资源简介

在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

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代码片段和文件信息

%读取训练数据
[f1f2f3f4class] = textread(‘trainData.txt‘  ‘%f%f%f%f%f‘150);

%特征值归一化
[inputminImaxI] = premnmx( [f1  f2  f3  f4 ]‘)  ;

%构造输出矩阵
s = length( class ) ;
output = zeros( s  3  ) ;
for i = 1 : s 
   output( i  class( i )  ) = 1 ;
end

%创建神经网络
net = newff( minmax(input)  [10 3]  { ‘logsig‘ ‘purelin‘ }  ‘traingdx‘ ) ; 

%设置训练参数
net.trainparam.show = 50 ;
net.trainparam.epochs = 500 ;
net.trainparam.goal = 0.01 ;
net.trainParam.lr = 0.01 ;

%开始训练
net = train( net input  output‘ ) ;

%读取测试数据
[t1 t2 t3 t4 c] = textread(‘testData.txt‘  ‘%f%f%f%f%f‘150);

%测试数据归一化
testInput = tramnmx ( [t1t2t3t4]‘  minI maxI ) ;

%仿真
Y = sim( net  testInput ) 

%统计识别正确率
[s1  s2] = size( Y ) ;
hitNum = 0 ;
for i = 1 : s2
    [m  Index] = max( Y( :   i ) ) ;
    if( Index  == c(i)   ) 
        hitNum = hitNum + 1 ; 
    end
end
sprintf(‘识别率是 %3.3f%%‘100 * hitNum / s2 )


 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         997  2011-07-10 13:53  bpAnnIris.m
     文件        1349  2011-07-10 13:38  testData.txt
     文件        2708  2011-07-10 13:42  totalData.txt
     文件        1359  2011-07-10 13:39  trainData.txt

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