MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神经网络的鸢尾花分类器设计

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计 在本实验中，我们将探索如何使用MATLAB设计一个基于反向传播（BP）神经网络的鸢尾花分类器。这个实验旨在让学生理解分类问题的基本概念，并掌握利用BP神经网络构建分类器的流程。实验主要依托MATLAB/Simulink仿真平台进行。 1. **鸢尾花数据集**： 鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习领域常用的一个多变量分析数据集，由安德森收集，包含150个样本，每个样本有5个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及对应的鸢尾花品种（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。数据集以二维表格形式存储，便于数据分析和建模。 2. **创建学习器设计**： 在MATLAB环境中，首先需要创建一个新的脚本文件，用于编写和运行分类器的代码。在操作过程中，需要安装必要的工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox，以便导入和处理数据。此外，可能还需要DeepLearning Box以使用特定的函数，如归一化函数premnmx。 - **数据预处理**：加载鸢尾花数据集，MATLAB内置了`load fisheriris`命令来获取数据。数据集分为两部分，`meas`包含特征值，`species`包含对应的标签。 - **分类器构建**：BP神经网络是一种有监督学习模型，适合解决分类问题。在MATLAB中，我们需要初始化程序，清除工作空间，然后加载数据。接着，数据需要被数字化，以便神经网络处理，同时通常会将数据划分为训练集和测试集，以评估模型性能。 3. **BP神经网络**： BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法调整权重，以最小化预测输出与真实目标之间的误差。在这个实验中，神经网络的输入层节点数量与鸢尾花的特征数相同（4个），输出层节点数等于类别数（3个）。隐藏层的节点数可以根据问题的复杂性来设定。 4. **模型训练**： 使用训练集对神经网络进行训练，通过反向传播更新权重，直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或误差阈值。在MATLAB中，可以使用内置的神经网络工具箱函数如`feedforwardnet`或`train`等来实现这一过程。 5. **模型评估**： 训练完成后，使用测试集评估模型的泛化能力。计算分类准确率、混淆矩阵等指标，以评估模型在未见过的数据上的表现。 6. **优化与调参**： 如果模型性能不佳，可能需要调整网络结构（如增加隐藏层节点数）、优化训练算法或者调整学习速率等超参数。这是一个迭代的过程，直至找到一个满足需求的模型。 7. **实际应用**： 在实际应用中，这样的分类器可以用于识别未知鸢尾花的种类，只需将新的鸢尾花的四个特征输入训练好的模型，模型会预测出最可能的鸢尾花品种。 总结，本实验通过MATLAB的BP神经网络，利用鸢尾花数据集进行分类器设计，旨在让学生理解分类问题的处理流程，掌握神经网络模型的构建、训练和评估。通过实践，学生能够更好地理解和应用深度学习和机器学习的概念。