BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出,参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系,而无需...
神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,其中输入层接收预处理后的语音特征信号,输出层给出对应的分类结果。 4. 训练网络:使用已标记的语音信号样本来训练BP神经网络。训练过程中,通过反向传播算法来调整网络的权重和偏置,以减小分类误差。 5. 测试和评估:训练完成后,使用未参与训练的语音信号样本来进行测试和评估,看网...
load shuju1.mat;%读取原始数据,此时原始数据的行为样品 load shuju1_labeltr;%读取原始数据对应的标签,因为是p分类问题,所以[1 0 0 0 ...]是第一类,[... 0 0 0 1]是第m类 [~,p]=size(shuju1_labeltr);%p分类问题 [m,n]=size(shuju1);%m为样品数,n为每个样品的属性 %由于神经网络要求输...
BSA-BP 算法预测 PMV 指标主要包括以下几个部分: 确定训练样本数据、设计 BP 神经网络结构、利用 BSA 算法优化 BP 神经网络初始的权值和阈值、训练优化后的网络. 具体实现步骤如下: 步骤1. 确定训练样本数据. 确定所需输入变量的取值范围; 然后, 根据 PMV 指标的数学模型, 利用MATLAB 软件编辑 PMV 指标的计算程...
1.1.1 BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,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阔值,从而使BP神经网络预测...
基于秃鹰搜索算法的优化BP神经网络方法主要包括以下几个步骤:首先,初始化BP神经网络的权重和阈值;然后,利用秃鹰搜索算法不断地调整权重和阈值,以减小误差函数;最后,通过迭代训练,优化BP神经网络的性能。通过这种方法,可以有效地提高BP神经网络的分类和预测能力,加快网络的收敛速度,提高训练效率。
【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测(Excel可直接替换数据) 1.模型原理 2.数学公式 3.文件结构 4.Excel数据 5.分块代码 5.1 fun.m 5.2 main.m 6.完整代码 6.1 fun.m 6.2 main.m 7.运行结果 1.模型原理 “基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测”是一种结合了粒子群优化算...
BP神经网络用训练数据训练BP神经网络。共有2000组语音特征信号,从中随机选择1500组数据作为训练数据训练网络,500组数据作为测试网络测试网络分类能力。 MATLAB 实现 归一化方法及MATLAB函数 数据归一化的方法主要有一下两种: (1) 最大最小法。函数形式: 最大最小法的函数形式 ...
BA蝙蝠算法优化BP神经网络(BA-BP)分类MATLAB代码(有优化前后的对比),main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5iWk5Zu, 视频播放量 543、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 4、收藏人数 8、转发人数 1, 视频作者 算法_Jack, 作
001_基于BP神经网络的数据回归预测 Matlab代码实现过程 14.2万播放 MATLAB 详细讲解BP神经网络预测问题,含实际代码和数据集。 5.6万播放 11.3 SPSS因子分析操作步骤与结果解释 26.9万播放 SPSS进行多元线性逐步回归分析 6.8万播放 车辆路径问题Matlab优化S01_01车辆路径问题概述 5894播放 VRP车辆路径问题Matlab优化S02_节约...