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    文件类型: .zip
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    发布日期: 2023-11-24
  • 语言: Matlab
  • 标签: 神经网络  

资源简介

学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等

资源截图

代码片段和文件信息

%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别
%

该案例作者申明: 1:本人长期驻扎在此板块里,对该案例提问,做到有问必答。本套书籍官方网站为:video.ourmatlab.com 2:点此从当当预定本书:《Matlab神经网络30个案例分析》。 3:此案例有配套的教学视频,视频下载方式video.ourmatlab.com/vbuy.html。 

4:此案例为原创案例,转载请注明出处(《Matlab神经网络30个案例分析》)。 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。

%% 清空环境变量
clc
clear

%% 训练数据预测数据提取及归一化

%下载四类语音信号
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4

%四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500:)=c1(1:500:);
data(501:1000:)=c2(1:500:);
data(1001:1500:)=c3(1:500:);
data(1501:2000:)=c4(1:500:);

%从1到2000间随机排序
k=rand(12000);
[mn]=sort(k);

%输入输出数据
input=data(:2:25);
output1 =data(:1);

%把输出从1维变成4维
output=zeros(20004);
for i=1:2000
    switch output1(i)
        case 1
            output(i:)=[1 0 0 0];
        case 2
            output(i:)=[0 1 0 0];
        case 3
            output(i:)=[0 0 1 0];
        case 4
            output(i:)=[0 0 0 1];
    end
end

%随机提取1500个样本为训练样本,500个样本为预测样本
input_train=input(n(1:1500):)‘;
output_train=output(n(1:1500):)‘;
input_test=input(n(1501:2000):)‘;
output_test=output(n(1501:2000):)‘;

%输入数据归一化
[inputninputps]=mapminmax(input_train);

%% 网络结构初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
 
%权值初始化
w1=rands(midnuminnum);
b1=rands(midnum1);
w2=rands(midnumoutnum);
b2=rands(outnum1);

w2_1=w2;w2_2=w2_1;
w1_1=w1;w1_2=w1_1;
b1_1=b1;b1_2=b1_1;
b2_1=b2;b2_2=b2_1;

%学习率
xite=0.1;
alfa=0.01;
loopNumber=10;
I=zeros(1midnum);
Iout=zeros(1midnum);
FI=zeros(1midnum);
dw1=zeros(innummidnum);
db1=zeros(1midnum);

%% 网络训练
E=zeros(1loopNumber);
for ii=1:10
    E(ii)=0;
    for i=1:1:1500
       %% 网络预测输出 
        x=inputn(:i);
        % 隐含层输出
        for j=1:1:midnum
            I(j)=inputn(:i)‘*w1(j:)‘+b1(j);
            Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
        end
        % 输出层输出
        yn=w2‘*Iout‘+b2;
        
       %% 权值阀值修正
        %计算误差
        e=output_train(:i)-yn;     
        E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));
        
        %计算权值变化率
        dw2=e*Iout;
        db2=e‘;
        
        for j=1:1:midnum
            S=1/(1+exp(-I(j)));
            FI(j)=S*(1-S);
        end      
        for k=1:1:innum
            for j

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2017-10-16 21:03  神经网络43\MATLAB神经网络43个案例分析\
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     文件         112  2016-12-08 09:59  神经网络43\MATLAB神经网络43个案例分析\源码频道.url
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