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運行環境:Win9X/2000/XP/2003/

源碼語言:簡體中文

源碼類型:源碼程序 - 算法設計

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更新時間:2015-09-20 15:52:13

源碼簡介

%% 清空環境變量
clear all
clc

%% 訓練集/測試集產生

% 導入數據
load iris_data.mat
% 隨機產生訓練集和測試集
P_train = [];
T_train = [];
P_test = [];
T_test = [];
for i = 1:3
    temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:);
    temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:);
    n = randperm(50);
    % 訓練集——120個樣本
    P_train = [P_train temp_input(n(1:40),:)'];
    T_train = [T_train temp_output(n(1:40),:)'];
    % 測試集——30個樣本
    P_test = [P_test temp_input(n(41:50),:)'];
    T_test = [T_test temp_output(n(41:50),:)'];
end

%% 模型建立
result_grnn = [];
result_pnn = [];
time_grnn = [];
time_pnn = [];
for i = 1:4
    for j = i:4
        p_train = P_train(i:j,:);
        p_test = P_test(i:j,:);
       %% GRNN創建及仿真測試
        t = cputime;
        % 創建網絡
        net_grnn = newgrnn(p_train,T_train);
        % 仿真測試
        t_sim_grnn = sim(net_grnn,p_test);
        T_sim_grnn = round(t_sim_grnn);
        t = cputime - t;
        time_grnn = [time_grnn t];
        result_grnn = [result_grnn T_sim_grnn'];
       %% PNN創建及仿真測試
        t = cputime;
        Tc_train = ind2vec(T_train);
        % 創建網絡
        net_pnn = newpnn(p_train,Tc_train);
        % 仿真測試
        Tc_test = ind2vec(T_test);
        t_sim_pnn = sim(net_pnn,p_test);
        T_sim_pnn = vec2ind(t_sim_pnn);
        t = cputime - t;
        time_pnn = [time_pnn t];
        result_pnn = [result_pnn T_sim_pnn'];
    end
end

%% 性能評價

% 正確率accuracy
accuracy_grnn = [];
accuracy_pnn = [];
time = [];
for i = 1:10
    accuracy_1 = length(find(result_grnn(:,i) == T_test'))/length(T_test);
    accuracy_2 = length(find(result_pnn(:,i) == T_test'))/length(T_test);
    accuracy_grnn = [accuracy_grnn accuracy_1];
    accuracy_pnn = [accuracy_pnn accuracy_2];
end
% 結果對比
result = [T_test' result_grnn result_pnn]
accuracy = [accuracy_grnn;accuracy_pnn]
time = [time_grnn;time_pnn]
%% 繪圖
figure(1)
plot(1:30,T_test,'bo',1:30,result_grnn(:,4),'r-*',1:30,result_pnn(:,4),'k:^')
grid on
xlabel('測試集樣本編號')
ylabel('測試集樣本類別')
string = {'測試集預測結果對比(GRNN vs PNN)';['正確率:' num2str(accuracy_grnn(4)*100) '%(GRNN) vs ' num2str(accuracy_pnn(4)*100) '%(PNN)']};
title(string)
legend('真實值','GRNN預測值','PNN預測值')
figure(2)
plot(1:10,accuracy(1,:),'r-*',1:10,accuracy(2,:),'b:o')
grid on
xlabel('模型編號')
ylabel('測試集正確率')
title('10個模型的測試集正確率對比(GRNN vs PNN)')
legend('GRNN','PNN')
figure(3)
plot(1:10,time(1,:),'r-*',1:10,time(2,:),'b:o')
grid on
xlabel('模型編號')
ylabel('運行時間(s)')
title('10個模型的運行時間對比(GRNN vs PNN)')
legend('GRNN','PNN')
 


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