EDA365电子论坛网

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。
/ A5 f* q' {) U. `, j
2 ^) M3 a/ _3 A# O& W  F3 f" G首先，先将需要的数据等导入进来。3 r; |) ]! t/ h! {4 X% _: i  }

! T& I8 p( Q8 p% J链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq23 L( B0 W  Z- w7 M5 v2 C# p

" B3 R& O" n5 O%% I. 清空环境变量
! h6 N7 z+ S# h2 o0 r3 r. zclear all
! Z4 d9 p. G6 T; r, h' Q% \  L: ~clc
6 P* G( n% s3 U4 ], K9 ~%% II. 训练集/测试集产生
$ X( D  r/ ?) g4 W/ p%%
1 m" o- T: K. h7 W% 1. 导入数据6 q# [7 Z4 X9 f  Q) V9 M8 r/ j7 N
load spectra_data.mat9 _) f$ e  c$ o, a! j2 W: o
% M. g+ G1 e8 b9 F" g7 L8 o
%%
  l, D/ @, D. @8 o* r% 2. 随机产生训练集和测试集- K7 u. o. g: `" m
temp = randperm(size(NIR,1));; a4 o) U4 R) c% e. u% A

) n: ?+ q3 v% Q% 训练集――50个样本0 a0 I$ E# N" Q! e5 l$ A
P_train = NIR(temp(1:50),: )';
* K9 f$ P% c- V( @1 ^. O, c( BT_train = octane(temp(1:50),: )';' K2 O& w3 x3 s

$ p  y) q0 |& Y; c$ h8 ]% 测试集――10个样本' X, M$ w% j# k# O
P_test = NIR(temp(51:end),: )';: z5 b0 k# q- \
T_test = octane(temp(51:end),: )';
5 ?4 Q9 E. l7 d" u$ t0 SN = size(P_test,2);
* u$ u6 I9 w' r, t  k- V' u# d% T% w9 Y" k- ~/ p
%% III. 数据归一化
( L) w$ W( P) `# }. ^7 h' [4 S1 o%%
7 p  C: C- B) `5 |; e7 F3 J% 1. 训练集% A4 Q9 l. k( M1 j
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
6 {* U9 h. V$ R4 r9 [# ~# nPn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);& D5 ~( Q* u# C5 P
%%8 h2 {% {" m$ h, v" D/ u
% 2. 测试集
" E4 M5 r( y. }[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);$ R" {9 U7 ~# w
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);
5 }0 u, K5 w' h# a* T9 ?; r1 W! L8 O& {7 I! C! n
6 ?2 X; k# K, z5 h2 K
这里，data.mat是封装好的数据，可以改换成你自己的数据。$ o* U' q" r$ r3 k

7 e. \) }" ?: _- t% s然后通过命令启动GUI：* c$ p! A# Q" B+ G

3 J) U* C. W3 Y8 m
2 }) w, c5 Z7 R* O: \6 \5 c" y0 R0 T  s
先选择Import，根据图示导入我们要的数据：( D/ w: z0 I& n$ }; G3 t5 I% P
2 g% W  n% _% ]. W8 Z) y6 U  \' q

+ S( X$ L8 i6 ?2 Z. x
/ w1 f$ x2 G3 j  h' y4 _5 Z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：
" V+ W* @0 N! U6 v7 s
+ L; X( S2 j6 S6 M
. x1 A7 f( `0 I5 S8 w9 C7 a! T8 C2 r+ l. W) ^
create之后我们就可以得到这个神经网络了：
6 U+ X: m" h2 m1 S  c& V6 P7 o6 t% c3 f2 \4 O  j

2 P6 ]& y& a8 b  u4 t) W
8 G3 m9 i, U8 Y4 K* a& k, T+ |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。
6 n7 }9 x5 x4 w: z0 B( v: n0 F+ _+ {0 ]! O. a) k8 Y7 {9 m
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。9 B9 Q% ?3 K) B! Z6 R

  h  [4 w- u) Z. |2 b9 l5 k
; m; ^' ~  d9 k* q! J- z: k8 J/ r
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：+ D7 S- o# J" y0 {5 {9 p
9 n* Y; K1 w3 {/ @0 d+ `( \9 k
6 k- I2 ?2 m. H% o# m7 _* R

* h6 A9 C& U+ s" r训练好后，我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项：# Y9 A. {! m) T' N2 T6 r
  x4 I$ L# `1 n8 @+ Y

" b1 C! E$ Y; a/ j/ @: g# j
* H; {3 t6 ^8 H仿真结束后，可以查看结果了：6 M6 M3 }* j+ {$ K
; u9 t. D, q6 j

; a) O8 ]1 L6 w( R  e
) V/ }5 ?) B+ d2 D接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。% Q3 @& Y' f( i1 j
6 |2 p- P' [' n6 V
这个例子中，我输入一个这样的命令来更方便地查看结果：
4 T' S: ]' K2 e5 {& r" v9 m* G5 S! t1 L
[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']8 Y9 Y% M* h) F. F  N

. k* f% a9 h5 u4 Z9 u7 k
! L* `: z2 `2 z  w1 A9 C) L
% A& q0 k/ W/ O2 a! p3 u这就是一个简单操作流程了。
5 b7 O* f1 d, v& O- T) x9 R9 @% W3 y* F
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。" _1 y6 _1 }9 Z$ Z  o* O8 N
6 b; L7 T: A& N1 w2 K; T
小伙伴们动手试一试吧！6 v- W0 |& i- N
% Y. [$ B% B6 i3 \

% |1 M+ H( A9 |- R0 b
0 h) V3 x, b# i
: o( N6 g8 B* W; t6 r- n! S7 k) y8 M$ H+ l
作者: kekek    时间: 2020-6-8 15:02
很实用



欢迎光临 EDA365电子论坛网 (https://bbs.eda365.com/) Powered by Discuz! X3.2