MATLAB神经网络43个案例分析

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。 图书目录 第1章 P神经网络的数据分类--语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算 第12章 SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别 第13章 SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的性能 第14章 SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测 第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究 第19章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第20章 神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断 第22章 LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别 第23章 小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价 第25章 广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类 第26章 粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优 第27章 遗传算法优化计算--建模自变量降维 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类 第30章 神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

%% 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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