基于VC_的网络拓扑图中环的自动识别算法
文章编号:10044736(2001)04005803
基于V C ++的网络拓扑图中环的自动识别算法
王 忠1,韵 湘2
(1.武汉化工学院计算机科学与工程系,湖北武汉430073;2.武汉邮电科学研究院,湖北武汉430074)
摘 要:论述了基于V C ++网络拓扑图中环的自动识别算法,分析了环的存贮结构及识别跨过某链路的所有环算法.环的自动识别算法能大大提高应用程序的智能化程度,并成功应用于网络规划系统中.关键词:网络拓扑;环;自动识别;链路中图分类号:T P 391.41 文献标识码:A
收稿日期:20001226
作者简介:王 忠(1968),男,湖北江陵人,讲师,硕士.
0 引 言
在网络拓扑中,各节点间通过链路相互连接
组成各种网络模型.一般来说可以把网络拓扑结构分为两类基本结构,环和树.环是指链路首尾相连的链路集合,而除环结构以外的统称为树结构,包括线性结构和分支结构.若要对网络中的容量、流量分析及获取节点间的最短路径、关键路径等信息来合理规划网络,自动识别网络的拓扑结构就显得很有必要,而环的识别可以说是识别拓扑结构中的难点所在;由于目前的程序设计都采用可视化编程,应用者不可能在人机交互过程中输入过多的环与树的信息,一般只绘制网络的外观效果图,至于节点和链路构成何种基本拓扑结构,需要程序中能自动完成,以提高应用程序的智能化程度;加之传统的理论中对环结构的计算机识别方法均未加以介绍.基于上述三种原因本文介绍一种基于V C ++的网络拓扑图中环的自动识别算法.
1基于V C ++的网络拓扑图中环
的存贮结构
根据图论的定义,环也称回路,是第一个顶点
和最后一个顶点相同的路径[1].为了识别拓扑中的环,首先确立相应图中各对象的存贮结构,以下为了重点说明环的识别算法,将网络拓扑结构及对象模型简化为:拓扑图中的两类对象,即节点和链路,这两种对象内部只有体现两种对象关系的成员.
一个节点可以通过多条链路连接各节点,而一条链路只可能连接两个节点,为了更好地反映两对象间的相互关系,将一个对象指向另一对象
的指针成员放在链路对象中,而不是节点对象中,
原因在于一个结点有多条链路,具有不确定性,无法确定需定义的指针成员数量,而链路对象只可能指向两个节点对象.类的部分成员定义如下.
C lass CN ode :public CO bject “节点”类{public :
CString s N a m e ;
节点名CPoint p t ; 在图中的显示位置}
C lass CL ink :public CO bject “链路”类{public :
CN ode 3f N ode ;
指向第一个节点的指针CN ode 3s N ode ;
指向第二个节点的指针CString f N a m e ;
指向第一个节点的“节点名"CString s N a m e ;
指向第二个节点的“节点名”BOOL inCycle ; 该链路是否已经放在环中}
拓扑图中可能存在多个环,为了方便识别拓
扑图后环的存贮,定义了一个环对象,以存贮构成环路径的各链路对象,及反映当前环路径是否已构成环.环的类定义如下.
C lass CCycle :public CO bject
“环的存贮结构”类{public :
CO bA rray Cycle L inkA rray ;
存贮环中链路的指针数组
BOOL Is Cycle ; 是否为环的标记}
由于V C ++支持可按需要进行动态缩放的对象数组CO bA rray ,同时根据环结构的特点,建立一个二级指针三层结构来表示环的数据存贮结构.二级指针三层结构如图1.
第23卷第4期 武 汉 化 工 学 院 学 报 V ol .23 N o .42001年12月 J. W uhan Inst . Che m. T ech. D ec . 2001
图1 环的存贮结构
F ig .1 T he storage structure of ring
上述二级指针三层结构能有效地存贮环结构,指针数组A rrayT e mpC 是在识别过程中临时存贮环的过渡数组,而最终存贮所有环结构需用在文档类定义一个CO bA rray 类的指针数组A ll 2Cycle A rray .
2 环的自动识别算法
环的自动识别理论基础是图论中的图的遍历,其算法有两种:即深度优先遍历D FS (D ep th F irst Search )和广度优先遍历BFS (B readth F irst Search )
[1,2]
.为了便于环的识别,可以选择BFS 算
法.
