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刀光

木蟲(chóng) (著名寫手)

鐵蟲(chóng)

應(yīng)助: 1 (幼兒園)
金幣: 21652.4
散金: 261
帖子: 2735
在線: 120.4小時(shí)
蟲(chóng)號(hào): 2369003
注冊(cè): 2013-03-22
性別: GG
專業(yè): 計(jì)算機(jī)軟件

[求助] matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3分類代碼求助！

本人現(xiàn)在在做畢業(yè)設(shè)計(jì)，做了一下支持向量機(jī)3分類和智能算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，還想做一下SVM分類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹(shù)，KJ近鄰等算法的分類準(zhǔn)確率的比較，由于時(shí)間比較緊急，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前沒(méi)接觸過(guò)，網(wǎng)上找到一個(gè)參考程序，語(yǔ)音信號(hào)4分類，我的數(shù)據(jù)是放在一個(gè)文本文檔里面的210行9列（第一列是類別標(biāo)簽）的數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)我的三分類，代碼要怎么改？求大神相助，感激不盡�。�！網(wǎng)上參考代碼如下：

web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60056-1-1.html
%% 清空環(huán)境變量
clc
clear

%% 訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提取及歸一化

%下載四類語(yǔ)音信號(hào)
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4

%四個(gè)特征信號(hào)矩陣合成一個(gè)矩陣
data(1:500,

=c1(1:500,

;
data(501:1000,

=c2(1:500,

;
data(1001:1500,

=c3(1:500,

;
data(1501:2000,

=c4(1:500,

;

%從1到2000間隨機(jī)排序
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);

%輸入輸出數(shù)據(jù)
input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);

%把輸出從1維變成4維
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
output(i,

=[1 0 0 0];
case 2
output(i,

=[0 1 0 0];
case 3
output(i,

=[0 0 1 0];
case 4
output(i,

=[0 0 0 1];
end
end

%隨機(jī)提取1500個(gè)樣本為訓(xùn)練樣本，500個(gè)樣本為預(yù)測(cè)樣本
input_train=input(n(1:1500),

';
output_train=output(n(1:1500),

';
input_test=input(n(1501:2000),

';
output_test=output(n(1501:2000),

';

%輸入數(shù)據(jù)歸一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

%% 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;

%權(quán)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;

%學(xué)習(xí)率
xite=0.1
alfa=0.01;

%% 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
for ii=1:10
E(ii)=0;
for i=1:1:1500
   %% 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出
      x=inputn(:,i);
      % 隱含層輸出
      for j=1:1:midnum
         I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,

'+b1(j);
         Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
      end
      % 輸出層輸出
      yn=w2'*Iout'+b2;

   %% 權(quán)值閥值修正
      %計(jì)算誤差
      e=output_train(:,i)-yn;
      E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));

      %計(jì)算權(quán)值變化率
      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

%% 語(yǔ)音特征信號(hào)分類
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

for ii=1:1
for i=1:500%1500
      %隱含層輸出
      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

%% 結(jié)果分析
%根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出找出數(shù)據(jù)屬于哪類
for i=1:500
output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));
end

%BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差
error=output_fore-output1(n(1501:2000))';

%畫出預(yù)測(cè)語(yǔ)音種類和實(shí)際語(yǔ)音種類的分類圖
figure(1)
plot(output_fore,'r')
hold on
plot(output1(n(1501:2000))','b')
legend('預(yù)測(cè)語(yǔ)音類別','實(shí)際語(yǔ)音類別')

%畫出誤差圖
figure(2)
plot(error)
title('BP網(wǎng)絡(luò)分類誤差','fontsize',12)
xlabel('語(yǔ)音信號(hào)','fontsize',12)
ylabel('分類誤差','fontsize',12)

%print -dtiff -r600 1-4

k=zeros(1,4);
%找出判斷錯(cuò)誤的分類屬于哪一類
for i=1:500
if error(i)~=0
      [b,c]=max(output_test(:,i));
      switch c
         case 1
            k(1)=k(1)+1;
         case 2
            k(2)=k(2)+1;
         case 3
            k(3)=k(3)+1;
         case 4
            k(4)=k(4)+1;
      end
end
end

%找出每類的個(gè)體和
kk=zeros(1,4);
for i=1:500
[b,c]=max(output_test(:,i));
switch c
      case 1
         kk(1)=kk(1)+1;
      case 2
         kk(2)=kk(2)+1;
      case 3
         kk(3)=kk(3)+1;
      case 4
         kk(4)=kk(4)+1;
end
end

%正確率
rightridio=(kk-k)./kk
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