MATLAB中基于模式识别的指标分类与预测评估（例如环境绩效）- Training_NPR.m
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简介：
本研究利用MATLAB中的Training_NPR脚本，采用模式识别技术对指标进行分类和预测评估，特别关注环境绩效分析。
最近注意到许多用户需要使用MATLAB神经网络来处理一些特定的任务：例如对水质、空气质量及土壤质量进行分类、评估与预测；对学生表现的评价；医学或生物学领域的细胞分析以及疾病诊断等，还包括交通物流效率方面的研究。
基于多年经验，我推荐采用多层BP（Back Propagation）神经网络模式识别方法。这种方法简单易行且效果显著，并能提供有说服力的结果。然而，在实际应用中，许多用户并未完全掌握如何有效使用这些工具或在训练完成后不知该如何进行评估和利用结果等问题。
为了帮助大家更好地理解和运用MATLAB的模式识别功能，我将通过一个完整的例子来展示其优势与操作步骤：
1. **数据准备**：确保输入的数据格式正确且符合模型要求。例如，在水质分类的例子中，每组样本应包含六个指标。
2. **建立网络结构及训练参数设置**：
- 定义输入层、输出层的处理函数；
- 设置训练集、验证集和测试集的比例（如70%，15% 和 15%）；
- 指定合适的训练算法和其他性能评估标准。
3. **网络训练与调整**：通过多次迭代来优化模型参数，直至达到满意的准确度水平。如果初次尝试未能获得理想结果，则可继续进行更多次的训练过程。
4. **保存并应用已训练好的神经网络**：
- 当对当前阶段的结果感到满意时，请务必存储该网络以便后续使用；
- 对于新的预测任务，首先需要确保输入数据格式与之前一致。
5. **输出结果处理及展示**：将得到的二进制形式的答案转换为易于理解的形式，并将其保存到Excel文件中。
通过以上步骤，我们可以有效地利用MATLAB神经网络来解决各种复杂的数据分析问题。希望这些信息能够对您有所帮助！
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