若要识别拓扑图中的所有环,就应该以每条链路为基础,找到跨过此链路的所有可能存在的环,将所有跨过链路的环综合起来,此时找到的环
会存在相同的环和大环套小环的情况(即环之间的嵌套),应将重复的环清除,同时根据需要取舍大环或者小环,这样所有相互独立的环就找到了.通过分析,环的自动识别的核心问题就转变为识别跨过某链路的所有环的问题.2.1 识别跨过某链路的所有环算法
识别跨过某链路的所有环的基本思路是:以某一条链路为起始链路构成一条可能存在环的路径(链路的集合),确定该路径的开始节点(pH eadN ode )和结束节点(pT ail N ode ),开始节点和结束节点的初始值为某链路指向的两个节点,在链路中找到满足以pT ail N ode 为一个节点的所有链路,并判断该链路的另一个节点是否为pH eadN ode ,若是,则认为前面遍历过的路径是一
个环,结束此次算法;否则将找到的所有链路与先前的路径组合成几个新路径(可能存在的新环),并且分别以新路径递归调用识别跨过某链路的所有环的算法.识别跨过某链路所有环的算法如下.
.初始将某链路构成一个可能存在
的环.
b
.求环路径的开始节点(pH eadN ode )和结束节点(pT ail N ode ).
c .找到以结束节点(pT ail N ode )为一个节点
的所有K 条链路.
d .将先前的路径与K 条链路分别建立新的K 条环路径,判断每条环路径是否构成环(条件
是新链路的另一节点pN ode 与pH eadN ode 相同),若是环(pN ode =pH eadN ode )或者K =0(以pT ail N ode 为端点不存在新分支)结束,否则分别以K 条新的环路径为当前环路径,转到b 步继续执行.
下面以一个实际的例子来说明识别某链路的所有环的算法.如图2所示的网络拓扑图,图3是以链路A →B 为出发,识别跨过A B 链路的所有环示意图
.
图2 网络拓扑图
F ig .2 T he network topol
ogy
图3 识别跨过A B 链路的所有环的示意图
F ig .3 Examp le of regonizing all rings stride over A to B link
9
5第4期王 忠等:基于V C ++的网络拓扑图中环的自动识别算法
图4是基于V C ++6.0的识别跨过某链路的所有环的算法流程图.函数名为GetCycle A tL ink (CCycle 3pA rrayC ,int index );其中pA rray 为指向环对象的指针,index 为环对象在存贮当前所有环数组(A rrayT e mpC )的下标[3,4]
.
图4 识别跨过某链路的所有环的算法流程图
F ig .4 T he algorithm fl ow of regonizing
all rings stride over a link
2.2 环的自动识别算法
通过识别跨过某一条链路的所有环,会存在
相同的环和环之间的嵌套,要根据应用程序识别环的要求,将重复的环清除和取嵌套环中的某一类环(大环或小环),得到最终所有环的识别.图5所示是环的自动识别的算法流程图,函数名为GetCycle L ist ().
由于要将A rrayT e mpC 中的环路径按应用程序的要求插入到环数组A ll Cycle A rray 中,涉及到如何判断环是否相等和环是否嵌套?根据环路径的存贮结构,需将环路径按链路数量进行排序,同时环路径中的链路集合转换成节点集合,便于判断环之间的相互关系
.
图5 环的自动识别算法流程图
F ig .5 T he algorithm fl ow of autom atic regonizing ring
3 结 语
以上给出的网络拓扑图中环的自动识别是基于V C ++的算法,能完成对任意的网络拓扑中的所有环进行识别,该算法已成功应用于网络规划系统设计中.由于在有关算法的资料中难以找
到现存环的识别算法,故本文中并未对该算法做性能分析与比较,只是提出了一个基于V C ++6.0实现环的自动识别算法的思路及实现尝试.至于这种算法是否为最优,存不存在更合理的的环识别算法,有待于我们算法研究者进一步探究.参考文献:
[1] 戴一奇,胡冠章,陈 卫.图论与代数结构[M ].北
京:清华大学出版社,1995.11～24.
[2] 肖位枢.图论及其算法[M ].北京:航空工业出版
社,1993.32～39.
[3] D avid J .K ruglinsk i 著.V isual C ++技术内幕(第四
版)[M ].潘爱民,王国印译.北京:清华大学出版社,
1999.
[4] 木林森,高峰霞,奚红宇.V isual C ++5.0使用与
开发[M ].北京:清华大学出版社,1998.
(下转第64页)
根据通道号排序,可以了解I O模件的通道使用情况;从信号类型,了解不同工段的同一类型信号的接线.同时也便于不同要求的查询、增加和删改,可以很简捷地查找任一位号、任一通道号,并能了解它的整个接线过程,这对于系统的接线检查、通道测试、系统投运调试是极为方便的.同时要增加、删减、及备注说明某些点也容易处理.
c.由于采用直接连线的方法,整个接线图非常清晰明了.整个接线与传统的直接连线图是一致的,同时它与编号呼应法也是一致的,只不过是以电子表格的形式.例如表1中,位号T I1001是端子柜中的端子BZ1101、BZ1102对应编组柜中端子1TV I11A、1TV I11B.施工中也能根据此项统计所有端子标记,完成接线标记的打号,施工时采用编号呼应法接线.
d.有利于设计审核和打印输出.因系统的I O点多,手工检查是非常困难的,借助于电子表格的强大功能,可查找清除重复的位号、通道号、端子标记等错误,使设计尽量完善.另外图纸输出不需要专用绘图设备、仅用普通打印机即可完成.
