matlab机器学习--BP神经网络--语音特征信号--分类

一、BP神经网络原理

二、程序

三、分类结果

 

一、BP神经网络原理

机器学习中，神经网络算法可以说是当下使用的最广泛的算法。神经网络的结构模仿自生物神经网络，生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连，当它“**”时，想下一级相连的神经元发送化学物质，改变这些神经元的电位；如果某神经元的电位超过一个阈值，则被**，否则不被**。误差逆传播算法（error back propagation）是神经网络中最有代表性的算法，也是使用最多的算法之一。

 

二、程序

1、 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;

2、 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';                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                  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

3、语音特征

信号分类inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); for ii=1:1    for i=1:500%1500        %隐含层输出        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

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4、输出结果：正确率：94.78%