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这段代码看起来是一个神经网络的训练部分,用于实现一个多类别分类问题。以下是代码的解释:
" }% E5 c8 z) z0 |: [! g4 X! g i' Z, W9 e u3 f
1.clc 和 clear:清除 MATLAB 工作区和命令窗口。
& H3 ]- x, Q3 S# W2.数据加载:通过load命令加载了四个类别的语音信号数据,分别命名为data1、data2、data3、data4,以及对应的类别标签c1、c2、c3、c4。
9 X4 N' u1 c4 t3.合并数据:将这四个类别的特征信号数据合并到一个名为data的矩阵中,其中每个类别包含500个样本。1 v8 c/ g' x4 J( i3 n& @7 l! G- [2 T
4.随机排序:生成一个随机排列索引,用于将数据集中的样本随机排序,然后将数据集按照这个索引重新排列。
; t }. }( }( ]1 O9 E' a5.数据处理:从数据中提取输入特征(input)和输出标签(output1),其中输入特征是数据的第2到25列,输出标签是数据的第1列。
4 `- e: P' X2 K, v9 U; j6.输出标签转换:将输出标签从单一维度变为四维度,即将类别1转换为 [1 0 0 0],类别2转换为 [0 1 0 0],类别3转换为 [0 0 1 0],类别4转换为 [0 0 0 1],并将这些标签存储在名为output的矩阵中。
9 n: T- x* Q/ k9 K6 k6 n. N2 c7.划分数据集:将数据集随机划分为训练样本(前1500个样本)和测试样本(后500个样本),并将输入和输出数据分别存储在input_train、output_train、input_test和output_test中。( Z, s6 d, x* }! o1 i- Y
8.输入数据归一化:使用mapminmax函数对训练样本的输入数据进行归一化处理,这有助于神经网络的训练和收敛。+ ~+ E2 Z" p J8 a& |
9.网络结构初始化:定义神经网络的结构参数,包括输入层神经元数innum、隐含层神经元数midnum和输出层神经元数outnum。8 ~, l0 Q' s; X+ e# E2 D/ h
10.权值和偏置初始化:随机初始化权值矩阵和偏置向量,w1和w2分别表示输入层到隐含层和隐含层到输出层的权值,b1和b2分别表示隐含层和输出层的偏置。; y, l+ G+ X6 U/ \& D* s
11.学习率和动量项:设置学习率xite和动量项alfa,这些参数用于调整权值更新的步长。
1 c3 g: w. `% E6 U12.网络训练循环:循环进行神经网络的训练,共进行10次训练循环。每次循环都包括以下步骤:8 P1 m7 Q: v! k
$ N; @0 \ G7 t. B
/ u% J( V1 v1 Q$ t6 Z9 Q13.神经网络的前向传播:计算隐含层和输出层的输出。) `" q/ Z: I* n; H& A
14.计算误差:计算输出误差e,即期望输出与实际输出之间的差值。' c( L6 w: `: A, D
15.计算权值和偏置的变化率:计算权值矩阵w1、w2和偏置向量b1、b2的变化率,用于更新权值和偏置。$ \4 n' j) Q k
16.权值和偏置更新:根据计算的变化率,使用学习率xite来更新权值和偏置。
0 V' U! ^) w8 ` Q17.计算累积误差:将每次迭代的误差累积到E数组中。% Z2 V/ O& `/ c
m" v$ y$ B% I" A a B/ ^- U
m% _1 Z4 r" @7 l4 [+ \& N- s5 I$ j2 B- h1 \1 a
2 F9 y; f" e$ \/ `( n% O |
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