Matlab深度置信网络DBN代码解析用于机器学习的神经网络 Geoff Hinton 的 Coursera 课程“机器学习神经网络”的 Matlab 源文件。 Geoff Hinton 于 2019 年从 Coursera 中删除了该课程，因为他觉得现在已经过时了。 然而，这些讲座仍然是对神经网络的很好的介绍，可以在 Geoff Hinton 的网站上找到。 课程大纲如下。 一、简介 为什么我们需要机器学习 什么是神经网络 一些简单的神经元模型 一个简单的学习例子 三种学习方式 2.感知器学习过程 网络架构的主要类型概述 感知器 感知器的几何视图 为什么学习有效 感知器不能做什么 3. 反向传播学习过程 学习线性神经元的权重 线性神经元的误差面 学习逻辑输出神经元的权重 反向传播算法 如何使用反向传播算法计算的导数 4. 学习词的特征向量 学习预测下一个单词 对认知科学的简要介绍 另一个改道_softmax输出函数 神经概率语言模型 处理大量可能输出的方法 5. 使用神经网络进行物体识别 为什么物体识别很困难 实现视点不变性的方法 用于手写数字识别的卷积神经网络 用于物体识别的卷积神

图 2.4 32导联的分布图 2.1.4 脑电信号的分析方法 针对脑电信号的研究越来越趋向无创式研究，并且也相应的与现代社会的人文道 德相一致，然而这种无创性的脑电信号有着信噪比小，干扰大，针对采集环境要求高 等的特点，无疑增加了脑电信号的特征解析上的难度，因此，如何消除伪差，以及信 号的特征提取，从采集的生物电信号数据中获取反映人体各部位活动和状态的有用信 息是脑电信号分析研究中一个关键问题[27]。目前应用广泛的脑电信号分析技术有： 时域分析：直接从时间域上得出信号的特征是最直观，最简单的方法，有：直方 图分析、方差分析、相关系数分析等。另外，利用参数模型提取特征（例如 AR模型 等），也是脑电信号时域分析的一种手段。这些特征参数可用于 EEG信号的分类，识 别和跟踪等。例如 P300和 N400信号就带有很明显的时域特征，首先可以由时域着 手进而深入的分析信号的特征[28]。 频域分析：脑电信号的频率集中分布在 0.5-30Hz，频域特征比较明显，功率谱估 计是频域分析的重要手段，它的目的在于将幅度随时间变化的时域脑电信号转换成脑 电功率随频率变化的频域信号，从而可以直观的看到脑电频率的分布与变换情况，例 如事件相关同步（ERD）或事件相关去同步（ERS）信号，在运动想象的脑电信号中， 想象某侧肢体的运动导致同/对侧感觉运动皮层的μ/β节律幅度的升高/降低[29]。这样在 分析脑电信号的时候就可以针对μ/β节律的两侧想象运动的信号进行功率谱分析，可 以得出不同运动想象的特征。

回归预测 | MATLAB实现DBN(深度置信网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

DBN源代码，有详细注释，运行前先把deeplearn工具箱解压到matlab目录下。

时序预测 | MATLAB实现DBN(深度置信网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

随着电力通信网的变化，电力通信网承载业务数据呈指数级增长，对电力通信网的处理能力提出了更高要求。为保障通信网的服务质量，针对目前网络带宽分配不合理现象，提出基于深度置信的电力通信网带宽预测算法，该算法通过由限制玻尔兹曼机构成的深度置信网络获取能够完美表达网络带宽的特征，实现对电力通信网规划阶段带宽的合理预测。实验结果表明，与传统神经网络算法相比，所提算法在预测精度和稳健性方面更具有优势，可以提高电力通信网的承载能力，为电力系统的安全稳定运行提供有力的保障。

这是关于DBN时间序列预测的材料，特别适合初学者，可以帮助你们快速学习深度置信网络的预测

为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting，WRF) 数值模式风速预报的准确度，引入深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN) ，构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型。利用WRF数值模式进行风速预报，将预报结果与70m 高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练，在Matlab 平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真。经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%，比支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 预测模型降低了4.41%。实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度。

2.1 脑电信号概述 2.1.1 脑电信号的产生及特点 脑电信号（Electroencephalograph）是通过医学仪器脑电图扫描记录仪将人体脑 部自身产生的微弱生物电放大记录而得到的曲线图，是由电极记录下来的大脑细胞群 的自发性生物电活动[15]。这种电信号是大脑内部脑细胞群的电生理活动在大脑皮层或 头皮表面的宏观反映。将脑细胞电活动的电位作为纵轴，时间作为横轴，这样把电位 与时间的相互关系记录下来的就是脑电图 [16,17]，简称 EEG（electroencephalograph, EEG ）。EEG反映了人脑组织的电活动和大脑的功能状态，是了解人脑信息处理过 程的一种极为重要的方式[7]。一般的脑电信号如图 2.1。 图 2.1 正常人的脑电信号 根据信号采集的位置不同，脑电信号可分为三类：EEG、皮层脑电图(cortical electroencephalogram, ECoG)和皮层下脑电图(Electrosubcorticogam, ESCoG)，如图 2.2 所示。由于 EEG采集相对容易，对人无损，而 ECoG和 ESCoG的采集都需要植入电 极，所以目前大部分的以人为对象的 BCI都是基于 EEG的。但是相对于 ECoG和 ESCoG，EEG的幅度很小，波形很不稳定[18]。

【预测模型】基于深度置信网DBN网络实现电机侧有功功率预测matlab源码含GUI.md