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資源簡(jiǎn)介

在機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)領(lǐng)域,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的計(jì)算模型靈感來(lái)自動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)(尤其是腦),并且被用于估計(jì)或可以依賴于大量的輸入和一般的未知近似函數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常呈現(xiàn)為相互連接的“神經(jīng)元”,它可以從輸入的計(jì)算值,并且能夠機(jī)器學(xué)習(xí)以及模式識(shí)別由于它們的自適應(yīng)性質(zhì)的系統(tǒng)。

資源截圖

代碼片段和文件信息

%讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
[f1f2f3f4class]?=?textread(‘trainData.txt‘??‘%f%f%f%f%f‘150);

%特征值歸一化
[inputminImaxI]?=?premnmx(?[f1??f2??f3??f4?]‘)??;

%構(gòu)造輸出矩陣
s?=?length(?class?)?;
output?=?zeros(?s??3??)?;
for?i?=?1?:?s?
???output(?i??class(?i?)??)?=?1?;
end

%創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net?=?newff(?minmax(input)??[10?3]??{?‘logsig‘?‘purelin‘?}??‘traingdx‘?)?;?

%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)
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net.trainparam.epochs?=?500?;
net.trainparam.goal?=?0.01?;
net.trainParam.lr?=?0.01?;

%開(kāi)始訓(xùn)練
net?=?train(?net?input??output‘?)?;

%讀取測(cè)試數(shù)據(jù)
[t1?t2?t3?t4?c]?=?textread(‘testData.txt‘??‘%f%f%f%f%f‘150);

%測(cè)試數(shù)據(jù)歸一化
testInput?=?tramnmx?(?[t1t2t3t4]‘??minI?maxI?)?;

%仿真
Y?=?sim(?net??testInput?)?

%統(tǒng)計(jì)識(shí)別正確率
[s1??s2]?=?size(?Y?)?;
hitNum?=?0?;
for?i?=?1?:?s2
????[m??Index]?=?max(?Y(?:???i?)?)?;
????if(?Index??==?c(i)???)?
????????hitNum?=?hitNum?+?1?;?
????end
end
sprintf(‘識(shí)別率是?%3.3f%%‘100?*?hitNum?/?s2?)


?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????997??2011-07-10?13:53??bpAnnIris.m
?????文件????????1349??2011-07-10?13:38??testData.txt
?????文件????????2708??2011-07-10?13:42??totalData.txt
?????文件????????1359??2011-07-10?13:39??trainData.txt

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