神經(jīng)網(wǎng)絡的matlab實現(xiàn)蘇析超(編輯修改稿)
2025-01-31 16:17 本頁面
【文章內容簡介】 網(wǎng)絡的 MATLAB實現(xiàn) w1=w1_1+xite*dw139。 b1=b1_1+xite*db139。 w2=w2_1+xite*dw239。 b2=b2_1+xite*db239。 w1_2=w1_1。w1_1=w1。 w2_2=w2_1。w2_1=w2。 b1_2=b1_1。b1_1=b1。 b2_2=b2_1。b2_1=b2。 end end 神經(jīng)網(wǎng)絡的 MATLAB實現(xiàn) %% 語音特征信號分類 inputn_test=mapminmax(39。apply39。,input_test,inputps)。 for ii=1:1 for i=1:500%1500 %隱含層輸出 for j=1:1:midnum I(j)=inputn_test(:,i)39。*w1(j,:)39。+b1(j)。 Iout(j)=1/(1+exp(I(j)))。 end fore(:,i)=w239。*Iout39。+b2。 end end 神經(jīng)網(wǎng)絡的 MATLAB實現(xiàn) %% 結果分析 %根據(jù)網(wǎng)絡輸出找出數(shù)據(jù)屬于哪類 for i=1:500 output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)))。 end %BP網(wǎng)絡預測誤差 error=output_foreoutput1(n(1501:2022))39。 %畫出預測語音種類和實際語音種類的分類圖 figure(1) plot(output_fore,39。r39。) hold on plot(output1(n(1501:2022))39。,39。b39。) legend(39。預測語音類別 39。,39。實際語音類別 39。) 神經(jīng)網(wǎng)絡的 MATLAB實現(xiàn) %畫出誤差圖 figure(2) plot(error) title(39。BP網(wǎng)絡分類誤差 39。,39。fontsize39。,12) xlabel(39。語音信號 39。,39。fontsize39。,12) ylabel(39。分類誤差 39。,39。fontsize39。,12) 神經(jīng)網(wǎng)絡的 MATLAB實現(xiàn) k=zeros(1,4)。 %找出判斷錯誤的分類屬于哪一類
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