神经网络模型测试：基于 Python 代码实现

神经网络模型测试：基于 Python 代码实现

本文将使用 Python 代码演示一个简单的神经网络模型的测试过程。

导入测试数据

test_data = pd.read_excel('C题.xlsx')

该代码使用 pandas 库中的 read_excel 函数读取名为 C题.xlsx 的 Excel 文件，并将数据存储在变量 test_data 中。

提取特征变量

X_test = data[['接收距离（cm）', '热风速度(r/min)']].values

该代码从 test_data 中提取两个特征变量：接收距离（cm） 和 热风速度(r/min)，并将其存储在变量 X_test 中。values 属性将数据转换为 NumPy 数组。

提取真实输出

y_true = data[['厚度mm', '孔隙率（%）', '压缩回弹性率（%）']].values

该代码从 test_data 中提取三个真实输出变量：厚度mm、孔隙率（%） 和 压缩回弹性率（%），并将其存储在变量 y_true 中。

计算第一层神经网络的输出

layer1_output_test = sigmoid(np.dot(X_test, weights1) + bias1)

该代码计算第一层神经网络的输出。其中：

• X_test 是测试数据的特征变量。
• weights1 是第一层神经网络的权重矩阵。
• bias1 是第一层神经网络的偏置向量。
• np.dot 函数用于计算矩阵乘积。
• sigmoid 函数是激活函数，用于将线性输出转换为非线性输出。

计算第二层神经网络的输出

layer2_output_test = sigmoid(np.dot(layer1_output_test, weights2) + bias2)

该代码计算第二层神经网络的输出。其中：

• layer1_output_test 是第一层神经网络的输出。
• weights2 是第二层神经网络的权重矩阵。
• bias2 是第二层神经网络的偏置向量。

打印预测输出和真实输出

print('Predicted Output:', layer2_output_test)
print('True Output:', y_true)

该代码打印神经网络的预测输出和真实输出，以便比较二者并评估模型的性能。

注意： 此代码示例只是一个简单的模型测试过程，实际应用中需要根据具体情况进行调整。例如，需要根据模型的复杂度和数据集的大小选择合适的测试方法和评估指标。