加载中…matlab 蠓虫分类问题 神经网络编程实例
(2013-08-16 11:22:56)
标签：
matlab函数it |
分类： matlab基础 |
具体函数介绍等请查阅之前博文。
神经网络编程
蠓虫分类问题
蠓虫分类问题可概括叙述如下：生物学家试图对两种蠓虫（Af与Apf）进行鉴别，
依据的资料是触角和翅膀的长度，已经测得了9 支Af和6 支Apf
的数据如下：
Af: (1.24,1.27)，(1.36,1.74) ，(1.38,1.64) ，(1.38,1.82)
，(1.38,1.90) ，(1.40,1.70) ，
(1.48,1.82) ，(1.54,1.82) ，(1.56,2.08).
Apf: (1.14,1.82)，(1.18,1.96) ，(1.20,1.86) ，(1.26,2.00)
，(1.28,2.00) ，(1.30,1.96).
现在的问题是：
（i ）根据如上资料，如何制定一种方法，正确地区分两类蠓虫。
（ii ）对触角和翼长分别为(1.24,1.80) ，(1.28,1.84) 与(1.40,2.04) 的3
个标本，用所得
到的方法加以识别。
（iii ）设Af是宝贵的传粉益虫，Apf
是某疾病的载体，是否应该修改分类方法。
如上的问题是有代表性的，它的特点是要求依据已知资料（9 支Af的数据和 6 支
Apf 的数据）制定一种分类方法，类别是已经给定的（Af或Apf）。今后，我们将9 支Af及6 支Apf
的数据集合称之为学习样本。
Matlab 程序如下：
clear
p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;
p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00
p=[p1;p2]';
pr=minmax(p);
goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];
plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o')
net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'});
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 1e-10;
net.trainParam.epochs = 50000;
net = train(net,p,goal);
x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]';
y0=sim(net,p)
y=sim(net,x)
结果：
y0 =
y =
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