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。
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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