4 结 语
目前生产过程控制中,DCS系统的控制规模由某些工段逐渐发展成为全厂的集中控制,此时系统的测控点较多,机柜接线图的设计也复杂起来,传统的设计方式不便于查询和修改.本设计方法利用了Excel的强大文本处理功能,并采用“一线通”的思想,大大减轻了设计人员的劳动强度,提高了工作效率.在几家大型化肥厂DCS系统接线图的设计应用中收到了较好的效果,实践证明本设计方法是简洁、可行、实用的,具有一定的推广价值.
参考文献:
[1] 俞金寿,何衍庆,邱宣振.化工自控工程设计[M].上
海:华东化工学院出版,1991.62～64.
[2] 甘登岱,徐建平,梨 彤.精通O ffice2000[M].北京:
清华大学出版社,2000.295～406.
Processi n g the w i r i n g di a gram of distr i buted con trol syste m w ith Excel
YI Tian yuan
(D epartm ent of A utom ati on,W uhan Institute of Che m ical T echnol ogy,W uhan430073,Ch ina)
Abstract:A ne w m ethod app lied to design the w iring diagra m of DCS is introduced.T he design though t and characteristic are https://www.wendangku.net/doc/3f13452196.html,pared w ith traditi onal dra w ing m ethod,the for m er is si m p le,flexible and p ractical.
Key words:w iring diagra m;distributed con trol syste m;Excel;design m ethod
本文编辑:陈小平
☆
(上接第60页)
The auto ma ti c regon i za ti on a lgor ith m
for r i n g network topology ba sed on V isua l C++
WAN G Zhong1,Y UN X iang2
(1.D epartm ent of Computer Science and Engineering,W uhan Institute of Che m ical T echnol ogy,W uhan430073,Ch ina;
2.W uhan R esearch Institute of Posts and T elecomm unicati ons,W uhan430074,Ch ina)
Abstract:T he autom atic regon izati on algo rithm w as discussed forring network topol ogy basing on V isual C++.It als o analysed the sto rage structure of ring and the algo rithm of all rings stride over a link.T he in telligence of app licati on p rogra m can be h igh ly i m p roved.So th is algorithm w as e mp l oyed successfully in the syste m of netwo rk p lanning.
Key words:netwo rk topol ogy;ring;autom atic regonizati on;link
本文编辑:陈小平
校园网方案设计拓扑图
校园网方案设计拓扑图 导语：拓扑图是对面实体符号图形的简单化与规则化表示，并借此图形显示量化信息，图形大小一般与实体面积无关。以下本人为大家介绍校园网方案设计拓扑图文章，欢迎大家阅读参考! 校园网方案设计拓扑图随着计算机、通信和多媒体技术的发展，使得网络上的应用更加丰富。同时在多媒体教育和管理等方面的需求，对校园网络也提出进一步的要求。因此需要一个高速的、具有先进性的、可扩展的校园计算机网络以适应当前网络技术发展的趋势并满足学校各方面应用的需要。信息技术的普及教育已经越来越受到人们关注。学校领导、广大师生们已经充分认识到这一点，学校未来的教育方法和手段，将是构筑在教育信息化发展战略之上，通过加大信息网络教育的投入，开展网络化教学，开展教育信息服务和远程教育服务等将成为未来建设的具体内容。 学校有几栋建筑需纳入局域网，其中原有计算机教室将并入整个校园网络。根据校方要求，总的信息点将达到 3000个左右。信息节点的分布比较分散。将涉及到图书馆、实验楼、教学楼、宿舍楼、食堂等。主控室可设在教学楼的一层，图书馆、实验楼和教学楼为信息点密集区。 校园网最终必须是一个集计算机网络技术、多项信息管理、办公自动化和信息发布等功能于一体的综合信息平台，
并能够有效促进现有的管理体制和管理方法，提高学校办公质量和效率，以促进学校整体教学水平的提高。 根据校园网络项目，我们应该充分考虑学校的实际情况，注重设备选型的性能价格比，采用成熟可靠的技术，为学校设计成一个技术先进、灵活可用、性能优秀、可升级扩展的校园网络。考虑到学校的中长期发展规划，在网络结构、网络应用、网络管理、系统性能以及远程教学等各个方面能够适应未来的发展，最大程度地保护学校的投资。学校借助校园网的建设，可充分利用丰富的网上应用系统及教学资源，发挥网络资源共享、信息快捷、无地理限制等优势，真正把现代化管理、教育技术融入学校的日常教育与办公管理当中。学校校园网具体功能和特点如下： 采用千兆以太网技术，具有高带宽1000Mbps 速率的主干，100Mbps 到桌面，运行目前的各种应用系统绰绰有余，还可轻松应付将来一段时间内的应用要求，且易于升级和扩展，最大限度的保护用户投资； 网络设备选型为国际知名产品，性能稳定可靠、技术先进、产品系列全及完善的服务保证； 采用支持网络管理的交换设备，足不出户即可管理配置整个网络。 提供国际互联网ISDN 专线接入，实现与各公共网的连接；
