基于bp的數(shù)據(jù)分類ppt課件-文庫吧資料
2025-05-09 23:41本頁面
【正文】 預(yù)測 % calculate the hidden nodes activation for ki=1:i b(ki)=logsig(a*V(:,ki)+Pi(ki))。 第二十八章 MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用 ? BP網(wǎng)絡(luò)的語音信號識別 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 50011 . 522 . 533 . 54 預(yù)測語音類別實際語音類別圖 283 預(yù)測信號 第二十八章 MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用 ? BP網(wǎng)絡(luò)的語音信號識別 圖 284 誤差信號 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5003 2 . 52 1 . 51 0 . 500 . 511 . 52BP 網(wǎng)絡(luò)分類誤差語音信號分類誤差 第二十八章 MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用 ? BP網(wǎng)絡(luò)的蝴蝶花分類預(yù)測 算法步驟 ： Step 1， 初始化數(shù)據(jù) ， 設(shè)定各層節(jié)點數(shù) 、 學(xué)習(xí)效率等值； Step 2， 輸入層 FA輸入樣品 ， 計算出隱層 FB活動； b(ki)=logsig(a*V(:,ki)+Pi(ki)) Step 3， 計算出輸出層 FC活動； c(kj)=logsig(b*W(:,kj)+Tau(kj)) Step 4， 網(wǎng)絡(luò)輸出和期望輸出相比較 ， 計算出輸出層 FC的錯誤； d=c.*(1c).*(ckc) Step 5， 反傳 ， 計算出隱層 FB的錯誤； e=b.*(1b).*(d*W39。 %計算權(quán)值變化率 dw2=e*Iout。 %% 權(quán)值閥值修正 %計算誤差 e=output_train(:,i)yn。*Iout39。 Iout(j)=1/(1+exp(I(
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