训练样本程序2.doc

%把123代表第一类，213代表第二类，231代表第三类%训练样本准备%输入矢量矩阵%pp=1 2 3 ;2 1 3;2 3 1;%输入数据归一化,注意mat头上有一点表示转至，就是说矩阵的行和列变换，比如100行96列，转置后是96行100列p=prestd(mat);%目标矢量矩阵，也就是我们要得到的想要的结果t=1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;t=t;%如果是样本的列说是300时%t(1:100)=1 0 0;%t(101:200)=0 1 0;%t(201:300)=0 0 1;%建立网络结构net1=newff(minmax(p),96,19,3,tansig,tansig,purelin,traingdm);%设置网络参数net1.trainParam.show=50;net1.trainParam.lr=0.2;net1.trainParam.mc=0.2;net1.trainParam.epochs=10000;net1.trainParam.goal=1e-5;%对网络进行训练net1,tr=train(net1,p,t);%以上完成样本的学习，下面进入仿真%询问是否现在仿真for i=1:100 R=questdlg(是否进行仿真?,选择,仿真,退出,下一次,仿真); if(strcmp(R,仿真) CS=inputdlg(标志1,标志2,标志3,parameter,1); s=size(CS); if(s(1)=0|s(2)=0) continue; end p0=str2num(CS1),str2num(CS2),str2num(CS3); p0 p1=prestd(p0); A=sim(net1,p1) elseif(strcmp(R,退出) break; return; elseif(strcmp(R,下一次) endend% s=strcat(num2str(a(1),num2str(a(2),num2str(a(3)%s =1,2,3% msgbox(s)%分类程序2%p为输入，t为目标输出p=1 2 3;2 3 4; 4 5 6;2 3 4;t=1 0 0; 0 1 0; 0 0 1; 0 1 0;%求输入输出转置p=p;t=t;%网络设定net=newff(minmax(p),17,3, tansig,logsig,trainlm);%设定网络参数，除设定参数外，其余参数都为随机数net.trainparam.epochs=20000;net.trainparam.goal=0.001;%训练样本net=train(net,p,t);%测试训练好的样本,test为检测样本test=1 2 3;Y=sim(net,test);22222222222222222222222222p=prestd(mat);%目标矢量矩阵，也就是我们要得到的想要的结果t=1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;0 0 1; 1 0 0 ;0 1 0 ;0 0 1;t=t;%网络设定net=newff(minm