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运行环境:Win9X/2000/XP/2003/

源码语言:简体中文

源码类型:源码程序 - 算法设计

推荐星级:

更新时间:2015-09-20 15:52:13

源码简介

%% 清空环境变量
clear all
clc

%% 训练集/测试集产生

% 导入数据
load iris_data.mat
% 随机产生训练集和测试集
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);
    % 训练集——120个样本
    P_train = [P_train temp_input(n(1:40),:)'];
    T_train = [T_train temp_output(n(1:40),:)'];
    % 测试集——30个样本
    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创建及仿真测试
        t = cputime;
        % 创建网络
        net_grnn = newgrnn(p_train,T_train);
        % 仿真测试
        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创建及仿真测试
        t = cputime;
        Tc_train = ind2vec(T_train);
        % 创建网络
        net_pnn = newpnn(p_train,Tc_train);
        % 仿真测试
        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

%% 性能评价

% 正确率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
% 结果对比
result = [T_test' result_grnn result_pnn]
accuracy = [accuracy_grnn;accuracy_pnn]
time = [time_grnn;time_pnn]
%% 绘图
figure(1)
plot(1:30,T_test,'bo',1:30,result_grnn(:,4),'r-*',1:30,result_pnn(:,4),'k:^')
grid on
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('测试集样本类别')
string = {'测试集预测结果对比(GRNN vs PNN)';['正确率:' num2str(accuracy_grnn(4)*100) '%(GRNN) vs ' num2str(accuracy_pnn(4)*100) '%(PNN)']};
title(string)
legend('真实值','GRNN预测值','PNN预测值')
figure(2)
plot(1:10,accuracy(1,:),'r-*',1:10,accuracy(2,:),'b:o')
grid on
xlabel('模型编号')
ylabel('测试集正确率')
title('10个模型的测试集正确率对比(GRNN vs PNN)')
legend('GRNN','PNN')
figure(3)
plot(1:10,time(1,:),'r-*',1:10,time(2,:),'b:o')
grid on
xlabel('模型编号')
ylabel('运行时间(s)')
title('10个模型的运行时间对比(GRNN vs PNN)')
legend('GRNN','PNN')
 


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