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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。' m" g8 P7 i8 r- x
; [3 {, H- e8 E4 t5 ^; b
首先，先将需要的数据等导入进来。
2 u4 V1 |+ P) [. R- }
: f a5 D2 q8 U; Y, \链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq2
- W. i, C1 j7 z# E+ F. B+ k, y
, P L0 f' U5 t%% I. 清空环境变量+ i/ r2 E" \( p+ T0 T* Y0 o6 G3 W
clear all) P# o! a, c* e. _2 K
clc
$ f# P# w' H& _%% II. 训练集/测试集产生
& e* o. N) G( a' M3 j4 f7 k! r0 |%%
$ m0 @9 L1 B# y; } y7 R8 ?% 1. 导入数据
) g4 H: t" W( N1 ~7 uload spectra_data.mat
1 {" s/ d1 E/ {8 ?, _" \
1 m" l" ~7 J( w5 Y- o2 K%% v1 c' \& O$ {- J1 c" k0 i
% 2. 随机产生训练集和测试集8 o- X; f9 ^5 K4 D. U# O4 B
temp = randperm(size(NIR,1));3 B% C: T* r9 K8 l- J; h X
* ?: ^& S4 w2 a6 G8 `5 ?5 {
% 训练集――50个样本' G/ o5 Q7 S- l3 B8 F3 n
P_train = NIR(temp(1:50),: )';8 x3 m8 h' l3 Q8 d
T_train = octane(temp(1:50),: )';! D7 a0 `7 I% |* I" j$ \
, g) h- i/ Y; q2 w
% 测试集――10个样本
4 U* V( r6 D6 p$ S3 ?( y f5 WP_test = NIR(temp(51:end),: )';
7 R2 ^: N7 s' g8 E$ R. v/ ST_test = octane(temp(51:end),: )';
/ A- c$ y6 C5 l# XN = size(P_test,2);. T" E1 }0 m9 e& Q9 J
/ f: t' P0 l( T; X9 }: p2 L%% III. 数据归一化
- @2 S3 j: q! ? s! v3 |%%3 Z% x1 d* l3 ^! h$ H
% 1. 训练集, c' m3 t- y' d, t9 [+ L7 q' G
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
. k; ^2 }2 ? m/ }0 b; TPn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
E- C! H$ c0 M%%
5 q4 ~+ e$ f U0 g% 2. 测试集
) F5 {; j K: ~[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);& V$ ~" ?" n: S6 W
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);# D4 u5 b% |4 b: n+ X/ a$ m
2 G3 M! ^) m0 `" V* X/ _0 `
E3 M. s2 b% Z" k: D3 H6 ^
这里，data.mat是封装好的数据，可以改换成你自己的数据。
+ ~9 v: p. F3 P0 t3 [9 M9 y
4 ?& A$ @% ?. _' Y然后通过命令启动GUI：
. q: W |/ Z. d: B" J- M
+ H) X0 [) ~$ c' \* k
; S" u# A% u+ @: J, l) T& T& z' G
" a. s. y5 N& y5 Y% i2 F先选择Import，根据图示导入我们要的数据：" L: S, i* m& q* y# p s: c3 s
" A+ c% k# @/ ?3 A7 O- e
2 h5 l4 E' z5 I8 W/ ]; i2 r& Q
0 Y- \/ R. w, ]
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：
8 N, X6 a3 S/ b! R; W; v1 G# t# T: a
% E7 V& h, j/ U" K
+ w7 W* x: `/ h- v$ l8 t
create之后我们就可以得到这个神经网络了：
2 k4 [: _& b' f e
* ]" b K, e( A$ t& _. O% X1 D
, t; K, X h, L' e- M
: N) x0 a& S+ Y( V) `% Z# o
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。 D, Y# ]* j1 J T
* l4 S% I! q. J5 L4 b ?5 X/ _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。
/ J, X; c+ M: J- ~4 A! n8 l
% p8 X" }* @" Z7 R/ _$ s g
1 q" @$ f8 R5 M) N
" j' x8 `( `! M o+ O* g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：
8 Q$ c9 ]+ R7 a( e7 l% G6 B$ l% y4 o- P, D" P/ M
0 B9 D2 }5 x: K1 P1 M
" ?8 l z* I6 ~
训练好后，我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项：/ l% N7 v1 v; }7 _7 p- J Y
; ]& J3 U7 l7 z! p
4 j. v1 ]: H. B8 y2 Q* ?
' F% P, ~9 ^- q2 j! I2 F4 H# b
仿真结束后，可以查看结果了：4 V3 ?3 L, W) j# r% A1 ?2 F
' b; U% B) @$ n3 v( u1 w) m9 I
: ]# e( @ V2 ~6 p: u r' ]. Y6 C7 ?/ R
接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。8 t! S! y7 F; t
' m: K) e" {3 Q9 b
这个例子中，我输入一个这样的命令来更方便地查看结果：$ h1 \2 o7 o \7 g# M; P
" @: Z1 C* s" Q& [- H4 K- F2 ][Tn_test' network1_outputs' network1_errors']
3 z5 ~& W2 ~; {: }0 M# c) Z) q. O* r" j, D9 T/ A
$ w/ ]4 Q+ B( S$ i$ N h; q& ?) ]! Y/ }# D1 ^6 A
这就是一个简单操作流程了。
# {- h* k. ]" R: f
+ I; p J8 _7 C. d2 `0 [5 Y* S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。
: ]6 \4 l! o. V9 r
+ h2 e, w% W( l) Z9 }- u% y小伙伴们动手试一试吧！
4 G( t, e% ^' K: q4 l, |; i" I3 H6 D
7 Q" Z s* L. U8 j) }" k( K5 V& c% f5 i1 h
! R- E% X8 {, H2 Y: A3 V l. @% N9 T# k* h3 v. l' [
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发表于 2020-6-8 14:14
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