神经网络输出层多个神经元

Myth丶恋晨 2022-02-09 11:57 316阅读 0赞

由于matlab升级，已经不能想以前一样直接在newff函数里面规定好隐含层多少个，或者几层，还可以有多个神经元的输出层。改版后需要输出层变成矩阵的形式，神经网络工具箱可以自动识别输出层有几个神经元。详细代码如何下：

num=xlsread('data_shengzheng.xlsx','Sheet1','A2:I11');
    
    input_train=num(1:9,1:8)';
    output_train=num(1:9,9)';
    input_test=num(10,1:8)';
    
    
    %归一化处理
    
    [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
    [outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
    %构造9个神经元的输出层
    for i= 1:9
         switch outputn(i)
             case 1
                 
                 outputn(i,:)=[1 0 0 0 0 0 0 0 0];
             case 2
                 outputn(i,:)=[0 1 0 0 0 0 0 0 0];
             case 3
                 
                 outputn(i,:)=[0 0 1 0 0 0 0 0 0];
             case 4
                 outputn(i,:)=[0 0 0 1 0 0 0 0 0];
             case 5
                 
                 outputn(i,:)=[0 0 0 0 1 0 0 0 0];
             case 6
                 outputn(i,:)=[0 0 0 0 0 1 0 0 0];
             case 7
                 
                 outputn(i,:)=[0 0 0 0 0 0 1 0 0];
             case 8
                 outputn(i,:)=[0 0 0 0 0 0 0 1 0];
             case 9
                 outputn(i,:)=[0 0 0 0 0 0 0 0 1];
         end
    
        
    end
    net=newff(inputn,outputn,8);
    
    net.trainParam.epochs=100;%迭代次数
    net.trainParam.lr=0.1;%学习率
    net.trainParam.goal=0.00004;%误差平方和
    
    net=train(net,inputn,outputn);%网络训练

data\_shengzheng.xlsx数据内容为：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NDYzMTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

结果如下：

![20190502221145866.png][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NDYzMTc1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220206/1820035c5251442ea5a8208ee7893217.png
[20190502221145866.png]: /images/20220206/99e3dd311eca497bbfeb86c2d5ec0f50.png