资源简介
BP神经网络关于多分类的代码源程序,主要是关于四分类的问题
代码片段和文件信息
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%% 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
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;
%% 网络训练
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=1:1:midnum
dw1(kj)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j1)+e(2)*w2(j
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