MATLAB 神经网络的系统案例介绍

文章目录

前言
MATLAB环境配置
[一、MATLAB 神经网络工具箱概述](#一、MATLAB 神经网络工具箱概述)
[二、核心功能与 API](#二、核心功能与 API)
- [1. 网络创建与训练](#1. 网络创建与训练)
- [2. 数据处理](#2. 数据处理)
- [3. 训练与评估](#3. 训练与评估)
- [4. 可视化](#4. 可视化)
三、典型应用场景
四、实战案例：手写数字识别（MNIST）
五、高级技巧
- 迁移学习：
- 超参数优化：
- 模型解释：
- [GPU 加速：](#GPU 加速：)

前言

以下是关于 MATLAB 神经网络的系统总结，涵盖核心功能、应用场景及典型案例：

MATLAB环境配置

MATLAB下载安装教程：https://blog.csdn.net/tyatyatya/article/details/147879353

一、MATLAB 神经网络工具箱概述

MATLAB 提供了全面的神经网络工具，支持从基础网络到深度学习的各类模型，主要包括：

基础神经网络：前馈网络、径向基函数网络、递归网络等。
深度学习：卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、LSTM、Transformer 等。
预训练模型：AlexNet、ResNet、VGG 等，支持迁移学习。
可视化工具：网络结构可视化、训练过程监控、决策边界绘制。
部署功能：模型导出为 C/C++、Python、TensorFlow 格式，或部署到 GPU / 嵌入式设备。

二、核心功能与 API

1. 网络创建与训练

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% 创建前馈神经网络（分类任务）
net = patternnet(hiddenSizes);  % hiddenSizes为隐含层神经元数量

% 创建CNN（图像分类）
layers = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(3)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

2. 数据处理

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% 数据划分
net.divideFcn = 'dividerand';  % 随机划分
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 归一化
[X_norm, ps] = mapminmax(X);  % 将数据归一化到[-1,1]

3. 训练与评估

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% 训练网络
[net, tr] = train(net, X, T);

% 评估性能
Y = net(X);
accuracy = mean(round(Y) == T);  % 分类准确率
mse = perform(net, T, Y);  % 均方误差

4. 可视化

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view(net)  % 可视化网络结构
plotperform(tr)  % 绘制训练性能曲线

三、典型应用场景

四、实战案例：手写数字识别（MNIST）

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% 加载数据
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'nnet', 'nndemos', ...
    'nndatasets', 'DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders', true, ...
    'LabelSource', 'foldernames');

% 划分训练集和测试集
[imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(digitData, 0.8, 'randomized');

% 创建简单CNN
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5, 20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(5, 50)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'MaxEpochs', 10, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', imdsTest, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(imdsTrain, layers, options);

% 评估性能
YPred = classify(net, imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;
accuracy = mean(YPred == YTest);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', accuracy*100);

% 可视化预测结果
figure
idx = randperm(numel(YTest), 16);
for i = 1:16
    subplot(4,4,i)
    I = readimage(imdsTest, idx(i));
    imshow(I)
    title(sprintf('预测: %d', YPred(idx(i))));
end

五、高级技巧

迁移学习：

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% 使用预训练ResNet-50
net = resnet50;
lgraph = layerGraph(net);
% 修改最后几层适应新任务

超参数优化：

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% 使用hyperparameterOptimization
results = hyperparameterOptimization(fun, params, opts);

模型解释：

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% 使用Deep Network Analyzer
analyzeNetwork(net);

GPU 加速：

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% 设置GPU训练
options = trainingOptions('sgdm', 'ExecutionEnvironment', 'gpu');