Um ein neuronales Netzwerk für die Vorhersage der Datenklassifizierung in MATLAB zu verwenden, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
Schritt 1: Daten vorbereiten
Bereiten Sie zunächst die Daten für das Training und Testen des neuronalen Netzwerks vor. Teilen Sie den Datensatz in Eingabemerkmale und entsprechende Zielkategorien auf. Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß vorverarbeitet und normalisiert wurden.
Schritt 2: Erstellen und trainieren Sie das neuronale Netzwerkmodell
Mit der Neural Network Toolbox von MATLAB können Sie ein für Ihr Problem geeignetes neuronales Netzwerkmodell erstellen. Wählen Sie eine geeignete Netzwerkstruktur und legen Sie die Anzahl der Knoten und die Aktivierungsfunktion für jede Schicht fest. Verwenden Sie patternnetFunktionen, um ein neuronales Netzwerk mit mehrschichtigem Perzeptron (MLP) zu erstellen, und verwenden Sie trainFunktionen, um das Modell zu trainieren.
Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie ein einfaches neuronales MLP-Netzwerkmodell erstellt und trainiert wird:
% Step 2: 创建并训练神经网络模型
inputs = <输入特征数据>; % 替换为你的输入特征数据
targets = <目标类别数据>; % 替换为你的目标类别数据
% 创建MLP神经网络模型
net = patternnet([10 10]); % 创建一个两个隐藏层，每个隐藏层有10个节点的MLP网络
% 训练神经网络模型
net = train(net, inputs, targets);
Schritt 3: Treffen Sie Vorhersagen zur Datenklassifizierung
Verwenden Sie das trainierte neuronale Netzwerkmodell, simum die Datenklassifizierung anhand von Funktionen vorherzusagen. Geben Sie die vorherzusagenden Merkmalsdaten ein und vergleichen Sie das erhaltene Vorhersageergebnis mit der tatsächlichen Kategorie.
Das Folgende ist ein Beispielcode, der zeigt, wie das trainierte neuronale Netzwerkmodell verwendet wird, um Klassifizierungsvorhersagen für neue Daten zu treffen:
% Step 3: 进行数据分类预测
newData = <待预测的特征数据>; % 替换为待预测的特征数据
% 使用训练好的神经网络模型进行预测
predictions = net(newData);
% 对预测结果进行处理，比如获取预测的类别标签
predictedLabels = vec2ind(predictions);
Durch die oben genannten Schritte können Sie das neuronale Netzwerk in MATLAB zur Vorhersage der Datenklassifizierung verwenden. Bitte passen Sie es entsprechend Ihrer spezifischen Fragestellung und Ihren Daten an und modifizieren Sie es entsprechend.