基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 该程序基于小波神经网络实现数据分类,输入为5个特征值,输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本,50组数据训练,30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征,提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。

1.程序功能描述
基于小波神经网络的数据分类算法。输入为5个特征值,输出为判断(是,否)。拿50组数据对本算法作为训练组,后30组数据作为验证组。这里,我们首先调用数据,然后对50组数据进行训练,然后对30组数据进行识别测试。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
195fb951c9bbaae2dcd3604c9c2429d1_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
d02b0dac894023162fdc4928ed30f436_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

大于0.01,识别为一类,小于0.01识别为二类。

3.核心程序

%导入50组数据,采用手动导入的方式
load data50.txt;
%导入30组数据,采用手动导入的方式
load data30.txt;
load test1.txt;
load test2.txt;

%距离---速度---峰值---波形宽度---波形面积
data_50=data50;
data_50(:,1);%距离
data_50(:,2);%速度
data_50(:,3);%峰值
data_50(:,4);%波形宽度
data_50(:,5);%波形面积




%对50组数据进行训练
[H,I,whi,b1,b,a,J,wjh,b2,err]=WNN_train(data_50);


figure;
plot(err,'b-o')

%进行识别
result=WNN_rec(H,I,whi,b1,b,a,J,wjh,b2,data30);
%识别结果
result
%识别曲线
figure;
plot(result,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

for i = 1:length(result)
    if result(i)>0.035
        disp('是');
    end
    if result(i)<0.035
        disp('否');
    end
end
16_004m

4.本算法原理
小波神经网络是一种前馈神经网络,它采用小波函数作为激活函数。小波分析是一种有效的信号处理工具,能够在时频域内同时提供信号的局部信息。小波神经网络利用这一特点,通过小波变换来捕捉数据的局部特征,从而提高分类的性能。

   一个典型的小波神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。隐藏层的神经元采用小波函数作为激活函数。

输入层:接收原始数据信号。

隐藏层:使用小波函数作为激活函数,参数包括尺度参数$a$和平移参数$b$,这些参数在训练过程中学习得到。

输出层:根据问题的需求,输出层可以是线性或者非线性的。

   小波基函数: 小波神经网络利用小波函数作为其内在的激活函数或特征提取器。例如,对于离散小波变换(DWT),输入信号x[n]经过小波基函数ψ_{j,k}(n)的卷积运算得到多尺度系数,其中j是尺度参数,k是位置参数。

87710ea082bf048783b80ba6bc3f235c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   网络结构: WNN通常包含输入层、隐藏层(小波层)以及输出层。在小波层中,每个节点对应一个特定的小波基函数,通过小波变换对输入数据进行特征提取。

   训练与优化: 通过反向传播或其他优化方法调整连接权重,使得网络能够最小化预测误差。对于分类任务,损失函数可以是交叉熵等指标。

   决策机制: 在完成小波特征提取后,网络可能进一步将这些特征输入到传统的人工神经网络架构中,如Sigmoid或ReLU激活函数的多层感知机,最终产生分类结果。
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