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标题: 神经网络的MATLAB GUI实现 [打印本页]
作者: dapmood    时间: 2020-6-8 14:14
标题: 神经网络的MATLAB GUI实现
如何在matlab中通过GUI的方式来创建和训练一个神经网络？本文以一个汽油辛烷值的预测为例讲解。
7 r( ?+ t4 @9 \, s$ m; Y& v4 y
1 N1 o) E: L# t) n首先，先将需要的数据等导入进来。1 `9 [. N, E4 h  N+ t6 N6 F

; X7 g3 V8 x* X3 o' E链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq2
( s) H: u8 ~# d, Z5 l
- _- k0 g6 D' c" V# M+ i%% I. 清空环境变量
# N4 H/ s2 A# y" {clear all
, e% j2 S" w1 U1 w: P; tclc) R& m% Q, F5 g8 {0 E
%% II. 训练集/测试集产生# g" _' p, q, N$ G3 ^9 U& l) G
%%3 j* w" f! ]" Q7 n0 l
% 1. 导入数据
9 C7 ]0 u6 S4 ]3 B5 p# Yload spectra_data.mat; M, Z# x/ J, c: x# D2 t0 L  T

" ?6 b# M4 g8 d5 V- A, x5 {/ S%%
4 h# Z  c" _2 e% 2. 随机产生训练集和测试集
- q  p' [. d2 N' q/ I- rtemp = randperm(size(NIR,1));
, u) i1 O8 x' i& `8 J7 h, j- N9 {) @3 I0 y5 v
% 训练集――50个样本
* o( A) L0 r. {' `1 CP_train = NIR(temp(1:50),: )';
; v0 D# r6 Q' S* [, Z+ ?# W9 tT_train = octane(temp(1:50),: )';
3 t- d" a% C  c8 V4 y
. u, i; R4 q1 x5 a) G( N, h+ C% 测试集――10个样本
) e1 o) W: t" l* }2 g0 iP_test = NIR(temp(51:end),: )';0 _1 @1 L( j+ M
T_test = octane(temp(51:end),: )';
; m2 U+ {, t' b/ l8 g2 l3 j% mN = size(P_test,2);( S) ?3 a* k6 y5 f( t

3 @2 }1 d" e- j* ]) ?  f%% III. 数据归一化
3 C+ p: Z; e. X/ S1 L/ z( d%%
, M% a! ^/ m. R! t9 S6 [% 1. 训练集4 M) E' r* e) K; t- H0 {
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
) |- I  W+ g. ?9 F  b3 DPn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
# F% m$ N7 ?8 n3 i; R- ~%%
( x) K3 A( M) B% 2. 测试集
+ a* N5 w0 P. y) v: V[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);/ \" s1 r1 K) O9 J0 O0 }( G
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);/ f/ N  a% G# h" `2 T
! Q' ^) U7 O$ t# N$ {) p

; @% t3 J$ k* t9 Q这里，data.mat是封装好的数据，可以改换成你自己的数据。+ X/ U- m) ^% J/ {4 D9 x

, {4 }. d2 M! p- d/ ~8 r然后通过命令启动GUI：
3 g" a2 [8 C& r7 ~2 h3 y1 Q& u: b( q1 p
, P  M; k  a/ B, O* C9 _  }
' j# e% O) d, s; y; V& ]8 T
先选择Import，根据图示导入我们要的数据：
3 D( u$ }# }1 A+ N* s4 ?2 `$ P6 c. [0 B7 l% k
4 A: O7 h$ g5 T% u9 ~8 }

0 x  v/ l- k  e数据都导入后，就可以点击new来创建神经网络了。根据界面中的提示项，来设置好网络结构：
0 y& p" G$ F  a- O" z. H% X# D8 `1 `2 C# l' k. X' |

, F$ U% r) G; f" k/ X+ |1 ?4 \4 N% R
$ S7 d4 l$ p  Y' |) Xcreate之后我们就可以得到这个神经网络了：
+ B5 }/ X5 }$ D4 U$ m& Y. M/ ]2 o# y! Z6 u5 ?' r, @5 S4 X+ F
5 K3 t8 [9 ]6 p+ u

- v. _+ V0 y( ]; n这里我选的是第一层10个神经元，第二层就是输出层，就一个神经元，是线性激活函数。0 S5 m& e) C  M: A5 c! a8 P

( R  G- n0 f4 h9 c1 J$ Z8 m$ S接下来就是点击上面的train选项，具体地设置一下训练的参数。# P5 Q/ ^' Z- I  A2 Z
$ i1 j2 j' J1 i

7 I* h; Q) b: q% O. e; f( a
" o4 c$ ?- }# n) ?, Q% M! u设置好后，点击右下角的train network！就可以看到如下图的训练窗口了：
( z) Z! i; i( `& z9 _( c9 L# J# j* V  S/ r: o( K/ i
7 o" _8 ?, \1 b  {& a) u' w1 y! F
/ O& G2 @. N* y, f) \
训练好后，我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项：. D2 v4 h5 ^) E+ @
: x1 y' U9 t+ e  J0 x$ Z
+ y; E2 b; c( l) n# r
' ~4 a1 p1 o5 h" D
仿真结束后，可以查看结果了：
8 }3 h2 T8 n% ~* y5 c3 h
' O9 l8 U5 A7 p' ` * m+ T% L! C+ G  Y

/ r7 S" c5 h5 ?. R" `接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。
, J0 B3 _# F2 m
. B( O8 x, G; F4 h4 W1 ], h这个例子中，我输入一个这样的命令来更方便地查看结果：1 U+ _* a* L; f$ @7 R6 o
; g/ H9 J0 w7 E
[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']% H8 S0 f0 F8 B& c' V! c" L
! r5 v9 _" @& \& x

0 o8 e% H4 P9 e' D8 e
7 z( B* ~& P( S这就是一个简单操作流程了。
# A8 e9 P5 q% P( ?% `: i& V1 ^
" b, ]  t* l9 u' ]) Q8 h+ {9 ?* Z: b2 [其实也无非是数据的导入、点击几个按钮完成训练、测试过程，然后查看结果罢了。9 w( Y$ I. o2 b3 D! u
% n9 ]; ]8 J! |8 p% K) i
小伙伴们动手试一试吧！
( a: Y" g' [4 A
+ t& P9 C/ Q7 L
: }: h) L: V5 {  d5 n- \
+ a1 P) {+ m+ a+ L3 R4 s
. B; t( j, |5 n: N1 `
3 B1 Z  j0 n$ g: ~6 I* {
作者: kekek    时间: 2020-6-8 15:02
很实用



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