*******************************************************************************************************
*
*
现在预定此书有什么优势？
* 答：好处很多，例如：
* （1）可以在本板块发贴提问神经网络问题，作者
有问必答（争取让问题不过夜）
* （2）可以抢先下载书籍配套的30个视频，每个案例配备一个视频
* （3）可以抢先下载书籍提供的程序，30个案例有30个完整的神经网络程序
* （4）可以抢先阅读书籍部分案例内容（电子版）
* （5）可以成为论坛VIP会员，领取海量M币。
* （6）对书籍案例、程序提出意见一旦被采纳，您的姓名也将会出现在书籍前言里 *
*
*
其他读者常见问题、预定方式：
http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html
*
********************************************************************************************************
该案例作者申明：
1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。
2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。
3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。
4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。
5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。
6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。
点击这里，预览该案例程序：
http://www.ilovematlab.cn/book/neural/chapter1.html
案例背景：
BP神经网络背景:
BP(Back propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络，该神经网络主要特点就是信号前向传递，误差反向反馈。具体来说，就是输入信号先前向传播到中间层节点，经过中间层节点激励函数转化后传播到输出节点，输出节点求和后即给出输出。BP网络的输出和实际的输出间的误差反传会中间层节点和权值来修正节点阀值和权值，从而使BP网络预测数值不断逼近真实数值。BP网络的基本结构如图1所示[ 以下有详细的BP网络理论知识..........]
语音特征信号识别背景：
语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面，其根本目的就是判断某种语音信号属于类别。语音特征信号是指用特定的算法把语音转变为特定的数学序列，语音特征信号识别既是用语音特征信号来判断该语音信号属于哪类。语音特征信号识别的方法很多，比较适合于BP网络求解，用训练数据对BP网络进行训练后，既可以用BP网络来根据语音特征信号判断该语音所属类别。
模型建立：
该处有完整的数学理论推导过程....
Matlab程序实现(点击这里，预定此书，即可下载该案例完整程序)：
该处有完整的Matlab程序代码，以及代码的详细说明
• 清空环境变量
• 训练数据预测数据提取及归一化
• BP网络训练
• BP网络分类预测
• 结果分析
结果分析：
该处有详细的运行结果
案例扩展
从上面的案例介绍可以看出，BP网络可以用于数据预测中，除了语音信号识别之外，类似的问题包括故障诊断、人才分类、图像分类等等，其基本步骤都是先确定输入数据和输出数据，输入数据既是分类对象的特征，输出数据是分类对象的所属类别，用BP网络进行训练学习后使BP网络具有分类能力，然后就可以用于数据分类中。
[
本帖最后由 史峰 于 2009-12-11 18:36 编辑 ]
