本资料介绍了BP神经网络的数据分类方法及其在语音特征信号分类中的应用。通过该资料的学习，可以了解如何使用BP神经网络对语音特征信号进行分类，以及该方法在语音信号处理领域的应用案例和效果。内容详实，适合作为学习和参考的资料。
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基于BP神经网络的分类器
BP神经网络代码matlab，带breast.dat数据集，是分类的，把数据集分了两类，用bp神经网络进行预测和分类，输出预测精度，带代码详细注解，方便看懂代码，方便学习。
MATLAB环境下用BP神经网络进行数据分类
压缩包中包含代码和所需数据，此代码实现了TE数据故障1测试集的正确分类，正确率99.9%。开发环境为jupyter lab。
本代码主要用MATLAB工具对LVQ神经网络进行仿真，实现对乳腺肿瘤诊断的仿真
在Matlab中，使用粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络，实现多变量输入、单变量输出的数据分类预测。评价指标包括准确率和混淆矩阵。源码和数据均提供，需要Matlab 2018B及以上版本。
为确保高维数据的神经网络分类精度,提出了先降维后分类的方法。采用主成分分析(PCA)法实现高维数据的降维。通过分析传统BP算法,提出分两步来更新网络权值的扰动BP学习方法。采用MATLAB对降维分类算
BP神经网络是一种常用的数据分类与预测方法，在Matlab环境下如何实现BP神经网络的搭建和训练过程。2. 通过多变量输入和单变量输出（类别），可以实现对数据的准确分类和预测。3. 对于分类结果的评
这份matlab代码实现了基于BP神经网络的数据分类预测任务。首先，程序开始前对环境进行清理，包括清空变量、关闭报警信息和图窗。接着，从Excel文件中读取数据，并存储在变量“res”中。根据数据的类
基于纹理特征的遥感影像神经网络分类,郭艳,赵银娣,遥感影像分类技术是遥感影像分析与解译的重要环节之一,具有广泛的应用前景。本文主要研究了利用融合影像和纹理特征相结合的分类
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