matlab 蠓虫分类问题 &n…

具体函数介绍等请查阅之前博文。

神经网络编程   蠓虫分类问题 

蠓虫分类问题可概括叙述如下：生物学家试图对两种蠓虫（Af与Apf）进行鉴别，

依据的资料是触角和翅膀的长度，已经测得了9 支Af和6 支Apf的数据如下： 

Af: (1.24,1.27)，(1.36,1.74) ，(1.38,1.64) ，(1.38,1.82)，(1.38,1.90) ，(1.40,1.70) ，

(1.48,1.82) ，(1.54,1.82) ，(1.56,2.08). 

Apf: (1.14,1.82)，(1.18,1.96) ，(1.20,1.86) ，(1.26,2.00)，(1.28,2.00) ，(1.30,1.96). 

现在的问题是： 

（i ）根据如上资料，如何制定一种方法，正确地区分两类蠓虫。 

（ii ）对触角和翼长分别为(1.24,1.80) ，(1.28,1.84) 与(1.40,2.04) 的3个标本，用所得

到的方法加以识别。 

（iii ）设Af是宝贵的传粉益虫，Apf是某疾病的载体，是否应该修改分类方法。 

如上的问题是有代表性的，它的特点是要求依据已知资料（9 支Af的数据和 6 支

Apf 的数据）制定一种分类方法，类别是已经给定的（Af或Apf）。今后，我们将9 支Af及6 支Apf的数据集合称之为学习样本。

Matlab 程序如下：

clear 

p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90; 

  1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08]; 

p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.00 

  1.28,2.00;1.30,1.96]; 

p=[p1;p2]'; 

pr=minmax(p); 

goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)]; 

plot(p1(:,1),p1(:,2),'h',p2(:,1),p2(:,2),'o') 

net=newff(pr,[3,2],{'logsig','logsig'}); 

net.trainParam.show = 10; 

net.trainParam.lr = 0.05; 

net.trainParam.goal = 1e-10; 

net.trainParam.epochs = 50000; 

net = train(net,p,goal); 

x=[1.24 1.80;1.28 1.84;1.40 2.04]'; 

y0=sim(net,p) 

y=sim(net,x) 

结果：

y0 =

  Columns 1 through 5

   0.999998469029217  0.999986403238122  0.999995778078291   0.999993827903529  0.999986645191870

   0.000001152581736  0.000007269557758  0.000002233563722   0.000003456760110  0.000008018255016

  Columns 6 through 10

   0.999996946747089  0.999999894981851  0.999999984537964   0.999999998562995  0.000000065368396

   0.000001642493507  0.000000068819772  0.000000011387286   0.000000001225300  0.999999872587407

  Columns 11 through 15

   0.000000079968829  0.000000077082618  0.000000275655831   0.000000621237010  0.000003796525943

   0.999999845954309  0.999999850419633  0.999999498798907   0.999998895866797  0.999993204155620

y =

   0.000000213425334  0.000004328847254  0.999995435541596

   0.999999586187982  0.999991726283911  0.000003400140759