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MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测

MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测

以下是一个使用MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测的示例代码。

% 准备数据
load iris_dataset
inputs = meas';
targets = dummyvar(categorical(species))';

% 神经网络参数
numInputs = size(inputs, 1);
numOutputs = size(targets, 1);
numHiddenUnits = 10;

% 创建神经网络
net = feedforwardnet(numHiddenUnits);
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.inputs{1}.size = numInputs;
net.outputs{2}.size = numOutputs;

% 将数据划分为训练集、验证集和测试集
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideMode = 'sample';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 训练神经网络
net = train(net, inputs, targets);

% 测试神经网络
outputs = net(inputs);
[~, predicted] = max(outputs);
[~, actual] = max(targets);
accuracy = sum(predicted == actual) / numel(actual);

% 显示结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

其中，meas和species是内置的鸢尾花数据集，inputs和targets分别表示输入数据和对应的目标输出数据。numInputs、numOutputs和numHiddenUnits分别表示输入层、输出层和隐藏层中神经元的数量。net = feedforwardnet(numHiddenUnits)用于创建神经网络对象，net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'用于指定隐藏层中使用的激活函数为tansig。net.inputs{1}.size = numInputs和net.outputs{2}.size = numOutputs用于设置输入层和输出层的大小。net.divideFcn = 'dividerand'将数据随机划分为训练集、验证集和测试集，并使用train函数训练神经网络。最后，通过计算准确率来评估预测效果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，具体的实现方式可以根据实际情况进行调整。同时，MATLAB还提供了很多其他的神经网络工具箱和函数，可以根据实际需求进行选择和使用。