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自主神经网络代码
数据归一化处理
load data1.txt;
n=length(data1(:,1));
m=length(data1(1,:));
for j=1:m
for i=1:n
p1(j)=min(data1(:,j));
p2(j)=max(data1(:,j));
q(i,j)=(data1(i,j)-p1(j))/(p2(j)-p1(j));
end
end
xlswrite(data1.xls,q)
自组织竞争神经网络
load data2.txt;
p=data2;
net=newc(minmax(p),3,0.1);
net=train(net,p);
y=sim(net,p);
vec2ind(y)
列数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 值 3 3 2 2 3 3 1 1 3 3 3 列数 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 值 2 3 1 3 2 2 2 3 2 1 2 列数 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 值 2 1 1 1 2 1 1 1 1
神经网络划分类别 实际类别 对应省份 1 经济发展水平低 吉林省、黑龙江省、江西省、海南省 贵州省、云南省、西藏自治区、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区 2 经济发展水平中 河北省、山西省、安徽省、河南省 湖北省、湖南省、广西壮族自治区、 重庆市、四川省、陕西省 3 经济发展水平高 北京市、天津市、内蒙古自治区、 辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省
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