一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;
[m,n]=size(meas);
data=zeros(m,n+1);
data(:,1:n)=meas;
for i=1:m
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2023-07-09 08:54:06
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10分钟学会matlab实现cnn图像分类 整体代码链接：https://pan.baidu.com/s/1btnY-jZXMK9oj3ZQxDvz8g 提取码：k4v8 可以打开代码，我来一步一步为你讲解，每步的含义，还有你该如何使用！目录1.为了便于理解，这里说一些基本概念，会的直接跳过程序在后面 1.1 通道
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2023-10-13 00:02:16
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前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。 本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN） 从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归
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2023-08-24 20:00:09
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本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
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2023-10-18 10:54:53
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神经网络用作分类器自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedi
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2023-07-28 15:02:57
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使用神经网络能执行几种典型的任务：聚类、拟合、分类（模式识别）以及时间序列预测。其中分类任务可以说是最常应用的场景之一，在之前的文章里也使用了分类任务作为案例对神经网络进行了入门讲解。时常遇到想要使用神经网络快速地实现分类的同学。今天就讲一讲怎么用MATLAB快速地完成吧。1.准备数据这里使用MNIST数据集作为案例。MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集。对于每张照片，都是以一个28*28的
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2023-08-21 20:35:40
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初入matlab深度学习加载和浏览图像数据指定训练集和验证集定义网络架构指定训练选项使用训练数据训练网络对验证图像进行分类并计算准确度详情查阅matlab官方教程 #创建简单的深度学习网络以用于分类此示例说明如何创建和训练简单的卷积神经网络来进行深度学习分类。卷积神经网络是深度学习的基本工具，尤其适用于图像识别。该示例演示如何：1.加载和浏览图像数据。2.定义网络架构。3.指定训练选项。4.训练
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2023-10-01 09:29:42
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Pytorch 是目前最好用的神经网络库之一，最近我写了一个pytorch的简单代码，在这里对其做一个全面的介绍。在pytorch 中一些常用的功能都已经被封装成了模块，所以我们只需要继承并重写部分函数即可。首先介绍一下本文最终希望实现的目标， 对本地的一维数据 （1xn)的ndarry 进行一个多分类，数据集为mn的数据，标签为m1的数组。下面是结合代码记录一下踩坑过程。继承Dataset类，可
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2023-10-27 15:06:11
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本文主要介绍了利用MATLAB2019b实现LVQ二分类和多分类的方法，主要的代码来源是mathworks网站的支持板块，具体网址会在下面贴出。通过注释和相关介绍，保证文章仅有入门级的理解难度。学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习(supervisedlearning)方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohone
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2023-09-06 21:29:03
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1．通过Matlab Engine方式
Matlab Engine是指一组Matlab提供的接口函数,支持C语言, Matlab Engine采用C/S(客户机/服务器)模式,Matlab作为后台服务器,而C程序作为前台客户机,通过Windows的动态控件与服务器通信,向Matlab Engine传递命令和数据信息,从Matlab Engine
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2023-12-26 09:12:00
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# 使用MATLAB神经网络进行分类的步骤
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用MATLAB神经网络进行分类。这是一个非常常见的任务，神经网络在分类问题上有很好的性能。我会逐步指导你完成整个过程，确保你能够理解每一步所做的事情。
## 步骤
下面是整个过程的步骤，我们将按照这个顺序进行操作。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建神经网络
原创
2023-11-21 12:15:02
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注：这里的练习鉴于当时理解不完全，可能会有些错误，关于神经网络的实践可以参考我的这篇博文
这里的代码只是简单的练习，不涉及代码优化，也不涉及神经网络优化，所以我用了最能体现原理的方式来写的代码。
激活函数用的是h = 1/(1+exp(-y))，其中y=sum([X Y].*w)。
代价函数用的是E = 1/2*(t-h)^2，其中t为目标值，t为1代表是该类，t为0代表不是该类。
权值更新采用B
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2020-09-10 14:57:00
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2评论
1、简介bp神经网络作为反向传播的经典算法。是我最初接触的第一个神经网络，使我对机器学习产生了很高的兴趣。同时我作为老初学者，给大家介绍具体代码及思路。2.基本原理老规矩， 我嘴笨，怕理解的不好，上大神的理解。3、代码实现3.1 数据集来源我也忘了这是什么时候的搞到的数据集了。图1 数据集的结构属性该数据集为水污染的诊断分类，6个污染指标，对应4种污染状态。 图2 污染指标&
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2023-10-12 18:58:16
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1 内容介绍随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类
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2024-02-12 14:10:36
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BP神经网络进行模式识别具体的BP神经网络详细说明请参考博客：https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764 神经网络的基础编程可参考博客：例题详解利用BP网络进行模式识别，训练样本如下： 最后测试的样本为输入： 1 0 0.5 0.5 0.1 1 那么我们这次使用的是matlab编程来训练该神经网络达到分类的效果 由于数据太简单，对输入数据没必要进行预处理或者归一化
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2023-07-28 14:51:25
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人工神经网络概述什么是人工神经网络？– In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning models inspired by biological neural networks (the central nervous
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2023-10-24 05:28:53
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我测试了一下，matlab2022a 可以运行。matlab2018之后的应该都可以。因为CNN是比较简单，比较经典的网络。matlab很早就支持了一起来学习一个Matlab环境下运用卷积神经神经网络(CNN)实现图像分类的小栗子，力争用最通俗的语言进行解释，闲话不多说，咱直接上干货。环境要求：Matlab2018a及以上版本(18a版本开始提供Deep Learning Toolbox的工具箱，
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2023-12-15 11:56:52
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# BP神经网络分类预测
## 简介
BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的人工神经网络算法，用于模式分类和预测。它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。BP神经网络通过反向传播算法不断调整各层之间的权值和阈值，从而实现模式分类和预测。
BP神经网络分类预测是一种监督学习方法，它通过将输入数据与其对应的标签进行训练，从而学习到输入数据和标签之间的映射关系。然后
原创
2023-08-03 03:54:38
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算法流程关于BP神经网络的公式推导，上一篇博文《BP神经网络原理简单介绍以及公式推导（矩阵形式和分量形式） 》已经做了详细的说明。接下来，我们利用MATLAB对BP神经网络进行实现。我们直接上代码，并进行解释。MATLAB 代码整个代码是基于BP神经网络矩阵形式编写的，对公式有疑惑的同学可以参考下上篇博文。sigmoid.mfunction [ out ] = sigmoid( in )
%SIG
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2023-06-14 17:06:24
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SqueezeNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），其设计目的是在使用少量的参数和计算资源的情况下，保持较高的分类性能，使用SqueezeNet在MATLAB中进行图像分类训练。 步骤1：准备数据集 首先，我们需要准备一个图像分类数据集。在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，其包含了10个类别的60000个32x32的RGB图像。可以在MATLAB中使用以下命令下载
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2024-05-13 09:32:38
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