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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。
& t) \- f5 I& ^0 H: o8 s u3 x1 O* z2 h. m/ r$ U( ^
首先,先将需要的数据等导入进来。
2 O R+ U- n6 y j2 a5 A9 M& p
; q! }2 J. b) A# W" ]链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq21 A& t. a7 H, q0 q: C3 `2 h1 [
( w9 S. y0 i. X- j! g# U7 `6 I
%% I. 清空环境变量) A0 I8 M8 {: g6 w4 S4 d! F
clear all- ?' X( N3 S6 U" {& _& ?0 ?
clc# N* K" T# l* n
%% II. 训练集/测试集产生
+ `6 _; h% ~; k% X. N( F%%; X) x0 ]0 }! _) T2 V5 M
% 1. 导入数据
) N: n; P4 `$ l; I$ gload spectra_data.mat3 ^ k; \) I6 ]9 \2 J, v
* G. s" k* g( m. R1 t* s2 E7 X%%
, |4 N! a/ K4 I8 u% 2. 随机产生训练集和测试集7 K" u }1 \" \9 B; ]; P# l8 [- n6 z
temp = randperm(size(NIR,1));1 J ^1 y) P8 L' O n
4 {3 [- _( f) ]2 N% p8 O$ a0 k7 y/ ?
% 训练集――50个样本
9 m5 l1 p+ e" f' h9 x z) {P_train = NIR(temp(1:50),: )';
1 u2 F& ?. j- T5 M" HT_train = octane(temp(1:50),: )';- |; Q/ c/ D$ {, n8 {/ w
$ N* K9 A4 s6 w9 g1 p) Y( H% 测试集――10个样本
2 C$ {* v7 [% K. s8 |P_test = NIR(temp(51:end),: )';
+ `+ d! k8 m8 m4 Q5 KT_test = octane(temp(51:end),: )';% a+ Q8 i" v* F
N = size(P_test,2);
( Q! J0 h o }: E9 \6 g6 v& p. C) p* t# b* r" Q; S
%% III. 数据归一化
3 J5 c6 ~4 m8 w" w$ e%%
3 D t6 x" Q' `6 A, ]6 t8 s0 }- [% 1. 训练集
5 B8 V7 v: J, r/ j. }[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);4 \; |. N% O5 g" Z0 r$ `3 G: }
Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);5 D6 G. r$ c0 x# h' t
%%
[- }8 n0 M: j9 k% 2. 测试集* b; ]+ i# t6 B
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);: g; C6 X% J& m. u
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);. [$ e) y2 i v+ q1 U
f/ j% ] R; \2 H, s
0 A/ Y, Y$ S" J# Y0 t. I这里,data.mat是封装好的数据,可以改换成你自己的数据。" M$ n F/ U7 n! p; y$ f" `
) F9 w7 d" N+ t# M# j) _: u3 D; l
然后通过命令启动GUI:
0 A$ V+ [6 S9 e/ ?8 f" \: h4 O: s( J9 ?) D i' y8 q' p
: F: X% l8 w* T7 |# X) J
8 e+ w. x: o( G& M先选择Import,根据图示导入我们要的数据:2 L7 t3 v# A$ u9 C9 Y2 i6 e! e
/ W0 t6 S1 M8 i! Y
' P8 M. y6 K/ S# r( r
$ E; V8 M' G3 ]; I
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:$ }: w* X l: T5 X
4 ?9 Z+ D1 T- z0 v
8 l4 D- E" W. N
1 k1 f8 G; [4 e% f
create之后我们就可以得到这个神经网络了:+ h7 g, u. n. _& n' ~+ m0 E2 z
/ ]+ N4 Z, s5 }
( J: \% }# I% C) I# n1 `( a/ ?- V8 S6 Z' G) |2 \0 u
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 }' |, @2 F+ {/ u# ]$ }6 {" @
' L2 d& A$ f* Z- s* f1 j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。
: A- m1 e6 d8 X' l7 i& U7 x! d1 S2 ?- {& [- M( n" l
0 P2 L, b# G6 z" n. K8 v: @2 n
1 u* Y6 f9 {; B1 R6 E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:
7 K2 v$ k1 E9 Y, r1 u( X# n9 s" o7 @/ }0 T e" _3 n6 u
) Q2 }( G. d, b4 ^! D. ~# `
9 [- C+ s0 H9 E3 _, e; l训练好后,我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项:
/ \$ o! P8 ]6 M' ` J# N q2 ]0 R: |% {
+ J9 M. f+ v, Z3 Z& A
& a; L; L: s6 u1 V仿真结束后,可以查看结果了:1 {" q( u# e9 s0 c8 Z
4 h) J) B. w/ x
2 R( T( T& n/ r0 i3 J k
' v# l J" ~0 s7 J/ m
接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。* V% Z2 c3 q7 k* p. @
# l! c6 k# x; m$ F9 o7 o$ c这个例子中,我输入一个这样的命令来更方便地查看结果:2 s) p* K! O2 q! ^, y y2 c
- j; V6 E: D- [) f[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']
- {' I3 q9 |9 D! a* h) j5 U( t4 ^8 O2 P; h
6 q: u2 l6 Q2 i
$ d/ k/ Q2 P$ v0 E6 U
这就是一个简单操作流程了。
. K; ]1 @. [; G* ]: c
" J3 Z7 {3 O" s4 P- d; Y; p) \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。5 I7 r# @1 J: i/ _; K" ]. y
9 S) e( c: R( f# o- {1 ?/ a: K小伙伴们动手试一试吧!8 _4 f( o6 W; i9 q1 V I; X2 V I
* C$ p B( t+ V# g2 p2 V6 f
; Z3 k5 h/ l0 S8 Z& t3 R+ H' S0 L6 o7 E# N9 u p4 k8 i
5 w* ]. Y) t8 h) v5 t
$ I1 X/ P' ~% |' y5 I+ T: `( T |
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