中小型校园网的网络拓扑图
IP地址：211.80.192.1-254 学生宿舍vlan 192 网关地址：211.81.192.2/24 211.80.193.1-254 学生宿舍vlan 193 网关地址：211.81.193.2/24 211.80.194.1-254 计算中心vlan 194 网关地址：211.81.194.2/24 211.80.195.1-254 计算中心vlan 195 网关地址：211.81.195.2/24 211.80.196.1-254 教学楼vlan 196 网关地址：211.81.196.2/24 211.80.197.1-254 实训楼vlan 197 网关地址：211.81.197.2/24 211.80.198.1-254 图书馆vlan 198 网关地址：211.81.198.2/24 211.80.199.1-254 办公楼vlan 199 网关地址：211.81.199.2/24 校园网出口路由器地址：202.202.102.105 接入ISP的路由器端口地址：202.202.102.106 Router0配置： Router>en Router#conf t Router(config)#inter s1/0 Router(config-if)#ip address 202.202.102.105 255.255.255.0 Router(config-if)#no shutdown Router(config-if)#clock rate 64000 Router(config-if)#inter f0/0 Router(config-if)#ip address 211.81.199.1 255.255.255.0 Router(config-if)#no shutdown Router(config-if)#exit Router(config)#route rip Router(config-router)#network 202.202.102.0 Router(config-router)#network 211.81.199.0 Router(config-router)#version 2 Router(config-router)# Router1配置：
bp神经网络及matlab实现讲解学习
b p神经网络及m a t l a b实现
图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]
则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数：
网络拓扑结构图设计及其方案说明
[设备清单] Cisco 2600路由器一台 Cisco 2900XL交换机若干台 Cisco PIX防火墙一台 网线：若干箱 制线嵌：若干个 正版软件：Microsoft ISA [方案设计] 一.使用一台路由器实现内网与外网的连接 其功能实现： 1、实现内网与外网的连接 2、实现内网中不同VLAN的通信 3、实现NAT代理内网计算机连接Internet 4、实现ACL提供内外网的通信的安全 二. 使用多台交换机实现VLAN的规划 1、按部门或场所划分vlan
1)vlan1：经理； 2) vlan2：人事部； 3)vlan3：销售部； 4)vlan4：策划部； 5）vlan5：技术部 2、vlan之间的通信 1）实现有通信需要的vlan之间的通信，如vlan2与vlan3，vlan5等； 2）使用上述路由器实现vlan之间的通信； 3）使用ACL提供valn间通信的安全； 一、IP地址规划： 1、考虑内网中机器较多，并考虑到公司规模日益庞大故使用10.0.0.0/8私有 地址并将其进行子网划为/24； 2、不同vlan给予不同子网ip，如vlan2可为10.31.0.0/24子网; 3、通过DHCP服务器动态分配所有ip; 二、win2003域规划： 为方便管理和提高网络安全性，将内网中部分计算机实现win2003域结构网络： 1、创建一个win2003域，如：https://www.wendangku.net/doc/3f13452196.html,； 2、将经理办公用机，各部门用机，等所有员工用机加入所建域； 3、创建额外域DC提供AD容错功能和相互减轻负担功能； 三、服务器规划 1、文件打印服务器（win2003系统）：用于连接多台打印设备，并将这些 打印机发布到活动目录 1）实现域中所有计算机都可方便查找和使用打印机； 2）实现打印优先级，使得重要用户，如部门领导可优先使用打印机； 3）实现打印池功能，使得用户可优先自动使用当前空闲打印机； 4）实现重定向功能，使得当一打印设备故障，如缺墨缺纸，可自动被重定向到其它打印设备打印； 5）实现打印机使用时间限制：如管理人员可24小时使用，普通员工只可上班时间使用； 2、DHCP服务器（linux AS4.0系统）：用于为内网客户机分配ip，考虑到 效率和可靠性 1）根据所需使用子网，实现多个作用域，并将这些作用域加入进一个超级作用域，为不同子网内的客户机分配相应； 2）实现为客户机分配除ip之外的其它设置，如网关IP，DNS IP，等等； 3）实现地址排除：将各服务器所使用地址在作用域内排除； 4）实现保留：为需要的用户，如网络系做网络相关实验的老师，保留特定的IP,使其可长期使用该IP而不与其他人冲突； 5）实现DDNS的支持，能够自动更新DNS数据库。 3、DNS服务器（linux AS4.0系统）：提供域名解析 1）实现主要名称服务器，并创建AD集成区域，如https://www.wendangku.net/doc/3f13452196.html,； 2）实现允许安全动态更新的DDNS，使得与DHCP服务器合作，动
