如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(
转载
2023-09-07 10:46:53
62阅读
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
转载
2023-10-18 10:54:53
149阅读
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
转载
2024-02-12 14:10:36
0阅读
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
转载
2023-07-09 08:54:06
452阅读
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
转载
2023-09-06 21:29:03
123阅读
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
转载
2023-12-26 09:12:00
48阅读
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
转载
2023-10-01 09:29:42
414阅读
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
转载
2020-09-10 14:57:00
205阅读
2评论
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
转载
2023-07-28 14:51:25
164阅读
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
转载
2023-10-13 00:02:16
271阅读
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
转载
2023-10-24 05:28:53
103阅读
BP 神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层． 每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播， 根据预测误差调整网络权值和阔值，从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方
转载
2023-09-11 17:39:37
79阅读
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，
转载
2023-12-15 11:56:52
397阅读
先把DNN中函数调用关系放在前面。以下是正文深层的神经网络来解决一个猫、狗的分类问题。这是一个典型的二分类问题。输入是一张图片，我们会把 3 通道的 RGB 图片拉伸为一维数据作为神经网络的输入层。神经网络的输出层包含一个神经元，经过 Softmax 输出概率值 P，若 P>0.5，则判断为猫（正类），若 P≤0.5，则判断为非猫（负类）。对于整个神经网络模型，我们可以选择使用不同层数，以此
转载
2023-11-09 18:14:29
253阅读
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
转载
2023-07-28 15:02:57
103阅读
1 实验结果有点糊，将就看一下，一个手写数字的自动识别，识别的准确率大概为94%2、数据集Minist下载地址：://yann.lecun/exdb/mnist/ 四个文件分别为训练集数据、训练集标签、测试集数据、测试集标签。官方介绍，训练集数据有60000张，测试集数据有10000张。（说明：下载后电脑会自动解压成.ubyte.gz格式），这四个文件不是标准的图片格式，因此我们需
转载
2024-04-10 12:42:29
126阅读
traingdx ：梯度下降自适应学习率训练函数，traingdm,trainlm, trainscg 这些是权值的学习
原创
2022-08-13 00:39:07
552阅读
# MATLAB神经网络分类拟合
## 引言
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，可以用于解决分类、拟合、聚类等问题。MATLAB是一种强大的数学计算软件，具备丰富的神经网络相关函数和工具箱，可以方便地进行神经网络分类拟合。本文将介绍MATLAB中神经网络分类拟合的基本概念、流程以及代码示例，以帮助读者更好地理解和应用神经网络。
## 神经网络分类拟合流程图
```mermai
原创
2023-11-10 11:50:06
54阅读
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
转载
2023-10-27 15:06:11
129阅读
BP神经网络多4分类器代码如下，欢迎访问：4分类器MATLAB代码：clear
clc
load shuju1.mat;%读取原始数据，此时原始数据的行为样品
load shuju1_labeltr;%读取原始数据对应的标签，因为是4分类问题，所以[1 0 0 0]是第一类，[0 0 0 1]是第四类
%由于神经网络要求输入输出的列为样品，所以需要转置一下
input = shuju1
转载
2023-06-01 16:06:29
204阅读
