毕业设计项目源码-使用Matlab基于神经网络的矿井突水水源判别实现.zip资源-CSDN文库

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毕业设计项目源码_使用Matlab基于神经网络的矿井突水水源判别实现.zip （2个子文件）

毕业设计项目源码_使用Matlab基于神经网络的矿井突水水源判别实现

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%% 第27章无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别 % <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.matlabsky.com/forum-78-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，视频下载请点击<a href="http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html">http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 3：此案例为原创案例，转载请注明出处（《MATLAB智能算法30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 4：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> <tr> <td> 5：以下内容为初稿，与实际发行的书籍内容略有出入，请以书籍中的内容为准。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clear all clc %% 训练集/测试集产生 % 导入数据 load water_data.mat % 数据归一化 attributes = mapminmax(attributes); % 训练集——35个样本 P_train = attributes(:,1:35); T_train = classes(:,1:35); % 测试集——4个样本 P_test = attributes(:,36:end); T_test = classes(:,36:end); %% 竞争神经网络创建、训练及仿真测试 % 创建网络 net = newc(minmax(P_train),4,0.01,0.01); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; % 训练网络 net = train(net,P_train); % 仿真测试 % 训练集 t_sim_compet_1 = sim(net,P_train); T_sim_compet_1 = vec2ind(t_sim_compet_1); % 测试集 t_sim_compet_2 = sim(net,P_test); T_sim_compet_2 = vec2ind(t_sim_compet_2); %% SOFM神经网络创建、训练及仿真测试 % 创建网络 net = newsom(P_train,[4 4]); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 200; % 训练网络 net = train(net,P_train); % 仿真测试 % 训练集 t_sim_sofm_1 = sim(net,P_train); T_sim_sofm_1 = vec2ind(t_sim_sofm_1); % 测试集 t_sim_sofm_2 = sim(net,P_test); T_sim_sofm_2 = vec2ind(t_sim_sofm_2); %% 结果对比 % 竞争神经网络 result_compet_1 = [T_train' T_sim_compet_1'] result_compet_2 = [T_test' T_sim_compet_2'] % SOFM神经网络 result_sofm_1 = [T_train' T_sim_sofm_1'] result_sofm_2 = [T_test' T_sim_sofm_2'] %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center">相关论坛：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></td> </tr></table> % </html>

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