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%%?清空環(huán)境變量
clc
clear

%%?訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測數(shù)據(jù)提取及歸一化

%下載四類語音信號
load?data1?c1
load?data2?c2
load?data3?c3
load?data4?c4

%四個特征信號矩陣合成一個矩陣
data（1:500:）=c1（1:500:）;
data（501:1000:）=c2（1:500:）;
data（1001:1500:）=c3（1:500:）;
data（1501:2000:）=c4（1:500:）;

%從1到2000間隨機排序
k=rand（12000）;
[mn]=sort（k）;

%輸入輸出數(shù)據(jù)
input=data（:2:25）;
output1?=data（:1）;

%把輸出從1維變成4維
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

%隨機提取1500個樣本為訓(xùn)練樣本，500個樣本為預(yù)測樣本
input_train=input（n（1:1500）:）‘;
output_train=output（n（1:1500）:）‘;
input_test=input（n（1501:2000）:）‘;
output_test=output（n（1501:2000）:）‘;

%輸入數(shù)據(jù)歸一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;

%%?網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
?

%權(quán)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;

%學(xué)習(xí)率
xite=0.1
alfa=0.01;

%%?網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
for?ii=1:10
????E（ii）=0;
????for?i=1:1:1500
???????%%?網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出?
????????x=inputn（:i）;
????????%?隱含層輸出
????????for?j=1:1:midnum
????????????I（j）=inputn（:i）‘*w1（j:）‘+b1（j）;
????????????Iout（j）=1/（1+exp（-I（j）））;
????????end
????????%?輸出層輸出
????????yn=w2‘*Iout‘+b2;
????????
???????%%?權(quán)值閥值修正
????????%計算誤差
????????e=output_train（:i）-yn;?????
????????E（ii）=E（ii）+sum（abs（e））;
????????
????????%計算權(quán)值變化率
????????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
?

%%?語音特征信號分類
inputn_test=mapminmax（‘a(chǎn)pply‘input_testinputps）;

for?ii=1:1
????for?i=1:500%1500
????????%隱含層輸出
????????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



%%?結(jié)果分析
%根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出找出數(shù)據(jù)屬于哪類
for?i=1:500
????output_fore（i）=find（fore（:i）==max（fore（:i）））;
end

%BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差
error=output_fore-output1（n（1501:2000））‘;



%畫出預(yù)測語音種類和實際語音種類的分類圖
figure（1）
plot（output_fore‘r‘）
hold?on
plot（output1（n（1501:2000））‘‘b‘）
legend（‘預(yù)測語音類別‘‘實際語音類別‘）

%畫出誤差圖
figure（2）
plot（error）
title（‘BP網(wǎng)絡(luò)分類誤差‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘語音信號‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘分類誤差‘‘fontsize‘12）

%print?-dtiff?-r600?1-4

k=zeros（14）;??
%找出判斷錯誤的分類屬于哪一類
for?i=1:500
????if?error（i）~=0
????????[bc]=max（output_test（:i））;
??????

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\
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?????文件????????3837??2010-01-30?20:21??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\BP.m
?????文件????????3905??2010-01-30?20:21??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\BPDLX.m
?????文件???????93015??2009-08-29?16:54??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\data1.mat
?????文件???????92845??2009-08-29?16:54??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\data2.mat
?????文件???????92937??2009-08-29?16:54??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\data3.mat
?????文件???????93438??2009-08-29?16:54??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例1?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類-語音特征信號分類\data4.mat
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?????文件????????3369??2010-01-30?10:23??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例10?離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高?？蒲心芰υu價\chapter10.m
?????文件?????????443??2009-10-06?15:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例10?離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高?？蒲心芰υu價\class.mat
?????文件?????????465??2009-10-06?21:11??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例10?離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高?？蒲心芰υu價\sim.mat
?????文件????????2235??2010-01-30?10:27??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例10?離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高校科研能力評價\stdlib.m
?????文件????????2775??2010-01-30?10:28??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例10?離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高?？蒲心芰υu價\test.m
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例11?連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化-旅行商問題優(yōu)化計算\
?????文件?????????232??2009-09-21?13:03??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例11?連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化-旅行商問題優(yōu)化計算\city_location.mat
?????文件?????????217??2009-12-21?19:56??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例11?連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化-旅行商問題優(yōu)化計算\diff_u.m
?????文件?????????247??2010-01-30?10:30??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例11?連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化-旅行商問題優(yōu)化計算\energy.m
?????文件????????5152??2010-01-30?10:33??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例11?連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化-旅行商問題優(yōu)化計算\main.m
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\
?????文件???????34318??2012-07-21?16:21??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\box誤差.fig
?????文件????????4134??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\chapter12.m
?????文件???????20168??2010-01-30?18:38??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\chapter12_wine.mat
?????目錄???????????0??2012-12-28?18:58??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\
?????文件???????15003??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\chapter12.html
?????文件????????3348??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\chapter12.png
?????文件????????6809??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\chapter12_01.png
?????文件???????10845??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\chapter12_02.png
?????文件????????9026??2010-01-30?18:43??MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析\源程序\案例12?SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測-葡萄酒種類識別\html\chapter12_03.png
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