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我试图在MATLAB中使用神经网络'nprtool
分类对象。但是,加载数据(输入和输出)是我的问题。我已经通过文档中的给定示例,但无法定制输入和输出。部分数据集在下面给出供您参考;假定数据已经正常化。如何使用MATLAB神经网络工具箱nprtool
和这些自定义数据?使用nprtool自定义数据集
% Small vehicles
XS1 = 1.0e+03 *[3.2730 0.0712 0.0614 5.1480]; % frame 167
XS2 = 1.0e+03 *[4.4680 0.0869 0.0668 6.2370];% frame 555
XS3 = 1.0e+03 *[2.5450 0.0742 0.0659 4.6900]; % frame 780
XS4 = 1.0e+03 *[1.9830 0.0617 0.0477 2.9680]; % frame 826
XS5 = 1.0e+03 *[2.9090 0.0630 0.0610 4.1600]; % frame 880
XS6 = 1.0e+03 *[3.8460 0.0797 0.0640 5.6700]; % frame 1283
% Medium vehicles
XM1 = 1.0e+03 *[4.7770 0.0981 0.0663 6.9560]; % frame 167
XM2 = 1.0e+03 *[5.1050 0.0997 0.0678 7.4460]; % frame 430
XM3 = 1.0e+03 *[4.0240 0.0846 0.0619 5.4780]; % frame 2020
XM4 = 1.0e+03 *[6.9750 0.1165 0.0794 9.6280]; % frame 2982
XM5 = 1.0e+03 *[5.2040 0.1063 0.0652 7.0810]; % frame 3081
XM6 = 1.0e+03 *[3.2830 0.0733 0.0645 4.6080]; % frame 4314
% Large vehicles
XL1 = 1.0e+04 *[1.0092 0.0148 0.0089 1.4948]; % frame 1340
XL2 = 1.0e+04 *[0.9351 0.0129 0.0096 1.2444]; % frame 1375
XL3 = 1.0e+04 *[0.6021 0.0141 0.0095 1.5096]; % frame 1625
XL4 = 1.0e+04 *[0.8734 0.0143 0.0086 1.1868]; % frame 1679
XL5 = 1.0e+04 *[1.0773 0.0141 0.0100 1.4933]; % frame 2204
XL6 = 1.0e+04 *[0.8491 0.0118 0.0097 1.0556]; % frame 3535
% CONCATANATING THE OBJECT FEATURES
XS = [XS1;XS2;XS3;XS4;XS5;XS6];
XM = [XM1;XM2;XM3;XM4;XM5;XM6];
XL = [XL1;XL2;XL3;XL4;XL5;XL6];
% inputs matrix
X = [XS;XM;XL];
%% OUTPUTS
YS ={'smallvehicle';'smallvehicle';'smallvehicle';'smallvehicle';'smallvehicle';'smallvehicle'};
YM ={'mediumvehicle';'mediumvehicle';'mediumvehicle';'mediumvehicle';'mediumvehicle';'mediumvehicle'};
YL ={'largevehicle';'largevehicle';'largevehicle';'largevehicle';'largevehicle';'largevehicle'};
% outputs matrix
Y = [YS;YM;YL];
感谢您的洞察。现在,如何通过陈述车辆的类别来使用训练的网络来预测未见的数据。它正在返回一个矩阵,而我不明白。 –
'y = sim(net,someNewInput)'的输出应该是一个3x1向量,它包含这个输入的网络输出。最高值将是你的班级(例如'[0.99 0.01 0]'将是一辆小型车辆)。如果这没有帮助,请提出一个新问题,详细说明您打电话的功能,您的输入是什么以及净收益(以及您的期望)。 – hbaderts
感谢您的回应和帮助。在一辆新车上使用训练有素的网络XL,给出了以下矩阵。首先XL = [4.3569 3.3396 4.5793 6.1457],那么,sim(net,XL)= [0.0000 0.0000 0.0000 0.0000; 0.0845 0.1116 0.0773 0.0288; 0.9155 0.8884 0.9227 0.9712]。这个矩阵是什么意思?非常感谢您的帮助。 –