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MATLAB实现1-DCNN一维卷积神经网络分类预测
MATLAB实现1-DCNN一维卷积神经网络分类预测
MATLAB中实现1-DCNN一维卷积神经网络分类预测，可以按照以下步骤进行：
准备数据：准备用于训练和测试的数据集。可以使用MATLAB自带的数据集，也可以自己创建数据集。 创建网络结构：使用MATLAB中的“convolutionalLayer”函数创建一维卷积层，使用“reluLayer”函数创建激活层，使用“maxPoolingLayer”函数创建池化层等，构建一个完整的卷积神经网络结构。 配置网络参数：使用MATLAB中的“trainingOptions”函数配置网络的训练参数，如学习率、最大训练轮数、迭代次数等。 训练网络：使用MATLAB中的“trainNetwork”函数进行网络训练。 测试网络：使用测试数据集测试训练好的网络，并评估网络性能。
下面是示例代码：
% 准备数据集
[XTrain, YTrain, XTest, YTest] = prepareData();
% 创建网络结构
numClasses = 10;
layers = [
sequenceInputLayer(1000)
convolutionalLayer(3,8)
reluLayer
maxPoolingLayer(2,'Stride',2)
convolutionalLayer(3,16)
reluLayer
maxPoolingLayer(2,'Stride',2)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 配置网络参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MaxEpochs',15, ...
'InitialLearnRate',0.01);
% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
% 测试网络
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp("测试集准确率: "+accuracy);
其中，prepareData函数用于准备数据集，可以自行实现。这里假设数据集为1000个一维信号，类别数为10。网络结构包含两个卷积层和池化层，以及一个全连接层和软最大值分类器。训练使用带动量的随机梯度下降法，最大训练轮数为15，学习率为0.01。最后输出测试集的准确率。
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