BP神经网络在语言特征信号识别的应用“参考文献”

1. BP神经网络在语言特征信号识别的应用“参考文献”

知网上找中文文献，筛选条件设为2012年之后即可。中国知网，是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。

2. 数学建模上机实验六 用BP神经网络预测中国2012年每个季度的GDP。 提示： 数据可以参考国家统计局官

这个是一堂课就能解决的吗？bp神经网络你确定了建立几个隐层了吗？还有就是输入都是什么？输出应该只有一个就是GDP基于季度

3. 急需用BP神经网络对回转窑内工况数据进行建模，并用matlab进行仿真。求回转窑数据和仿真程序。

你是要做分类还是预测啊，还是拟合什么的？MATLAB自带工具箱很好用的，给你个视频地址，自己看看吧~http://v.youku.com/v_show/id_XMjY1NDAyMzgw.htmlhttp://123.sogou.com/

4. 请大神帮忙，用excel平台搭建BP神经网络，重金相谢

为什么用不matlab来做？

5. Adjusted R-squared系数的大小表示什么

Adjusted R Square 校正决定系数，是调整后的拟合系数，是为了去除解释变量增加对R平方的增大作用。

用R square 决定系数判定一个线性回归直线的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。

Adjusted R Square 校正决定系数用于判定一个多元线性回归方程的拟合程度；用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）。

扩展资料：

1、线性回归问题中，决定系数R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下：

上式中，分子部分表示真实值与预测值的平方差之和；分母部分表示真实值与均值的平方差之和，类似于方差 Var。一般来说，R-Squared 越大，表示模型拟合效果越好。R-Squared 反映的是大概有多准，因为，随着样本数量的增加，R-Squared 必然增加，无法真正定量说明准确程度，只能大概定量。
单独看 R-Squared，并不能推断出增加的特征是否有意义。通常来说，增加一个特征值，R-Squared 可能变大也可能保持不变，两者不一定呈正相关。
2、多元线性回归中，校正决定系数（Adjusted R-Squared）引入了样本数量和特征数量，公式如下：


其中，n 是样本数量，p 是特征数量。Adjusted R-Squared 抵消样本数量对 R-Squared 的影响，做到了真正的 0~1，越大越好。
增加一个特征变量，如果这个特征有意义，Adjusted R-Square 就会增大，若这个特征是冗余特征，Adjusted R-Squared 就会减小。
参考资料：
百度百科——校正决定系数