【Kohonen分类】基于有导师监督的Kohonen网络的分类算法附matlab代码

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⛄ 内容介绍

表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200 ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络

⛄ 完整代码

%% 该代码为基于有导师监督的Kohonen网络的分类算法

%% 清空环境变量

clc

clear

close all

%% 数据处理

load data

input=datatrain(:,1:38);

attackkind=datatrain(:,39);

%数据归一化

inputn=input;

[nn,mm]=size(inputn);

[b,c]=sort(rand(1,nn));

%网络期望输出

for i=1:nn

    switch attackkind(i)

        case 1 

            output(i,:)=[1 0 0 0 0];

        case 2

            output(i,:)=[0 1 0 0 0];

        case 3

            output(i,:)=[0 0 1 0 0];

        case 4

            output(i,:)=[0 0 0 1 0];

        case 5

            output(i,:)=[0 0 0 0 1];

    end

end

%训练数据

input_train=inputn(c(1:4000),:);

output_train=output(c(1:4000),:);

%% 网络构建

%输入层节点数

Inum=38; 

%Kohonen网络

M=6;

N=6; 

K=M*N;%Kohonen总节点数

g=5; %输出层节点数

%Kohonen层节点排序

k=1;

for i=1:M

    for j=1:N

        jdpx(k,:)=[i,j];

        k=k+1;

    end

end

%学习率

rate1max=0.1;   

rate1min=0.01;

rate2max=1;   

rate2min=0.5;

%学习半径

r1max=1.5;         

r1min=0.4;

%权值初始化

w1=rand(Inum,K);    %第一层权值

w2=zeros(K,g);   %第二层权值

%% 迭代求解

maxgen=10000;

for i=1:maxgen

    

    %自适应学习率和相应半径

    rate1=rate1max-i/maxgen*(rate1max-rate1min);

    rate2=rate2min+i/maxgen*(rate2max-rate2min);

    r=r1max-i/maxgen*(r1max-r1min);

        

    %从数据中随机抽取

    k=unidrnd(4000);   

    x=input_train(k,:);

    y=output_train(k,:);

    %计算最优节点

    [mindist,index]=min(dist(x,w1));

    

    %计算周围节点

    d1=ceil(index/6);

    d2=mod(index,6);

    nodeindex=find(dist([d1 d2],jdpx')<=r);

    

    %权值更新

    for j=1:length(nodeindex)

        w1(:,nodeindex(j))=w1(:,nodeindex(j))+rate1*(x'-w1(:,nodeindex(j)));

        w2(nodeindex(j),:)=w2(nodeindex(j),:)+rate2*(y-w2(nodeindex(j),:));

    end

end

%% 聚类结果

Index=[];

for i=1:4000

    [mindist,index]=min(dist(inputn(i,:),w1));

    Index=[Index,index];

end

inputn_test=datatest(:,1:38);

%样本验证

for i=1:500

    x=inputn_test(i,:);

    %计算最小距离节点

    [mindist,index]=min(dist(x,w1));

    [a,b]=max(w2(index,:));

    outputfore(i)=b;

end

length(find((datatest(:,39)-outputfore')==0))

plot(outputfore,'b*','linewidth',1.5)

hold on

plot(datatest(:,39),'or','linewidth',1.5)

title('网络分类','fontsize',12)

xlabel('数据样本','fontsize',12)

ylabel('分类类别','fontsize',12)

legend('预测类别','期望类别')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 黄宏运朱家明赵云黄华继. 基于因子分析的有导师监督型Kohonen神经网络在公司财务预警中的应用研究--以2015年24家上市公司为例[J]. 延边大学学报（自然科学版）, 2017, 043(002):158-166.

[2] 徐小龙, 熊婧夷, 杨庚,等. 基于A_Kohonen神经网络的恶意代码分类方法:, 2014.

[3] 王国勇, 徐建锁. 一种基于LSA和Kohonen网络的文本分类新方法[J]. 计算机应用, 2004, 24(2):4.

[4] 刘纯平. 基于Kohonen神经网络聚类方法在遥感分类中的比较[J]. 计算机应用, 2006, 26(7):4.

[5] 郭欣, 王蕾, 宣伯凯,等. 基于有监督Kohonen神经网络的步态识别[J]. 自动化学报, 2017, 43(3):9.

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