19.MATLAB神经网络43个案例分析基于BP_Adaboost的强分类器设计—

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19.MATLAB神经网络43个案例分析基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模.zip （4个子文件）

chapter5

Bp_Ada_Fore.m 4KB

Bp_Ada_Sort.m 4KB

data1.mat 45KB

data.mat 12KB

%% 该代码为基于BP-Adaboost的强分类器分类 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 下载数据 load data input_train output_train input_test output_test %% 权重初始化 [mm,nn]=size(input_train); D(1,:)=ones(1,nn)/nn; %% 弱分类器分类 K=10; for i=1:K %训练样本归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); error(i)=0; %BP神经网络构建 net=newff(inputn,outputn,6); net.trainParam.epochs=5; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00004; %BP神经网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %训练数据预测 an1=sim(net,inputn); test_simu1(i,:)=mapminmax('reverse',an1,outputps); %测试数据预测 inputn_test =mapminmax('apply',input_test,inputps); an=sim(net,inputn_test); test_simu(i,:)=mapminmax('reverse',an,outputps); %统计输出效果 kk1=find(test_simu1(i,:)>0); kk2=find(test_simu1(i,:)<0); aa(kk1)=1; aa(kk2)=-1; %统计错误样本数 for j=1:nn if aa(j)~=output_train(j); error(i)=error(i)+D(i,j); end end %弱分类器i权重 at(i)=0.5*log((1-error(i))/error(i)); %更新D值 for j=1:nn D(i+1,j)=D(i,j)*exp(-at(i)*aa(j)*test_simu1(i,j)); end %D值归一化 Dsum=sum(D(i+1,:)); D(i+1,:)=D(i+1,:)/Dsum; end %% 强分类器分类结果 output=sign(at*test_simu); %% 分类结果统计 %统计强分类器每类分类错误个数 kkk1=0; kkk2=0; for j=1:350 if output(j)==1 if output(j)~=output_test(j) kkk1=kkk1+1; end end if output(j)==-1 if output(j)~=output_test(j) kkk2=kkk2+1; end end end kkk1 kkk2 disp('第一类分类错误第二类分类错误总错误'); % 窗口显示 disp([kkk1 kkk2 kkk1+kkk2]); plot(output) hold on plot(output_test,'g') %统计弱分离器效果 for i=1:K error1(i)=0; kk1=find(test_simu(i,:)>0); kk2=find(test_simu(i,:)<0); aa(kk1)=1; aa(kk2)=-1; for j=1:350 if aa(j)~=output_test(j); error1(i)=error1(i)+1; end end end disp('统计弱分类器分类效果'); error1 disp('强分类器分类误差率') (kkk1+kkk2)/350 disp('弱分类器分类误差率') (sum(error1)/(K*350)) web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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