ANN人工神经网络的matlab实现

% 导入样本数据
A = dir（fullfile（‘C:\Users\19053\Desktop\shuju\*.txt‘））;

%定义即将使用的变量
target_sample=[];
input_sample=[];
m=1;

%构造输出矩阵。将x1、x2与y进行行向量组合。input_sample=[x1;x2]; target_sample=y。y是行向量。
for i = 1:length（A）
    s=load（A（i）.name）;
    n=length（s）;
    input_sample=[input_sample;s];
    target_sample（m:length（input_sample）i） = 1;
    m=m+n;
end
%设置参数。下面的两个参数必须是x1、x2与y的行向量组合。
input_sample=input_sample‘; 
target_sample=target_sample‘;

%读入影像。将影像变为2份，一份用于训练，一份用于测试。
OI = double（imread（‘caijian.tif‘））;
[xyz] = size（OI）;
OI = reshape（OIx*yz）;
OI=OI‘;

%打开神经网络工具
nprtool

%创建网络（选择运算法则Algorithms+设置训练参数）
trainFcn = ‘trainscg‘;%设置训练函数。ScaledConjugate Gradient算法内存需求较小，计算速度快。
hiddenlayerSize = 10;%设置掩层数量
net = patternnet（hiddenlayerSize trainFcn）;%建立网络
net.input.processFcns = {‘removeconstantrows‘‘mapminmax‘};%数据归一化处理
net.divideFcn = ‘dividerand‘;  %随机划分数据
net.divideMode = ‘sample‘;  %划分每个样本
net.divi