高校校园网设计方案
《网络工程设计与应用》实习报告 课题设计：高校校园网设计方案 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
目录 摘要................................................... 错误!未指定书签。 引言......................................................................... .. (3) 第一章、校园网需求分析 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2需求分析 (4) 1.2.1网络信息点分布 (5) 1.2.2应用系统需求分析 (5) 1.3目前的网络现状.............................................................. ......................................... .. (5) 第二章、拓扑图及IP地址分配 (6) 2.1网络拓扑结构图 (6) 2.2 IP地址分配及子网划分 (6) 2.3校园网络系统方案设计总体思路 (7) 第三章、校园网综合设计 (7)
3.1校园网建设原则 (7) 3.2校园网建设目标 (8) 3.3校园网建设技术需求 (9) 络系 统…………………………………………………………………………… (9) ………………………………………………………………………… (9) ………………………………………………………………………… (9) ………………………………………………………………………… (9) 3.4网络主干设计及设备选型 (9) 主干网 (9) (10) 第四章、设备清单与报价 (13) 4.1网络系统清单及预算 (13)
校园网网络拓扑图
学校目前已建成较为完善的校园网络基础教学设施和各种应用系统，形成了以现代网络信息技术为载体的公共服务体系，在本科教学中发挥了重要作用。 我校是1995年全国首批百所加入中国教育与科研网的高校之一。多年来，在石油高校网络建设项目、国家西部大学校园计算机网络建设项目、日元贷款和学校自筹资金的支持下，使用先进的网络技术和核心设备建成了光缆连接整个校园内永久性建筑的、结构合理的校园网。网络核心层采用两台高性能万兆交换设备构成双核架构。在用户密集的学生区使用双引擎思科6509交换机，并通过万兆链路与核心交换机互连。其它各区域汇聚节点使用思科4500等交换机均以双千兆链路分别连接到两个核心交换机，同时向下汇聚该区域内部各个楼宇的网络流量，形成层次合理、收敛快、转发高速、扩展性强、运转高效的三层网络结构，并能提供IPv6支持。在休闲广场、图书馆阅览厅、会议中心等公共区域实现无线网络覆盖。 成都校区校园网网络拓扑图
成都校区校园无线网络分布示意图 校园网覆盖了学校教学、科研、行政办公、教工与学生生活区，总计信息点数24000多个。开通了教育网、电信和网通三个出口，出口总带宽为500M，出口带宽利用率达到93%以上。成都、南充两校区通过2M专线连接，实现了视频会议传输。部署了企业级硬件防火墙、入侵检测系统和趋势防杀病毒等软硬件，构成了校园网络安全防御系统。配置了85KVA不间断电源系统，充分保障了校园网重要交换设备和应用服务器的正常运行。拥有16个C类教育网网络地址、32个电信IP地址和32个网通IP地址，构成了统一的校园网络环境，为全校教学、科研、管理、生活提供了设施完善、建设水平高、运行良好的网络平台。我校“西部大学校园计算机网络建设工程”通过教育部专家组的实地检查和整体验收，学校被评为“四川省高等学校校园网建设优秀单位”。 校园网为本科教学提供了良好的数字化平台。学校门户网站、各院系与部门的二级网站、英语教学网站、新闻中心网站、党建网站、校团委网站等形成一定规模。学校外语系网站自2004年以来页面访问量达到30多万次，首页点击量达到10多万次。通过https://www.wendangku.net/doc/3f13452196.html, 网站根据网络流量排名，我校校内网站上榜的有教务处网站、成教院网站、精品课程网站、同心网站和外语系网站等。 校园网为网络课程与精品课程建设提供了强大的支持。学校于2005年构建了“天空教室网络课堂”与“精品课程信息中心”两个平台。精品课程相关的文本、图片、课件、视频等资源已经全面实现网络化。目前网上注册课程300余门，通过网络课程进行学习的学生人数超过10000人，网络课程平台的总访问量已经超过100万次。 校园网为本科教学提供了丰富的教学资源。学校自主开发并搭建了专门的教学资源型网站---e学网，提供了大量的文本、课件与视频等资源，为学校师生员工提供了一个集中的资源展示与下载平台。学校引进清华大学教育技术研究所研制的“网络教学资源库管理平台”，建立了规范的专用教学资源共享平台，具
浅谈神经网络分析解析
浅谈神经网络 先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 如何解决回归问题？我们用眼睛看到某样东西，可以一下子看出它的一些基本特征。可是计算机呢？它看到的只是一堆数字而已，因此要让机器从事物的特征中找到规律，其实是一个如何在数字中找规律的问题。 例：假如有一串数字，已知前六个是1、3、5、7，9，11，请问第七个是几？ 你一眼能看出来，是13。对，这串数字之间有明显的数学规律，都是奇数，而且是按顺序排列的。 那么这个呢？前六个是0.14、0.57、1.29、2.29、3.57、5.14，请问第七个是几？ 这个就不那么容易看出来了吧！我们把这几个数字在坐标轴上标识一下，可以看到如下图形： 用曲线连接这几个点，延着曲线的走势，可以推算出第七个数字——7。 由此可见，回归问题其实是个曲线拟合(Curve Fitting)问题。那么究竟该如何拟合？机器不
