MATLAB在模式识别中的指标分类评估与预测（以环境业绩为例）-new_data.xls
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简介：
本文利用MATLAB工具对模式识别中的各类指标进行评估和分类预测，通过分析new_data.xls中环境业绩数据，展示其在实际应用中的有效性。
最近有很多会员希望使用MATLAB神经网络来对一些特定指标进行分类、评估与预测。以下是几个常见的应用场景：
1. 使用MATLAB神经网络对水质的分类、评估及预测。
2. 对空气质量进行类似的处理，同样属于环境类别的范畴。
3. 土壤质量的分析也是类似的应用场景之一。
4. 学员个人表现评价和业绩鉴定也适用这一技术手段。
5. 在医学与生物学领域中，神经网络可以用于细胞、疾病等分类及评估工作。
6. 交通物流效率方面的预测问题也可通过这种方式解决。
以上应用都属于对某些指标进行有限的分类、预测和评价。值得注意的是，“有限”二字特指模式识别工具箱能够处理的问题类型。尽管有许多不同的神经网络模型（如模糊识别，RBF, SVM等）被会员们采用，但基于多层BP网络的模式识别方法被认为是最容易实现且效果最佳的方法之一。
为了更好地理解和应用MATLAB中的模式识别功能，需要经历以下几个步骤：
- 数据准备：确保所有输入数据处于一个合适的范围内，并进行归一化处理。这可以避免训练过程中出现权重数量级不一致的问题。
- 网络的训练与评估：可以通过GUI界面导入数据并调整参数来完成初步设置；之后生成m文件，进一步修改以适应具体需求。
- 使用已训练好的网络来进行预测。
在使用MATLAB模式识别工具箱时，请特别注意输入输出数据格式和预处理步骤。此外，在进行分类、评估或预测之前，确保对所使用的神经网络模型及其参数进行了充分的调整与优化。
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