全连接神经网络(DNN)分类预测,多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
全连接神经网络(DNN)分类预测,多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集%
num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别)
P_train = res(1: 250, 1: 12)';
T_train = res(1: 250, 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(251: end, 1: 12)';
T_test = res(251: end, 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = categorical(T_train)';
t_test = categorical(T_test )';
%% 数据平铺
p_train = double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));
%% 构造网络结构
layers = [
imageInputLayer([num_dim, 1, 1]) % 输入层 输入数据规模[num_dim, 1, 1]
fullyConnectedLayer(6) % 全连接层
reluLayer % Relu激活层
智能算法及其模型预测
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