可能像你一样，凭感觉随手画一下就拟合了，它必须要通过某种算法才行。 假设有一堆按一定规律分布的样本点，下面我以拟合直线为例，说说这种算法的原理。 其实很简单，先随意画一条直线，然后不断旋转它。每转一下，就分别计算一下每个样本点和直线上对应点的距离(误差)，求出所有点的误差之和。这样不断旋转，当误差之和达到最小时，停止旋转。说得再复杂点，在旋转的过程中，还要不断平移这条直线，这样不断调整，直到误差最小时为止。这种方法就是著名的梯度下降法(Gradient Descent)。为什么是梯度下降呢？在旋转的过程中，当误差越来越小时，旋转或移动的量也跟着逐渐变小，当误差小于某个很小的数，例如0.0001时，我们就可以收工(收敛, Converge)了。啰嗦一句，如果随便转，转过头了再往回转，那就不是梯度下降法。 我们知道，直线的公式是y=kx+b，k代表斜率，b代表偏移值(y轴上的截距)。也就是说，k 可以控制直线的旋转角度，b可以控制直线的移动。强调一下，梯度下降法的实质是不断的修改k、b这两个参数值，使最终的误差达到最小。 求误差时使用累加(直线点-样本点)^2，这样比直接求差距累加(直线点-样本点) 的效果要好。这种利用最小化误差的平方和来解决回归问题的方法叫最小二乘法(Least Square Method)。 问题到此使似乎就已经解决了，可是我们需要一种适应于各种曲线拟合的方法，所以还需要继续深入研究。 我们根据拟合直线不断旋转的角度(斜率)和拟合的误差画一条函数曲线，如图：
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
网络拓扑图说明
网络拓扑图说明 网络拓扑图的要求： 1、标识清楚 拓扑图：要有标题（如***学院网络拓扑图） 网段：要标出子网地址、接入网络职能单位、使用设备（名称型号） 网络连接：给出连接带宽（网络长度，如1C 地址的长度为/24，具体见说明1）、连接设备 原有信息点填写格式：IP 地址段 接入网络职能单位 网络长度（见说明1） 使用设备 如：210.37.32.0 Office Building/24 D-link/1024r 新申请ip 地址填写格式：接入网络职能单位 网络长度（见说明1） 使用设备 如：学生宿舍1#/24 vdsltan-cu600 2、描绘详细 全网的拓扑云图，用来表示全网的连接情况。 主要汇聚连接点展开的拓扑图 连接情况及使用设备必须与IP 地址申请表格里的网络拓扑图说明一致 3、文档格式 使用OFFICE 的VISIO 制作拓扑图，然后再存储为jpg 图形格式 网络拓扑图图标出的地址用途和计划，须和old-network,network-plan 一一对应，与拓扑图保持一致，并且清晰可辩。 拓扑图使用的图例： 以太网交换机 核心交换机 路由器
网络拓扑图范例： 学生宿舍J －14A#/24Quidway 5624 图书馆/23公共教学楼政务学院/24信息科学院法学院/24Quidway 5624 Quidway 5624 教师宿舍A1#/23Quidway 5624 教师宿舍A2#/23Quidway 5624学生宿舍J －13A#/23Quidway 5624J －13B#23J －13C#/2313D#/23 学生宿舍J －13F#/23Quidway 5624 学生宿舍J －13G#/23Quidway 5624学生宿舍J －13H#/23Quidway 5624
高校校园网设计方案(2)
高校校园网设计方 案(2)
《网络工程设计与应用》实习报告 课题设计：高校校园网设计方案班级： 姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
目录 摘要.............................................................................错误!未定义书签。引言............................................................................................................. .. (3) 第一章、校园网需求分析 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2需求分析 (4) 1.2.1网络信息点分布 (5) 1.2.2应用系统需求分析 (5) 1.3当前的网络现状....................................................................................................... (5) 第二章、拓扑图及IP地址分配 (6) 2.1网络拓扑结构图 (6) 2.2 IP地址分配及子网划分 (6)
2.3校园网络系统方案设计总体思路 (7) 第三章、校园网综合设计 (7) 3.1校园网建设原则.................................................................................................................... (7) 3.2校园网建设目标 (8) 3.3校园网建设技术需求 (9) 3.3.1网络系统 (9) 3.3.2主流网络传输技术 (9) 3.3.3网络互联技术 (9)
校园网络拓扑结构设计
校园网络拓扑结构设计 班级：机升本14-1 学号：1407980111 姓名：刘庆伟 指导教师：张志杰 实验日期：2014年12月18日 1
