%?BP?神經網絡用于模式分類
%?使用平臺?-?Matlab6.5
%?作者：陸振波，海軍工程大學
%?歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請訪問我的個人主頁
%?電子郵件：luzhenbo@yahoo.com.cn
%?個人主頁：http://luzhenbo.88uu.com.cn
clc
clear
close?all
load?mfccdf;
%load?lpcsan;
load?mfccsf;
%---------------------------------------------------
%?產生訓練樣本與測試樣本，每一列為一個樣本
%?path?=?‘F:\matlab_works\bp‘;
%?[P1?P2]=readimage（path）;

%P3=mfsf‘;
%P3=x;%12維
for?j=2:2:2400
????P1（:j/2）=mfsf（:j）;
end

for?i=1:2:799
????P2（:（i+1）/2）=mfdf（:i）;
end


%car?bus?mianbao?zhong
%訓練樣本的理想輸出
T1?=?[repmat（[0;0;0;1]1300）repmat（[0;0;1;0]1300）repmat（[0;1;0;0]1300）repmat（[1;0;0;0]1300）];

%測試樣本的理想輸出
T2?=?[repmat（[0;0;0;1]1100）repmat（[0;0;1;0]1100）repmat（[0;1;0;0]1100）repmat（[1;0;0;0]1100）];

%P1?=?[rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
%T1?=?[repmat（[1;0;0]110）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];
%P2?=?[rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
%T2?=?[repmat（[1;0;0]15）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];
%---------------------------------------------------
%?歸一化
[PN1minpmaxp]?=?premnmx（P1）;
PN2?=?tramnmx（P2minpmaxp）;
%[PN2minpmaxp]?=?premnmx（P2）;
%---------------------------------------------------
%?設置網絡參數
NodeNum?=?50;?%?隱層節點數?
TypeNum?=?4;?%?輸出維數
TF1?=?‘tansig‘;TF2?=?‘purelin‘;?%?判別函數（缺省值）
%TF1?=?‘tansig‘;TF2?=?‘logsig‘;
%TF1?=?‘logsig‘;TF2?=?‘purelin‘;
%TF1?=?‘tansig‘;TF2?=?‘tansig‘;
%TF1?=?‘logsig‘;TF2?=?‘logsig‘;
%TF1?=?‘purelin‘;TF2?=?‘purelin‘;
net?=?newff（minmax（PN1）[NodeNum?TypeNum]{TF1?TF2}）;
%---------------------------------------------------
%?指定訓練參數
%?net.trainFcn?=?‘traingd‘;?%?梯度下降算法
%?net.trainFcn?=?‘traingdm‘;?%?動量梯度下降算法
%?
%?net.trainFcn?=?‘traingda‘;?%?變學習率梯度下降算法
%?net.trainFcn?=?‘traingdx‘;?%?變學習率動量梯度下降算法?
%
%?（大型網絡的首選算法?-?模式識別）
%?net.trainFcn?=?‘trainrp‘;?%?RPROP（彈性BP）算法內存需求最小?
%?
%?共軛梯度算法?
%?net.trainFcn?=?‘traincgf‘;?%?Fletcher-Reeves修正算法
%?net.trainFcn?=?‘traincgp‘;?%?Polak-Ribiere修正算法內存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大
%?net.trainFcn?=?‘traincgb‘;?%?Powell-Beal復位算法內存需求比Polak-Ribiere修正算法略大
%?（大型網絡的首選算法?-?函數擬合模式識別）
%?net.trainFcn?=?‘trainscg‘;?%?Scaled?Conjugate?Gradient算法內存需求與Fletcher-Reeves修正算法相同計算量比上面三種算法都小很多?
%?
%?net.trainFcn?=?‘trainbfg‘;?%?Quasi-Newton?Algorithms?-?BFGS?Algorithm計算量和內存需求均比共軛梯度算法大但收斂比較快
%?net.trainFcn?=?‘trainoss‘;?%?One?Step?Secant?Algorithm計算量和內存需求均比BFGS算法小比共軛梯度算法略大
%?
%?（中小型網絡的首選算法?-?函數擬合模式識別）
net.trainFcn?=?‘trainlm‘;?%?Levenberg-Marquardt算法內存需求最大收斂速度最快
%
%?net.trainFcn?=?‘trainbr‘;?%?貝葉斯正則化算法
%
%?有代表性的五種算法為:‘traingdx‘‘trainrp‘‘trainscg‘‘trainoss‘?‘trainlm‘
%---------------------%
net.trainParam.show?=?1;?%?訓練顯示間隔
net.trainParam.lr?=?0.05;?%?學習步長速率?-?traingdtraingdm
net.trainParam.mc?=?0.9;?%?動量項系數?-?traingdmtraingdx
net.trainParam.mem_reduc?=?10;?%?分塊計算Hessian矩陣（僅對Levenberg-Marquardt算法有效）
net.trainParam.epochs?=?1000;?%?最大訓練次數
net.trainParam.goal?=?4e-2;?%?最小均方誤差
net.trainParam.min_grad?=?1e-20;?%?最小梯度
net.trainParam.time?=?inf;?%?最大訓練時間
%--------------------------

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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?????文件???????7719??2012-03-31?10:33??四種發動機聲音識別matlab仿真\lpcsan.asv

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?????文件????????119??2012-06-12?10:20??四種發動機聲音識別matlab仿真\第三章第二節說明.txt

?????目錄??????????0??2012-09-21?09:10??四種發動機聲音識別matlab仿真

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