-Artificial Neural Network- Matlab操作介紹 -以類神經網路BPN Model為例 朝陽科技大學 資訊管理系 李麗華 教授

操作步驟 資料前置處理 Matlab操作 1.Input Pattern設計 2.Input Pattern轉換 3.Target Pattern設計 4.Test Pattern設定 Matlab操作 朝陽科技大學 李麗華 教授

1.Pattern的設計~以數字辨識為例 1, 2, 3 4, 5, 6 7, 8, 9 朝陽科技大學 李麗華 教授

2. Pattern轉換(續) 以 Word 進行設計 將10個patterns 做好並轉換 朝陽科技大學 李麗華 教授

2. Pattern轉換(續) 將各pattern表格轉為文字 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 去除表格 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 去除表格 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 將其pattern轉為一列, 如下例 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 01100 00100 00100 00100 00100 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 將10個pattern做成10列 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 將各pattern轉為直列 方法一 (以Excel為工具) 方法二 (以Matlab為工具) 先行存成文字檔(*.txt) 再利用Excel, 開啟該文字檔 複製轉貼成直式 存成文字檔並命名為 trainset.txt 方法二 (以Matlab為工具) 先行匯入所欲轉換的train pattern 於命令列中, 輸入 檔名‘進行轉換, 例如:欲匯入一個train pattern,其檔名為trainset.txt , 則在Matlab上輸入 trainset’的指令 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) <方法一> 複製並選擇性貼上 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) <方法一> 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) <方法一> 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) <方法一> 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) <方法一> 存成文字檔並用tab格式 朝陽科技大學 李麗華 教授

Pattern轉換(續) 匯入的input pattern檔名 輸入此命令,以便轉換pattern <方法二> 朝陽科技大學 李麗華 教授

3. Target Pattern設計 . . 1 2 3 4 5 Input Pattern Target Pattern 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 . . 朝陽科技大學 李麗華 教授

4. Test Pattern設計 1 {01100 00100 00100 00100 01110} 3 {01110 00010 01110 00010 01110} 9 {01110 01010 01110 00010 00100} {00100 01010 01010 01010 00100} 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 - 匯入所需資料 (續) 1.Training data 匯入所需資料: 朝陽科技大學 李麗華 教授 2.Target data 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 - 匯入所需資料 (續) 於Train Pattern所在位置, 將其匯入 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 - 匯入所需資料 (續) 選擇“Next” 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 - 匯入所需資料 (續) 選擇“Finish” 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 於命令列下“nntool” 以呼叫類神經網路模組 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 選擇“Import”, 將所需資料匯入 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 1.將Train Pattern設定為“Input”型式 2.將Target Pattern設定為Targets型式 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 匯入的資料 待所需資料匯入後, 即可選擇“New Network” ,以建構類神經網路模組 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 設定網路的輸入資料來源 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 網路名稱 選擇所需的網路類型 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 設定BPN隱藏層的神經元個數(Layer 1) 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 設定BPN輸出層所需的神經元個數(Layer 2) 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 設定網路所需的 相關架構參數後, 接著選擇“Train..”, 將Train Pattern輸入, 以便網路進行學習模擬 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 選擇Training所需的 input pattern 選擇target pattern 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 1.設定訓練次數 2.設定學習速率learning rate 3.待設定完各相關參數後, 即可選擇“Train Network” 進行網路的Training 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 網路訓練過程 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 匯入test pattern, 相關步驟如上所述 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 選擇所建構的網路模組後, 選擇“Simulate..”以進行模擬 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 1.選擇要進行測試的test pattern 2.進行模擬 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 (續) 2.將欲分析的輸出 結果Export 3.確定後,選擇“Export” 1.選擇“Export..” 朝陽科技大學 李麗華 教授

Matlab操作 – 呼叫類神經網路建構工具 按滑鼠左鍵二下, 以觀看其結果 朝陽科技大學 李麗華 教授