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BP神经网络分类 已有1人参与
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我用MATLAB的BP神经网络出来的结果图，但是结果看不明白，能具体给我讲一下吗？谢谢了，程序如下 %读取训练数据 [f1,f2,f3,f4,class] = textread('33.txt' , '%f%f%f%f%f',150) %特征值归一化 [input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') %构造输出矩阵 s = length(class) output = zeros( s , 3 ) for i = 1 : s output( i , class( i ) ) = 1 end %创建神经网络 net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) %设置训练参数 net.trainparam.show = 50 ; net.trainparam.epochs = 500 ; net.trainparam.goal = 0.01 ; net.trainParam.lr = 0.01 ; %开始训练 net = train( net, input , output' ) ; %读取测试数据 [t1 t2 t3 t4 c] = textread('33.txt' , '%f%f%f%f%f',150); %测试数据归一化 testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ; %仿真 Y = sim( net , testInput ) %统计识别正确率 [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('识别率是 %3.3f%%',100 * hitNum / s2 )  1.jpg  2.jpg  3.jpg  4.jpg |
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【答案】应助回帖
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yangmayday: 金币+7, ★★★很有帮助, 谢谢，数据的训练样本和验证样本怎么分组？怎么提高分类正确率？ 2015-08-31 20:52:45
yangmayday: 金币+7, ★★★很有帮助, 谢谢，数据的训练样本和验证样本怎么分组？怎么提高分类正确率？ 2015-08-31 20:52:45
| 第一张图，是比较仿真结果与目标向量的差别。可以看出两条直线基本重合，说明训练的结果是令人满意的。第二张图反应的是误差在训练过程中的变化，可以看出随着迭代次数增加，误差下降，在迭代500次后，接近于你设计的误差标准0.01.第三张是反应学习速率等在训练中变化的情况图，最后一张就是系统的训练时的gui界面。你这四张图都是反应训练情况的图，并不是最后结果。你的分类结果应该是存在Y，s1，s2；HitNum这几个变量中的吧 |
2楼2015-08-31 10:20:57