BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類matlab程序代碼.doc

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1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類——語音信號特征分類MatLab程序代碼%%清空環(huán)境變量clcclear%%訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)提取及歸一化%下載四類語音信號loaddata1c1loaddata2c2loaddata3c3loaddata4c4%四個特征信號矩陣合成一個矩陣data(1:500,:)=c1(1:500,:);data(501:1000,:)=c2(1:500,:);data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);%從1到2000間隨機(jī)排序k=rand(1,2000);[m,n]

2、=sort(k);%輸入輸出數(shù)據(jù)input=data(:,2:25);output1=data(:,1);%把輸出從1維變成4維fori=1:2000switchoutput1(i)case1output(i,:)=[1000];case2output(i,:)=[0100];case3output(i,:)=[0010];case4output(i,:)=[0001];endend%隨機(jī)提取1500個樣本為訓(xùn)練樣本，500個樣本為預(yù)測樣本input_train=input(n(1:1500),:)';output_train=output(n(1:

3、1500),:)';input_test=input(n(1501:2000),:)';output_test=output(n(1501:2000),:)';%輸入數(shù)據(jù)歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%%網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化innum=24;midnum=25;outnum=4;%權(quán)值初始化w1=rands(midnum,innum);b1=rands(midnum,1);w2=rands(midnum,outnum);b2=rands(outnum,1);w2_1=w2;w2_2=w2_1;w1_1

4、=w1;w1_2=w1_1;b1_1=b1;b1_2=b1_1;b2_1=b2;b2_2=b2_1;%學(xué)習(xí)率xite=0.1alfa=0.01;%%網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練forii=1:10E(ii)=0;fori=1:1:1500%%網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出x=inputn(:,i);%隱含層輸出forj=1:1:midnumI(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));end%輸出層輸出yn=w2'*Iout'+b2;%%權(quán)值閥值修正%計算誤差e=output_train(:,i)-yn;E(ii)=E

5、(ii)+sum(abs(e));%計算權(quán)值變化率dw2=e*Iout;db2=e';forj=1:1:midnumS=1/(1+exp(-I(j)));FI(j)=S*(1-S);endfork=1:1:innumforj=1:1:midnumdw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));endendw1=w1_1+

6、xite*dw1';b1=b1_1+xite*db1';w2=w2_1+xite*dw2';b2=b2_1+xite*db2';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;endend%%語音特征信號分類inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);forii=1:1fori=1:500%1500%隱含層輸出forj=1:1:midnumI(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'

7、+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endfore(:,i)=w2'*Iout'+b2;endend%%結(jié)果分析%根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出找出數(shù)據(jù)屬于哪類fori=1:500output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));end%BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差error=output_fore-output1(n(1501:2000))';%畫出預(yù)測語音種類和實(shí)際語音種類的分類圖figure(1)plot(output_fore,'r')holdonplot(output1(n(1501:2000))'

8、,'b')legend('預(yù)測語音類別','實(shí)際語音類別')%畫出誤差圖figure(2)plot(erro