《智能信息处理》实验报告二系别:电子工程 班级: 智能13001班 学号: 姓名:*** 日期:2016/4.1 指导教师:**洁 一、实验内容:1.BP神经网络的数据分类二.实验目的:1.通过BP神经网络的使用,熟悉BP神经网络的基本概念和工作原理.2.编程建立BP神经网络模型,实现对BP模型的训练,做到日后熟练使用。三。实验分析:1.语音...
1、用BP人工神经网络拟合函数 y=0.12e^(-0.23x)+0.54e^(-0.17x)sin(1.23x).要求给出真实数据点，用*表示，给出BP神经网络拟合后的曲线。同时用CFTOOL和1stopt验证。（提示：首先用函数产生若干真实数据点）A、matlab BP神经拟合：源代码：% 程序设计思路：构建样本数据空间，构建网络并绘制构建结果；cl...
模式识别中不用 1 2 3…12这样的序列作为网络的输出,是因为类别与类别之间并不存在数量的大小关系,直接把类别标为1 2 3 ..12的话,计算误差时会受1 2 3 ..12的数量大小关系的影响。 例如一个属于类别10的样本在网络中被预测为类别2的时候,会被认为误差很大,而它输出9的时候会被认为误差比较小,实际 上输...
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32) # 生成神经网络的参数,4个输入特征故,输入层为4个输入节点;因为3分类,故输出层为3个神经元 #用tf.Variable()标记参数可训练 # 使用seed使每次生成的随机数相同(方便教学,使大家结果都一致,在现实使用时不写seed) w1 = tf....
BP神经网络构建根据系统输入输出数据特点确定BP神经网络的结构,由于语音特征输入信号有24维,待分类的语音信号共有4类,所以BP神经网络的结构为24—25—4,即输入层有24个节点,隐含层有25个节点,输出层有4个节点。BP神经网络训练用训练...
基于BP神经网络的语音特征信号分类算法建模包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络分类三步,算法流程如图1-4所示。 BP神经网络构建根据系统输入输出数据特点确定BP神经网络的结构,由于语音特征输入信号有24维,待分类的语音信号共有4类,所以BP神经网络的结构为24—25—4,即输入层有24个节点,隐含层有25个节点...