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[代码资源] BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

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发表于 2023-10-17 17:09 |只看该作者 |倒序浏览
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代码看起来是一个基于MATLAB的神经网络训练示例,用于多类别分类。下面是代码的解释:
& F- h+ u" m& P" M# W- P: O1.数据加载:首先使用load命令加载了四类语音信号的数据,分别命名为data1、data2、data3、data4,以及对应的类别标签c1、c2、c3、c4。3 m/ c/ Y, ]8 r9 n+ C" C
2.合并数据:将四个类别的特征信号数据合并到一个名为data的矩阵中。每个类别包含500个样本,总共有2000个样本。- X2 X9 n  p" t1 j: F8 E
3.随机排序:通过生成一个随机排列索引n,将数据集中的样本进行随机排序。5 N: V$ h1 k! s. l  p+ I# o% g( f
4.输入和输出数据提取:从data中提取输入特征数据,这些特征数据存储在input中,从中提取输出标签,存储在output1中。" }  r# b. w$ _) x
5.输出标签转换:将输出标签从单一维度转换为四维度。对每一个样本,根据类别标签的值,将output矩阵中的对应位置设置为1,其余位置设置为0。2 V; @4 M+ d1 q8 v8 f0 T; z
6.划分训练和测试数据集:将数据集分为1500个训练样本和500个测试样本。训练样本存储在input_train和output_train中,测试样本存储在input_test和output_test中。( J) q. R( y, T" t5 t- o# H7 a
7.输入数据归一化:使用mapminmax函数对训练样本的输入数据进行归一化,将数据缩放到特定的范围内。
( t- b# e% {- b7 y: n7 O& M8.网络结构初始化:定义神经网络的结构参数,包括输入层神经元数innum为24,隐含层神经元数midnum为25,输出层神经元数outnum为4。
  j4 L/ _; @+ {9.权值和偏置初始化:随机初始化权值矩阵和偏置向量,包括w1(连接输入层和隐含层的权值)、b1(隐含层的偏置)、w2(连接隐含层和输出层的权值)、和b2(输出层的偏置)。
) ?7 {& @" S4 `: a! g& s10.学习率和动量项:设置学习率xite和动量项alfa,这些参数用于权值更新的控制。% q/ \& e: Y! N# ?
11.网络训练循环:代码进入一个训练循环,循环10次。在每次循环中,进行以下操作:
$ d) l) c3 r3 X2 j! X5 k0 g12.计算神经网络的输出,包括隐含层和输出层的输出。! Z* t) \: S. V6 o2 y
13.计算预测误差(e)。/ O' {5 u% z9 u" P: f* z
14.计算权值和偏置的变化率(dw1、db1、dw2、db2)。) H9 i$ y, |" w7 y
15.更新权值和偏置,其中使用了学习率xite来控制权值的调整。
0 w. Y" n: Y6 \/ n$ P+ F) w16.累积每次迭代的误差到E数组中。5 b6 ]$ S8 C) i+ G9 E
这段代码实现了一个基本的前馈神经网络的训练过程,用于多类别分类问题。但请注意,代码中可能存在一些拼写错误,如 rands 应为 rand,需要根据实际情况进行修正。另外,代码中存在未完成的部分,例如w1_2的更新,可能需要根据具体需求来完成。
: Q4 P% l8 h8 d7 h( m9 O* Z+ v9 b+ a8 R% N2 k/ n/ C
2 |1 ~: J8 t) h& m5 j: i

2 U& q2 }! o1 _; a" G$ \
8 J) N' T# u9 m! M8 ^9 W# U* y* _5 i5 v) }

VeryCapture_20231026111951.jpg (251.59 KB, 下载次数: 162)

VeryCapture_20231026111951.jpg

案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.rar

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