生成对抗网络 (GAN) 是一种深度学习网络，它能够生成与真实输入数据具有相似特征的数据。本文基于Matlab平台，使用Matlab自带的深度学习工具箱和自带的训练数据，构建了卷积生成对抗网络（DCGAN），实现了对彩色图片的样本生成，其中生成器的输入是噪声序列，输出是生成的图片；判别器的输入是真实的图片和生成器生成的虚伪图片，输出是该图片是真实图片的概率。生成对抗网络训练过程中生成器和判别器互相

BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适合新入门神经网络的同学学习。

基于Maltab平台，使用自带的深度学习工具箱和自带的手写图片数据，实现基于卷积神经网络的回归预测，主要是用来预测手写图片的旋转角度，通过大量的训练和预测，实现对手写数字图片的角度矫正，使原本角度错位的图片变为正常角度的图片。本文代码已做标准化处理，通过替换程序中的数据，使用者可方便的实现自己所需的预测回归功能。本代码为博主亲手编写，注释超级详细，适合初学者入门学习。(1条消息) 基于卷积神经网络

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。其中，ai是第i个点到与i相同聚类中其他点的平均距离，bi是第i个点到不同聚类中的点的最小平均距离，在聚类中最小。轮廓系数的范围从-1到1。Kme

本论文旨在探讨使用BP神经网络进行语音信号分类的方法和应用。语音信号分类在语音识别和模式识别领域具有重要地位，而BP神经网络作为一种强大的人工神经网络，具备非线性映射和逼近性能，为语音信号分类提供了有效的工具。在研究中，我们通过对语音信号的预处理和特征提取，将语音数据转化为适合BP神经网络输入的形式。接着，采用反向传播算法对BP神经网络进行训练，使其学习语音信号的模式和特征，实现对不同类别的语音信