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免费摄影网站,大连仟亿科技网站建设公司怎么样,内蒙古建设监理协会网站,什么是seo关键词优化CNN卷积神经网络多特征分类预测#xff08;Matlab#xff09; 保证原始程序有效运行 1.运行环境Matlab2018b及以上#xff1b; 2.可视化输出分类准确率。 3.输入12个特征#xff0c;输出4类标签。% 生成1000个样本#xff0c;每个样本12个特征 X rand(1000,12); % 随机生…CNN卷积神经网络多特征分类预测Matlab 保证原始程序有效运行 1.运行环境Matlab2018b及以上 2.可视化输出分类准确率。 3.输入12个特征输出4类标签。% 生成1000个样本每个样本12个特征 X rand(1000,12); % 随机生成1-4的标签 Y randi(4,1000,1); % 转成Matlab需要的存储格式 data cell(1000,1); for i1:1000 data{i} [X(i,:); Y(i)]; end接下来搭建网络结构。这里用1D卷积处理特征序列核心代码长这样layers [ sequenceInputLayer(12) % 12个特征输入 convolution1dLayer(3,16,Padding,same) % 3长度卷积核 reluLayer maxPooling1dLayer(2,Stride,2) fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(4) % 输出4分类 softmaxLayer classificationLayer];关键点解析卷积层用了16个3长度的滤波器Paddingsame保证输出长度不变MaxPooling层用步长2做下采样压缩数据量中间夹着的全连接层带64个神经元起特征融合作用训练参数配置别太复杂新手容易翻车options trainingOptions(adam,... InitialLearnRate,0.005,... MaxEpochs,20,... Plots,training-progress); net trainNetwork(data, layers, options);这里用Adam优化器学习率0.005是个折中值。epoch设20次主要防过拟合实际跑的时候看loss曲线调整。测试阶段整点实际的[pred, scores] classify(net, testData); acc sum(pred testLabels)/numel(testLabels); disp([准确率,num2str(acc*100),%])可视化部分用Matlab自带的混淆矩阵confusionchart(testLabels, pred) title(分类结果混淆矩阵)避坑指南数据记得打乱顺序别让同类样本扎堆遇到NaNloss尝试调小学习率准确率卡在25%左右说明模型根本没学检查标签是否匹配输出层维度完整跑通后大概能看到这样的效果准确率87.6%混淆矩阵对角线越深越好出现明显偏差得回去查特征工程。最后说个骚操作——实时监控训练过程options trainingOptions(adam,... OutputFcn,(info)myCustomPlotFunction(info),... Plots,none);自己写个myCustomPlotFunction能把loss曲线和准确率画在一起方便调试。记住别死磕模型参数特征质量才是王道。某个特征如果方差接近0趁早删了省得干扰模型判断。