【预测模型-PNN分类】基于PNN神经网络树叶类别Matlab代码

1 简介

介绍概率神经网络(PNN)的模型和基本算法,以及利用M atlab神经网络工具箱设计PNN网络的方法和步骤,实现对网络的设计,训练,仿真.针对不同叶子实验数据,应用PNN的分类功能对实验数据进行训练仿真处理,得到对各种叶子的预测分类结果,验证了此方法的可靠性.​

2 部分代码

%% 清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
warning off;

%% 训练数据预测数据提取及归一化

%下载五类叶片特征参数
load shu1 h1                 %女贞
load shu2 h2                 %银杏
load shu3 h3                 %五角枫 
load shu4 h4                 %杨树
load shu5 h5                 %石楠

%五个特征参数矩阵合成一个矩阵
data(1:30,:)=h1(1:30,:);
data(31:60,:)=h2(1:30,:);
data(61:90,:)=h3(1:30,:);
data(91:120,:)=h4(1:30,:);
data(121:150,:)=h5(1:30,:);

%% 测试数据预测数据提取及归一化
load cece1 g1                 %女贞
load cece2 g2                 %银杏
load cece3 g3                 %五角枫
load cece4 g4                 %杨树
load cece5 g5                 %石楠

%五个特征