 存放整数编码后的数值矩阵 C1=zeros(N+1,1000); for i=1:N+1 % 类别属性 if iscell(C{i}) for j=1:1000 % eg: 'A12' -> 2 if i<10 d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%d'); % eg: 'A103' -> 3 else d = textscan(C{i}{j}, '%c%c%c%d'); end C1(i,j) = d{end}; end % 数值属性 else C1(i,:) = C{i}; end end %% 划分训练样本与测试样本 % 输入向量 x = C1(1:N, :); % 目标输出 y = C1(N+1, :); % 正例 posx = x(:,y==1); % 负例 negx = x(:,y==2); % 训练样本 trainx = [ posx(:,1:350), negx(:,1:150)]; trainy = [ones(1,350), ones(1,150)*2]; % 测试样本 testx = [ posx(:,351:700), negx(:,151:300)]; testy = trainy; %% 样本归一化 % 训练样本归一化 [trainx, s1] = mapminmax(trainx); % 测试样本归一化 testx = mapminmax('apply', testx, s1); %% 创建网络，训练 % 创建BP网络 net = newff(trainx, trainy); % 设置最大训练次数 net.trainParam.epochs = 1500; % 目标误差 net.trainParam.goal = 1e-13; % 显示级别 net.trainParam.show = 1; % 训练 net = train(net,trainx, trainy); %% 测试 y0 = net(testx); % y0为浮点数输出。将y0量化为1或2。 y00 = y0; % 以1.5为临界点，小于1.5为1，大于1.5为2 y00(y00<1.5)=1; y00(y00>1.5)=2; % 显示正确率 fprintf('正确率: \n'); disp(sum(y00==testy)/length(y00));

这段MATLAB代码是一个信贷信用评估的模型，通过读取德国信用数据库的数据集，使用BP神经网络对信用评估进行预测。为了评估该模型的性能，我们需要计算分类误差、检测率、误检率等性能指标。 首先，根据代码，可以...

x = -20:0.1:20; y = tanh(x) + cos(x); train_data = [x; y]; % 修改为纵向拼接 x1 = (-20:0.01:20); y1 = tanh(x1) + cos(x1); test_data = [x1; y1]; % 修改为纵向拼接 input_train = train_data(1, :); output_train = train_data(2, :); % 修改为取第二行数据 input_test = test_data(1, :); output_test = test_data(2, :); % 修改为取第二行数据 net = newff(input_train, output_train, [10, 20, 9]); net.trainParam.epochs = 10000; net.trainParam.goal = 0.00001; net.trainParam.max_fail = 10000; net = train(net, input_train, output_train);修正并拟合出曲线

抱歉，上面的代码还是存在问题，newff 函数的输入参数应该是样本特征标签，而不是单独的输入输出。在这种情下，你需要将input_train 和 output_train 转换为矩阵形，然后再传递给 newff。同时，为了正确训练...

ind = cat(1, ss.c); Train = []; Test = []; for i = 1 : length(cns) indi = find(ind==i); si = ss(indi); ti = randperm(400); Train = [Train; si(ti(1:300))]; Test = [Test; si(ti(301:400))]; end XTrain = cat(1, Train.vec); XTrain = XTrain'; YTrain = cat(1, Train.c); YTrain = YTrain'; XTest = cat(1, ss.vec); XTest = XTest'; YTest = cat(1, ss.c); YTest = YTest'; % 将数据归一化 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(XTrain, YTrain); % 隐层第一层节点数 NodeNum1 = 40; % 隐层第二层节点数 NodeNum2 = 20; % 输出维数 TypeNum = 1; TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig'; bp_net = newff(minmax(pn), [NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1 TF2 TF3}, 'traingdx'); % 网络创建 bp_net.trainParam.show = 50; % 训练次数设置 bp_net.trainParam.epochs = 10000; % 训练所要达到的精度 bp_net.trainParam.goal = 1e-5; % 学习速率 bp_net.trainParam.lr = 0.05; % 训练 bp_net = train(bp_net, pn,tn); save(fullfile(pwd, 'bp_net.mat'), 'bp_net', 'minp', 'maxp', 'mint', 'maxt');

这段代码实现了一个基于BP神经网络的分类器的训练和保存操作。具体来说，它将一个数据集分成训练集和测试集，并对训练集进行了归一化处理。接着，它定义了一个包含40个节点的第一层隐藏层、包含20个节点的第二层隐藏...
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
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