神经网络的MATLAB GUI实现

dapmood

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。

首先，先将需要的数据等导入进来。
! P, ~" ^8 I: b! `- N1 A# g
链接:https://pan.baidu.com/s/1wqVzwcL1xQ_Uh50XoYqyrw 密码:5wq2

%% I. 清空环境变量
6 Y) L' R' y  X! Hclear all
clc
; S3 w; T. V9 U5 A% Q%% II. 训练集/测试集产生
3 J5 e9 O$ I1 k* @& i! \%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat

%%
$ T' k% m$ B8 H0 B% 2. 随机产生训练集和测试集
8 O7 A3 {$ d' n$ @5 d( Otemp = randperm(size(NIR,1));

; y7 d; w4 G& ~) t3 u" a! ?5 ^8 k% 训练集――50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),: )';
5 q9 T1 M. N7 C9 D/ MT_train = octane(temp(1:50),: )';

% 测试集――10个样本
P_test = NIR(temp(51:end),: )';
T_test = octane(temp(51:end),: )';
N = size(P_test,2);

%% III. 数据归一化
) X% |6 m+ m: u$ d$ O%%
0 a" s  [, b. n3 W9 F; ]* }2 ?+ R% 1. 训练集
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train);
% V" g/ ], I$ T/ u- Q9 HPn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
- s1 O* u# x- C  U+ t: s, Y" D%%
4 G3 c# g& O- @5 i: |% 2. 测试集
) \& q; A  W/ H4 P[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train);
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);

9 J& K# F/ v" U' R
这里，data.mat是封装好的数据，可以改换成你自己的数据。
. M0 N6 }( o5 z) A
$ [+ E/ F1 G- b7 j- Q( v! Z. _然后通过命令启动GUI：

% M- V9 Q- W7 o- |% z( U* Z2 s

) d% T# m) A& v  ^0 y5 s. p" ]7 D0 L先选择Import，根据图示导入我们要的数据：
4 O, a! }1 _: a2 k2 a( v
) ^: ~: K. J5 @& o9 C) U4 X! Z8 [
7 ?7 @: c: a" `$ s0 v% {. j
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：
' W2 z! a- M$ k. r5 e0 y
. k2 A" m) t  @6 l% I
% ?: @% m/ f( l# i
create之后我们就可以得到这个神经网络了：
$ E8 V& l2 @* L8 e* r3 l
6 R' t2 y2 n/ O3 {+ j# }
. P, I+ A. X/ G. ]
/ b+ u9 s6 P1 _2 X  d. T% w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。

+ |" |/ _; R  E/ J* f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。

% `6 g! D! g+ B9 p% t2 b
. R" x9 @/ [3 O1 f# U! W
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：

4 W# U0 d& @$ C: U5 u" o
8 L! P5 C8 p' U' X$ `
训练好后，我们就可以进行仿真的预测。选择simulate选项：
3 N+ ~7 ~* \/ P: W
: p3 `& e$ F$ n: ~$ ^
# s4 P: j% o6 o! m- i# f9 U
1 z% j) O' r5 n3 t仿真结束后，可以查看结果了：

  H# m# e- P/ t" w, W& l

/ q$ m% k2 t* v* O! c接下来你看工作区就能找到结果已经导出了。

这个例子中，我输入一个这样的命令来更方便地查看结果：

[Tn_test' network1_outputs' network1_errors']


/ c* q& [. I% N/ I3 I% w) `- S
这就是一个简单操作流程了。

7 F! U- E. u; J: I* T, ~% `  [! \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。
/ u- L' y7 n  y5 Q% H
; D# _; f% j8 F6 k( S2 b! X小伙伴们动手试一试吧！

$ w  s  [% |" L3 E, L2 ^0 m2 y

6 {" Q- ?8 s6 U2 R
3 Y2 T. \2 i+ G( I; I6 q; f8 Q
$ B) }0 G9 s+ i  ^/ t3 d& J

kekek

很实用