2.MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip资源-CSDN文库

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MATLAB神经网络43个案例分析：BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类在本资源中，我们关注的是使用MATLAB进行神经网络建模，特别是针对BP（Backpropagation）神经网络在数据分类上的应用，尤其是对语音特征信号的分类。BP神经网络是一种基于梯度下降算法的监督学习模型，它通过反向传播误差来调整网络权重，以最小化预测输出与实际值之间的差距。在语音识别领域，BP神经网络能够提取并处理音频信号的特征，从而实现不同语音类别间的区分。提到的“卷积神经网络”（Convolutional Neural Networks, CNNs）是另一种广泛应用于图像处理和计算机视觉的深度学习模型。虽然主要文件并未直接涉及CNN，但理解CNN的基本原理对于理解现代神经网络技术是必要的。CNN利用卷积层提取输入数据的空间特征，池化层减少计算量并保持重要特征，以及全连接层进行分类决策。在语音识别中，CNN也可以被用来处理频谱图或其他声学特征，与BP神经网络结合可以增强模型的性能。 "神经网络"和"matlab"表明我们将讨论使用MATLAB环境下的神经网络编程。MATLAB提供了神经网络工具箱，简化了神经网络模型的构建、训练和验证过程。用户可以通过直观的图形用户界面或者脚本命令创建各种类型的神经网络，包括BP神经网络。此外，MATLAB还支持数据预处理、可视化和模型优化等功能，使得研究者可以高效地进行神经网络实验。【压缩包子文件】列表中提到了"3.MATLAB神经网络43个案例分析 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究.zip"，Elman神经网络是一种递归神经网络，常用于时间序列预测。与BP网络不同，Elman网络引入了内部状态（上下文单元），能够捕捉数据的时间依赖性。在电力负荷预测中，这种特性尤其重要，因为电力消耗通常受到时间因素如季节、昼夜和天气等的影响。另一文件"chapter1"可能是案例分析的入门章节，可能涵盖了神经网络的基础知识，如神经元模型、网络结构、学习规则等，以及MATLAB神经网络工具箱的使用方法。这个资源集合涵盖了神经网络的基础和应用，包括BP神经网络在语音特征信号分类中的应用，以及MATLAB环境下的实现。同时，也涉及到Elman神经网络在时间序列预测中的作用。通过这些案例和讲解，读者可以深入理解神经网络的工作原理，掌握使用MATLAB进行神经网络建模和优化的技巧，为后续的深度学习研究打下坚实基础。

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2.MATLAB神经网络43个案例分析 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.zip （8个子文件）

chapter1

data3.mat 91KB

data2.mat 91KB

chapter1_1.m 4KB

BPDLX.m 6KB

chapter1_1.asv 4KB

data1.mat 91KB

data4.mat 91KB

3.MATLAB神经网络43个案例分析 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究.zip 17KB

%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 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》）。</td> </tr> <tr> <td> 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。</td> </tr> </table> % </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(1,2000); [m,n]=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(2000,4); 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 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); %% 网络结构初始化 innum=24; midnum=25; outnum=4; %权值初始化 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=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(1,midnum); Iout=zeros(1,midnum); FI=zeros(1,midnum); dw1=zeros(innum,midnum); db1=zeros(1,midnum); %% 网络训练 E=zeros(1,loopNumber); 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(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)); end end w1=w1_1+xite*dw1'+alfa*(w1_1-w1_2); b1=b1_1+xite*db1'+alfa*(b1_1-b1_2); w2=w2_1+xite*dw2'+alfa*(w2_1-w2_2); b2=b2_1+xite*db2'+alfa*(b2_1-b2_2); 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_test,inputps); fore=zeros(4,500); 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 output_fore=zeros(1,500); 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(1,4); %找出判断错误的分类属于哪一类 for i=1:500 if error(i)~=0 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 k(1)=k(1)+1; case 2 k(2)=k(2)+1; case 3 k(3)=k(3)+1; case 4 k(4)=k(4)+1; end end end %找出每类的个体和 kk=zeros(1,4); for i=1:500 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 kk(1)=kk(1)+1; case 2 kk(2)=kk(2)+1; case 3 kk(3)=kk(3)+1; case 4 kk(4)=kk(4)+1; end end %正确率 rightridio=(kk-k)./kk; disp('正确率') disp(rightridio); web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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