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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。% K; _/ y; S) }, [; L% d/ D
$ F/ u3 T! V6 J! a
首先，先将需要的数据等导入进来。0 m- l+ Z, Q/ c. }* e* j |
0 k4 v( a$ {% N4 I n/ K- s @
链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq2/ X/ }# W+ m8 B. i% Q6 P
2 |, Z! D+ j4 a0 f! |- O6 \%% I. 清空环境变量
/ P4 W f2 g( V. K+ y5 v% @clear all$ Z _9 r! O0 S3 M" Q4 ?
clc( D v" p7 g! a% d/ @
%% II. 训练集/测试集产生
0 i% _+ C# T8 c+ s4 o%%' k) J; K) ^- b/ n: n& f- w, m
% 1. 导入数据
; G1 m; q1 N8 e$ L/ N- Mload spectra_data.mat
9 f: D& ?: H9 L2 O3 X/ h! g- L- f% z
%%
& @% k% I$ |6 `* J8 e% 2. 随机产生训练集和测试集7 R' M" o B- w- }# p. y# t
temp = randperm(size(NIR,1));
7 C! R0 T( H* D$ v" R* t+ h/ p! J3 a1 J, V
% 训练集――50个样本
6 `* g2 E) _/ }+ @: ?1 jP_train = NIR(temp(1:50),: )';0 o: I: }5 n. T% j; n8 M G
T_train = octane(temp(1:50),: )';
6 m1 _& {9 D/ [0 F) g0 J
# y Q' v/ j& H+ C1 W l( T% 测试集――10个样本
; ?8 ^% a( H' S6 P0 dP_test = NIR(temp(51:end),: )';
3 I. d \- [- Z2 T2 }T_test = octane(temp(51:end),: )';- |9 v, k a& l- g* F, f9 \
N = size(P_test,2);, F! ~+ S' w9 r# R( a+ t
* s' R, }% S, a0 _$ x/ A%% III. 数据归一化3 i& G. @& M9 m# z
%%' D$ m7 G: u# z! N1 E! J
% 1. 训练集
9 L4 C, w# q6 E# c1 @[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
/ f6 F% X: i& {% O* ^Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
- o- W* L! U: o7 _- [, z7 T5 e%%- P8 M: ~4 B9 ]5 L7 h
% 2. 测试集$ D5 [) L0 e9 n! h
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);
, A; a+ D; [) Q: _5 Q+ N, [Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);
, p0 Q, i9 D- S4 B: u) R" e" P8 U( F
1 M. o6 }& a. j! ^这里，data.mat是封装好的数据，可以改换成你自己的数据。0 e$ M+ W% c1 n8 ?& Z1 v
/ C+ Z1 ?. E: q0 X+ {- q G
然后通过命令启动GUI：$ H; K% v" m# d! w& X7 O; E
+ W5 m, T3 i/ w" J+ R
/ O; q- [) W# B* G3 r* R8 |. H& c( F: s/ t5 K1 D
先选择Import，根据图示导入我们要的数据：* o1 V* L) E, @, C# L8 s* X
2 [6 T0 P3 i3 H
+ c3 i, B% y. J
% N8 R |, r$ G2 R5 a% p1 o% y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：
. J ^8 O4 c% M" K% Y6 a6 |. n3 w' b. \* X
4 d7 l# g+ Q8 I# N( V n% U9 E1 ^: f% Z) i
create之后我们就可以得到这个神经网络了：
( K" C1 H8 b: W0 u0 b, ]3 ?: I. ~' C/ T F0 g
5 P$ z; ^" c! Y2 z J9 s. k6 O0 L- j) p
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。
5 H* z; I4 Q1 _3 S/ W$ Q9 y) i) C. n
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。
/ Y/ A& S7 x, j5 F' G t9 h/ J5 @0 X, u) r
2 H$ G- x) C* J3 w2 c: R6 o7 `; _" P3 m# k7 E% |) Y8 z
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：% p! C: \/ m" B# K
8 V% k) k9 l5 @& |9 M' R* ~
; o9 A6 h0 @. Y2 V4 ]
: t( Y. O4 |, |8 {+ ^/ n4 a
训练好后，我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项：9 Y, U) K) [8 _: l/ }
+ b, U# `( l+ x n! a2 ?
7 Y1 V t4 [# t8 f2 B Z4 k+ v V5 v3 o9 T+ \8 i) E
仿真结束后，可以查看结果了：0 V2 R3 }2 a( s4 ^- i$ r
+ C; C, X& P8 j) m
) @- @: s7 d# s; A2 [! r. ^. m
0 t1 u% ^, D. H! t0 r接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。
! x3 S6 K( t% l0 }# p: d8 z% i) \& n; U2 y
这个例子中，我输入一个这样的命令来更方便地查看结果：
* B* l% |7 Y1 s% m
1 r( W: t+ G- a- U- ]" ~6 o[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']% I7 T% S( B5 P5 O4 U0 p
- v. f. R: ^" H" i& I; |/ D0 b
! ?1 x: z: B3 X% x6 r, ~7 D
, L- y/ C6 y2 u+ r( n. |这就是一个简单操作流程了。
: n1 H; V2 j- T, ]/ L4 V4 s4 f+ i, D+ p& ]& u y o
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。7 m5 {1 U. A- w5 I' n, F, l
R; z7 L$ {& R8 v. |: ^$ m; _8 _
小伙伴们动手试一试吧！
" ?7 X' _: g. h; z0 O6 \& D
& J$ K/ |* z# {$ h) z# n1 y
/ r; V7 l6 m) y2 X7 `$ F
) K! G$ d0 o7 G! b* r/ a- W ?9 A* f9 ]: I
( D! Y, g& ^4 D. u) {
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发表于 2020-6-8 14:14
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