基于人工神经元网络决策规则分类器matlab程序

以下是一个基于人工神经元网络的决策规则分类器的MATLAB程序示例：

% 读取数据集
data = load('dataset.txt');
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);

% 数据归一化
X = mapminmax(X, 0, 1);

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1), 'HoldOut', 0.2);
Xtrain = X(cv.training, :);
Ytrain = Y(cv.training);
Xtest = X(cv.test, :);
Ytest = Y(cv.test);

% 定义网络结构
net = feedforwardnet([10 5]);

% 设置训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练网络
net = train(net, Xtrain', Ytrain');

% 测试网络
Ypred = round(net(Xtest'))';

% 评估分类器性能
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest);
precision = sum(Ypred & Ytest) / sum(Ypred);
recall = sum(Ypred & Ytest) / sum(Ytest);
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);
fprintf('Accuracy: %f\n', accuracy);
fprintf('Precision: %f\n', precision);
fprintf('Recall: %f\n', recall);
fprintf('F1 Score: %f\n', f1_score);

该程序首先读取数据集，然后进行数据归一化和训练集/测试集的划分。接着，定义了一个包含两个隐藏层（分别包含10个和5个神经元）的多层感知机模型，并设置了训练参数。使用训练集对网络进行训练，然后使用测试集进行测试，得到分类结果。最后，计算了分类器的性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值。