目录 摘要 (4) 1前言 (1) 1.1概述 (1) 1.2校园网建设的必要性 (1) 第2章校园网络需求分析 (2) 2.1用户需求分析 (2) 2.2校园网建网需求 (3) 2.3设计原则 (3) 2.3.1 网络设计的基本原则 (4) 2.3.2 模块化、层次化的设计原则 (4) 2.3.3 校园网的设计原则 (5) 第3章解决方案 (5) 3.1网络拓扑图 (5) 3.2方案说明 (5) 3.2.1 用户上网方案 (6) 3.3IP地址规划和路由设计 (6) 3.3.1 IP 地址规划 (7) 3.3.2 路由设计 (7) 3.3.3 安全与流量控制 (8) 3.3.4 流量监控与控制： (9) 3.4方案特点 (9) 3.4.1 高带宽、高性能 (9) 3.4.2 完善的安全机制 (9) 第4章综合布线 (9) 4.1概述 (9) 4.2布线系统概述 (10) 2
4.2.1布线系统结构组成 (10) 4.3办公场地布线系统设计 (11) 第5章设备选型 (11) 5.1核心层：DCRS-7600系列插槽IP V6万兆路由交换机 (11) 5.2汇聚层：DCRS-5950系列盒式万兆IP V6路由交换机 (13) 5.3接入层：DCRS-5200系列安全路由接入交换机 (13) 结论 (14) 参考文献 (15) 3
摘要 校园网是为学校师生提供教学、科研和综合信息服务的宽带多媒体网络。首先，校园网应为学校教学、科研提供先进的信息化教学环境。这就要求：校园网是一个宽带、具有交互功能和专业性很强的局域网络。多媒体教学软件开发平台、多媒体演示教室、教师备课系统、电子阅览室以及教学、考试资料库等，都可以在该网络上运行。如果一所学校包括多个专业学科(或多个系)，也可以形成多个局域网络，并通过有线或无线方式连接起来。其次，校园网应具有教务、行政和总务管理功能。 关键词：校园网;多媒体教学;局域网络 4
神经网络算法详解
神经网络算法详解 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.wendangku.net/doc/3f13452196.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：
图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net 为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function )
人工神经网络BP算法简介及应用概要
科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向 外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :
神经网络详解
一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来
表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。
图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。
介绍遗传算法神经网络
课程设计作业——翻译 课题：介绍遗传算法神经网络 穆姣姣 0808490233 物流08-班
介绍遗传算法神经网络 理查德·坎普 1. 介绍 一旦一个神经网络模型被创造出来，它常常是可取的。利用这个模型的时候,识别套输入变量导致一个期望输出值。大量的变量和非线性性质的许多材料模型可以使找到一个最优组输入变量变得困难。 在这里,我们可以用遗传算法并试图解决这个问题。 遗传算法是什么?遗传算法是基于搜索algo-rithms力学的自然选择和遗传观察到生物的世界。他们使用两个方向(\适者生存”),在这种条件下,探索一个强劲的功能。重要的是,采用遗传算法,这不是必需要知道功能的形式,就其输出给定的输入(图1)。 健壮性我们这么说是什么意思呢?健壮性是效率和效能之间的平衡所使用的技术在许多不同的环境中。帮助解释这个问题,我们可以比其他搜索和优化技术,如calculus-based,列举,与随机的求索。 方法Calculus-based假设一个光滑,无约束函数和要么找到点在衍生为零(知易行难)或者接受一个方向梯度与当地日当地一所高中点(爬山)。研究了这些技术已经被重点研究、扩展、修改，但展现自己缺乏的鲁棒性是很简单的。 考虑如图2所示的功能。利用Calculus-based在这里发现极值是很容易的(假定派生的函数可以发现…!)。然而,一个更复杂的功能(图3)显示该方法是当地——如果搜索算法,在该地区的一个开始,它就会错过低高峰目标,最高的山峰。 图1 使用网络神经算法没必要知道它的每一项具体功能。 一旦一个局部极大时,进一步改进需要一个随机的重启或类似的东西。同时,假设一个函数光滑,可导,并明确知道很少尊重现实。许多真实世界充满了间断模型和设置在嘈杂的多通道搜索空间(图4)。 虽然calculus-based方法在某些环境中至非常有效的，但内在的假
神经网络与遗传算法
5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。所以说, 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密
各系统说明及拓扑图
目录 各系统说明及拓扑图 (2) 一、视频会议系统拓扑图 (3) 二、投影系统拓扑图 (5) 三、门禁系统拓扑图 (6) 四、LED大屏系统拓扑图及说明 (7) 五、网络监控系统拓扑图及优势说明 (8) 六、楼宇对讲系统拓扑图及说明 (10) 七、红外报警系统拓扑图及说明 (17) 八、停车场管理系统拓扑图及说明 (18) 九、虚拟现实实验室拓扑图 (19)
各系统说明及拓扑图 河南思凯蓝通信科技有限公司成立于2012年,注册资金500万元,就是一家专业从事建筑智能化设计、系统集成、视讯及室内分布工程的高科技企业。已成为大型行业(政府及企业)信息化全面解决方案与产品的重要提供者,政府信息化建设的领航者。 公司秉承以人为本的企业理念,规范科学的管理与良好的经营机制使公司拥有了一些优秀管理人才与高级工程技术人才,现有员工三十人左右。为服务客户需求,公司特成立了技术支持与售后服务中心,专门负责系统分析、技术服务、工程设计与施工等。高素质、专业化的服务队伍加上严格的管理体系,使我们不仅能在技术上向用户提供全面的解决方案,而且更重要的就是,我们能够向用户提供包括专家咨询、业务指导与售后服务的长期保证。 公司一直以来与业界著名厂商保持密切合作关系,积累了丰富的IT专业人员资源、丰富的上游厂商资源、充足的备品备件资源与全国各地服务资源,可以为用户提供及时、高效、专业的技术支持。
