这两点只是我今天想到的,是一种有点朴素的想法而已。 下面是一个用BP神经网络解决分类问题的MATLAB实现。 clc,clear load('Data-Ass2.mat'); traindata = data(:,1:2000); testdata = data(:,2001:3000); insize = 2;%输入层神经元数目 hidesize = 10;%隐含层神经元数目 outsize = 2;%输出层神经...
5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为:首先给出弱学习算法和样本空间(XX,YY),从样本空间中找出mm组训练数据,每组训练数据的权重都是1m1m。然后用弱学习算法迭代运算TT次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个体赋予较大...
output=[0;1;1;0]; 2个输入神经元,2个隐含层神经元,1个输出层神经元,MATLAB代码如下: % % % % % % % % % % % % % % % % name:bpnet1.m % function:solve 2bit XOR Problem with a Neural bpnetwork % input:no % return:no % programer:LI Xin % % % % % % % % % % % % %...
根据要求,选取其中1000组数据作为训练集,剩余的350组作为测试集,采用的BP神经网络结构为10-6-1,共训练生成10个BP神经网络弱分类器,最后用10个弱分类器组成的强分类器对公司财务进行分类。 利用matlab实现该分类问题,代码如下: %% 清空环境变量 clc clear %% 下载数据 load data input_train output_train input_te...
数据集和单层神经元分类任务所用的数据集一样,通过matlab的bp神经网络工具箱生成一个无隐含层的单层神经网络(因为实验用的二分类数据经之前的测试发现能够线性可分),该神经网络只有一个神经元,该神经元有190个输入(对应数据维数),激活函数为sigmoid函数,若输出值大于0.5,则归为正类;若输出层小于0.5,则归为...
作用:将矩阵pn,tn映射回归一化处理前的范围。postmnmx函数主要用于将神经网络的输出结果映射回归一化前的数据范围。 1.3 使用Matlab建立前馈神经网络主要会使用到下面3个函数: newff:前馈网络创建函数 train:训练一个神经网络 sim:使用网络进行仿真 下面简要介绍这3个函数的用法。©...
论基于 MATLAB语言的 BP 神经 NeuralNetworkandKnowledge-basedProcessing. In- 网络的改进算法. 科技通报,2003,19(2):130～ 135 ternationalJournal of Remote Sensing,1997,18(4): 15 易忠胜,吴永华. LM 优化反向传播网络测定多组 811～ 828 分. 分析化学,2001,29(8):898～ 900 4 Venkatesh Y V,Raja ...
【摘要】设计并实现了基于 BP 神经网络的隐写分析分类器。首先对图像库中的 图像进行格式变换,并使用扩展修改方向和钻石编码两种隐写方法进行不同嵌入率 的隐写嵌入,然后计算载体图像和载密图像中平面域、DCT 域和小波域的一些属 性值作为特征。利用 Matlab 的模式识别工具箱搭建 BP 神经网络,用已知类别的 图像特征...
一种改进的BP神经网络调制分类器 一种改进的BP神经网络调制分类器 陈丽 葛临东 (信息工程学院 郑州 450002)[摘要] 本文致力于基于神经网络的通信信号调制类型识别器设计研究。论文提出了一种改进的BP神经网络分类器，它采用7个特征参数，可以对CW、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、8PSK、8QAM、16QAM、4ASK...
摘 要:由于入侵检测处理的多为高维数据,为了提高入侵检测的效率和准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA )的特征提取方法,对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP 神经网络的输入进行数据识别.同时介绍了Matlab 中相关函数,并与传统入侵检测方法进行了比较.实验结果表明:基于主成分分析的特征提取方法在简化BP...