神经网络MATLAB实现(苏析超).ppt

主要内容
BP神经网络编程
BP神经网络工具箱
RBP网络工具箱
GRNN网络工具箱
……
BP神经网络通常是指基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络。
该网络的主要特点是信号向前传递,误差反向传播。向前传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响到下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。

神经网络的MATLAB实现
神经网络的MATLAB实现
神经网络的MATLAB实现
%% 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
%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);
%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,:);
神经网络的MATLAB实现
%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);
神经网络的MATLAB实现
%% 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=;
%alfa=;
神经网络的MATLAB实现
%% 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;
神经网络的MATLAB实现
%% 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';
神经网络的MATLAB实现
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