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MATLAB神经网络30个案例分析
别看文档小，全文的。并且还包括 本书源代码。
这本书我正在用，是一本相当不错的书，所以特意上传。
当然最好支持正版，去买一本 。
作 者：MATLAB中文论坛编著
出版商： 北京市：北京航空航天大学出版社, 2010.04
页 数： 286
原书定价：39.00
参考文献格式：MATLAB中文论坛编著. MATLAB神经网络30个案例分析. 北京市：北京航空航天大学出版社, 2010.04.
内容提要： 本书是MATLAB中文论坛神经网络板块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。
代码片段和文件信息
web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60056-1-1.html
%% 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（j2）+e（3）*w2（j3）+e（4）*w2（j4））;
db1（j）=FI（j）*（e（1）*w2（j1）+e（2）*w2（j2）+e（3）*w2（j3）+e（4）*w2（j4））;
end
end
w1=w1_1+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;
end
end
%% 语音特征信号分类
inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;
for ii=1:1
for i=1:500%1500
%隐含层输出
for j=1:1:midnum
I（j）=inputn_test（:i）‘*w1（j:）‘+b1（j）;
Iout（j）=1/（1+exp（-I（j）））;
end
fore（:i）=w2‘*Iout‘+b2;
end
end
%% 结果分析
%根据网络输出找出数据属于哪类
for i=1:500
output_fore（i）=find（fore（:i）==max（fore（:i）））;
end
%BP网络预测误差
error=output_fore-output1（n（1501:2000））‘;
%画出预测语音种类和实际语音种类的分类图
figure（1）
plot（output_fore‘r‘）
hold on
plot（output1（n（1501:2000））‘‘b‘）
legend（‘预测语音类别‘‘实际语音类别‘）
%画出误差图
figure（2）
plot（error）
title（‘BP网络分类误差‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘语音信号‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘分类误差‘‘fontsize‘12）
%print -dtiff -r600 1-4
k=zeros（14）;
%找出判断错误的分类属于哪一类
for i=1:500
if error（i）~=0
[bc]=max（output_test（:i））;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 3837 2010-01-30 20:21 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\BP.m
文件 3905 2010-01-30 20:21 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\BPDLX.m
文件 93015 2009-08-29 16:54 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\data1.mat
文件 92845 2009-08-29 16:54 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\data2.mat
文件 92937 2009-08-29 16:54 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\data3.mat
文件 93438 2009-08-29 16:54 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类\data4.mat
文件 3369 2010-01-30 10:23 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\chapter10.m
文件 443 2009-10-06 15:58 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\class.mat
文件 465 2009-10-06 21:11 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\sim.mat
文件 2235 2010-01-30 10:27 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\stdlib.m
文件 2775 2010-01-30 10:28 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\test.m
文件 232 2009-09-21 13:03 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\city_location.mat
文件 217 2009-12-21 19:56 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\diff_u.m
文件 247 2010-01-30 10:30 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\energy.m
文件 5152 2010-01-30 10:33 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\main.m
文件 4134 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\chapter12.m
文件 20168 2010-01-30 18:38 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\chapter12_wine.mat
文件 15003 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12.html
文件 3348 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12.png
文件 6809 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_01.png
文件 10845 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_02.png
文件 9026 2010-01-30 18:43 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_03.png
文件 8171 2010-01-30 19:26 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_GA.m
文件 7762 2010-01-30 18:48 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_GridSearch.m
文件 10174 2010-01-30 19:30 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_PSO.m
文件 20168 2010-01-30 18:38 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_wine.mat
文件 28493 2009-11-04 21:15 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13.html
文件 3348 2009-11-04 21:15 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13.png
文件 6809 2009-11-04 21:15 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_01.png
文件 10845 2009-11-04 21:15 MATLAB智能算法30个案例分析\源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_02.png
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