一、视频会议系统拓扑图 视频会议将音视频会议、通信与Internet技术相融合,视频会议系统拓扑图之间决定了视频会议系统的实用性,可拓展行以及安全灵活性。由于软/硬件视频会议架构之间的优劣势不同,企业视频会议系统组网结构以及与会者参与方式不同,思凯蓝在视频会议系统拓扑图构建上具备丰富的行业经验,长期服务于大型企业视频会议系统的构架设计与实现,列举部分行业常见网络视频会议系统拓扑图作为参考。 视频会议系统拓扑图1
数学建模bp神经网络讲解学习
数学建模B P神经网 络论文
BP 神经网络 算法原理： 输入信号i x 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号k y ，网络训练的每个样本包括输入向量x 和期望输出量d ，网络输出值y 与期望输出值d 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值ij w 和隐层节点与输出节点之间的联接强度jk T 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 变量定义： 设输入层有n 个神经元，隐含层有p 个神经元,输出层有q 个神经元 输入向量：()12,, ,n x x x x = 隐含层输入向量：()12,,,p hi hi hi hi = 隐含层输出向量：()12,,,p ho ho ho ho = 输出层输入向量：()12,,,q yi yi yi yi = 输出层输出向量：()12,,,q yo yo yo yo = 期望输出向量: ()12,, ,q do d d d = 输入层与中间层的连接权值: ih w 隐含层与输出层的连接权值: ho w 隐含层各神经元的阈值:h b 输出层各神经元的阈值: o b 样本数据个数: 1,2, k m =
激活函数: ()f ? 误差函数：21 1(()())2q o o o e d k yo k ==-∑ 算法步骤： Step1.网络初始化 。给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e ，给定计算精度值ε和最大学习次数M 。 Step2.随机选取第k 个输入样本()12()(),(), ,()n x k x k x k x k =及对应期望输出 ()12()(),(),,()q d k d k d k d k =o Step3.计算隐含层各神经元的输入()1 ()()1,2, ,n h ih i h i hi k w x k b h p ==-=∑和输出 ()()(())1,2, ,h h ho k f hi k h p ==及输出层各神经元的输入 ()1 ()()1,2, p o ho h o h yi k w ho k b o q ==-=∑和输出()()(())1,2, ,o o yo k f yi k o p == Step4.利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k δ。 o ho o ho yi e e w yi w ???=??? (()) () ()p ho h o o h h ho ho w ho k b yi k ho k w w ?-?==??∑ 2 1 1((()()))2(()())()(()())f (()) () q o o o o o o o o o o o o d k yo k e d k yo k yo k yi yi d k yo k yi k k δ=?-?'==--??'=---∑ Step5.利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ。
BP神经网络详细讲解
PS：这篇介绍神经网络是很详细的，有一步一步的推导公式！神经网络是DL（深度学习）的基础。 如果对神经网络已经有所了解，可以直接跳到“三、BP算法的执行步骤“ 部分，算法框架清晰明了。 另外，如果对NN 很感兴趣，也可以参阅最后两篇参考博文，也很不错！ 学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法为模型。 自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法，即BP(error BackPropagation)法影响最为广泛。直到今天，BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。 1．2．1 神经网络的学习机理和机构 在神经网络中，对外部环境提供的模式样本进行学习训练，并能存储这种模式，则称为感知器；对外部环境有适应能力，能自动提取外部环境变化特征，则称为认知器。 神经网络在学习中，一般分为有教师和无教师学习两种。感知器采用有教师信号进行学习，而认知器则采用无教师信号学习的。在主要神经网络如BP网络，Hopfield网络，ART网络和Kohonen 网络中；BP网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的；而ART网络和Kohonen网络则无需教师信号就可以学习。所谓教师信号，就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。 一、感知器的学习结构 感知器的学习是神经网络最典型的学习。 目前，在控制上应用的是多层前馈网络，这是一种感知器模型，学习算法是BP法，故是有教师学习算法。 一个有教师的学习系统可以用图1—7表示。这种学习系统分成三个部分：输入部，训练部和输出部。