本文介绍了如何使用BP神经网络进行语言信号分类，涉及数据集准备、MATLAB代码实现，包括网络初始化、训练过程以及Sigmoid激活函数的应用。通过BP神经网络，可以对文本样本进行多语言分类，实际应用中还可以进行优化调整。
语言信号分类是自然语言处理领域中的一个重要任务，它涉及将输入的文本数据分为不同的语言类别。本文将介绍如何使用BP神经网络来进行语言信号分类，并提供相应的MATLAB代码实现。
首先，我们需要准备语言信号数据集。这个数据集应包含已经标记好的不同语言的文本样本。每个样本应该是一个向量，其中每个元素代表一个特征或词汇的出现次数。我们可以使用词袋模型来表示每个文本样本。
接下来，我们将使用MATLAB来实现BP神经网络模型。下面是一个简单的BP神经网络的代码示例：
% 设置神经网络的参数
hidden_units = 10; % 隐藏层单元数
learning_rate = 0.1; % 学习率
num_epochs = 100
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