BP.rar_BP神经网络_BP预测_cake6w5_eightvnl

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bp神经网络

bp预测

133 浏览量 2022-09-20 11:06:26 上传评论收藏 22KB RAR 举报

BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈神经网络。这种网络以其反向传播算法而著名，能够处理复杂的非线性问题，如我们的例子中提到的男女特征分类。 BP预测是BP神经网络在预测任务中的应用。在这个项目中，"BP.rar_BP神经网络_BP预测_cake6w5_eightvnl_男女分类"可能是一个训练模型，用于根据某些特定的人口学或生理特征（如年龄、体重、身高、性别特征等）来预测一个人是男性还是女性。这个模型可能由cake6w5和eightvnl两个数据集组成，它们可能是包含训练样本的文件，用于训练和验证神经网络的性能。 cake6w5和eightvnl可能是两个特定的数据集名称，其中“cake6w5”可能代表一个包含6个主要特征和5类别的数据集，而“eightvnl”可能表示一个有8个变量和两类（男/女）的数据集。这些数据集的结构和具体内容没有详细给出，但通常会包括输入特征和对应的输出标签，即性别类别。在训练过程中，BP神经网络会通过不断调整权重和偏置来最小化预测结果与实际标签之间的误差，这一过程就是反向传播。数据从输入层传递到隐藏层，然后到达输出层。计算出的输出与真实值比较，通过误差函数（如均方误差）来衡量预测的准确性。接着，误差通过网络反向传播，更新每一层的权重，使得网络在下一次迭代时能更好地拟合数据。在男女分类问题中，BP神经网络可以捕捉特征之间的复杂关系，即使特征之间存在非线性依赖。经过足够的训练迭代，模型可以学会从给定的特征中区分男性和女性的模式。在实际应用中，我们可能还需要考虑过拟合和欠拟合的问题，以及如何选择合适的网络结构（层数、节点数）、激活函数（如Sigmoid、ReLU）、优化器（如梯度下降、Adam）和损失函数（如交叉熵）。此外，数据预处理（如归一化、标准化）也是提升模型性能的关键步骤。总结来说，"BP.rar_BP神经网络_BP预测_cake6w5_eightvnl_男女分类"涉及到的是一个使用BP神经网络进行男女特征预测的项目，它利用了两个可能的数据集进行训练，并通过反向传播算法调整网络参数以达到更准确的分类效果。在实践中，我们需要关注网络设计、训练策略以及数据预处理等多个方面，以实现最佳的预测性能。

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main.m 2KB

acc.jpg 35KB

uniform.m 178B

auc.m 489B

sigmoid.m 156B

backward.m 449B

forward.m 258B

%数据初始化 clear all; clc; [n1] = xlsread('D://mathwork//作业数据_2018'); %数据预处理 [m,n]=size(n1); count = 0; for i=1:m if isnan(n1(i,7)) || isnan(n1(i,8)) ||isnan(n1(i,9)) fprintf('空数据出现在第%d行\n',i); count = count + 1; record(count) = i; end end %删除无效数据行 for k = 1:count if k == 1 n1(record(k),:) = []; else n1(record(k)-k+1,:) = []; end end [S,N]=size(n1); L = 300; height = n1(:,4); weight = n1(:,5); Uh = uniform(height); Uw = uniform(weight); w1 = [0.2 0.2 0.2 0.2 0.2;0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 ;0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 ;0.2 0.2 0.2 0.2 0.2;0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 ]; w2 = [0.2,0.2,0.2,0.2,0.2 ]; critical = 0.04; error = 0; for i = 1:L %以样本数据的前L项作为训练集 y = n1(i,2); i1 = [Uh(i),Uw(i),n1(i,7),n1(i,8),n1(i,9)]; %前向传播 [o1,o2] = forward(i1,w1,w2); error(i) = ((y - o2)^2) / 2;%样本的误差累加 %在需要时进行后向传播修正权值 if error(i) < critical %当前误差是否小于阈值 if max(error) < critical %是否全部误差都小于阈值 break; end else [w1,w2] = backward(y,i1,o1,o2,w1,w2);%若不满足条件则继续反向传播 end end disp(max(error)); %以后(S - L)项作为测试集，导出测试集样本标签并与测试集分类结果做比较 %sn:预测值为0的个数,sp:预测值为1的个数,s0:预测正确的个数 %s1:预测正确的1个个数,s2:预测正确的0的个数 s0 = 0; sn = 0; sp = 0; s1 = 1; s2 = 0; for i = (L + 1):S y2 = n1(i,1); i1 = [Uh(i),Uw(i),n1(i,7),n1(i,8),n1(i,9)]; [o1,o2] = forward(i1,w1,w2); pp(i - L,1) = o2; %pp为测试集分类结果 end for j = 1:(S - L) ppp(j,1) = n1(j + L,2); %ppp为测试集样本标签 end for k = 1:(S - L) if abs(ppp(k,1) - pp(k,1)) < 0.5 s0 = s0 + 1; if pp(k,1) == 1 sp = sp + 1; end if pp(k,1) == 0 sn = sn + 1; end if (ppp(k,1)==pp(k,1))&&(pp(k,1)==1) s1 = s1 + 1; end if (ppp(k,1)==pp(k,1))&&(pp(k,1)==0) s2 = s2 + 1; end end end acc1 = s0/(S - L); %bp分类器的acc，auc和roc图像 %SE,SP,ACC和AUC fprintf('分类正确有%d个\n',s0); % fprintf('男生预测正确有%d个\n',s1); % fprintf('女生预测正确有%d个\n',s2); figure(1) plotroc(ppp.',pp.'); A = auc(ppp.',pp.'); SE = s1/sp; SP = s2/sn; title({'BP分类器的ROC函数图像';['SE =' num2str(SE),' SP =' num2str(SP),' acc=' num2str(acc1),' auc =' num2str(A)]},'fontsize',10);