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最好懂的人工神经网络算法教程(图文)

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人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要:本文就主要讲述一下神经网络的基本原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际工程中的应用。 关键词:神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith-PID 本世纪初,科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作,人脑含有数亿个神经元,并以特殊的复杂形式组成在一起,它能够在“计算"某些问题(如难以用数学描述或非确定性问题等)时,比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍,然而,大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍,因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的,是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后,人工神经网络经历了发展,停滞,再发展的过程,时至今日发展正走向成熟,在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟,所以要了解神经网络的工作原理,所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示: 从上图可看出生物神经元它包括,细胞体:由细胞核、细胞质与细胞膜组成;

轴突:是从细胞体向外伸出的细长部分,也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端,通过它向外传出神经冲动;树突:是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端,接受来自其它神经元的冲动;突触:神经元之间相互连接的地方,既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动,以及同一时间从不同树突输入的神经冲动,神经细胞均可加以综合处理,处理的结果可使细胞膜电位升高;当膜电位升高到一阀值(约40mV),细胞进入兴奋状态,产生神经冲动,并由轴突输出神经冲动;当输入的冲动减小,综合处理的结果使膜电位下降,当下降到阀值时。细胞进入抑制状态,此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”,神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能,即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1~150m/s之间,随纤维的粗细,髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之,随着对生物神经元的深入研究,揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟,当然,以目前的理论水平,制造水平,和应用水平,还与人脑神经网络的有着很大的差别,它只是对人脑神经网络有选择的,单一的,简化的构造和性能模拟,从而形成了不同功能的,多种类型的,不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前,再这一基本原理上已发展了几十种神经网络,例如Hopficld模型,Feldmann等的连接型网络模型,Hinton等的玻尔茨曼机模型,以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中,应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代,但一直进展不大。直到1985年,Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法(即BP算),实现了Minsky的多层网络设想,其网络模型如下图所示。它可以分为输入层,影层(也叫中间层),和输出层,其中中间层可以是一层,也可以多层,看实际情况而定。

药学导论英语索引

P30:糖类(carbohydrates)、苷类(glycosides)、香豆素类(coumarins)、黄酮类(flavonoids)、鞣质类(tannins)、挥发油类(volatile oils)、萜类(terpenes)、生物碱类(alkaloids)、脂类(lipids)、有机酸类(organic acid)、植物色素类(phytochromes)、树脂类(resins)、无机成分(inorganic constituents)。 P41:青蒿素(artemisinin)、左旋麻黄素(L-ephedrine)、甘草酸(glycyrrhizin)。 P43:超临界流体萃取(supercritical fluid extraction)、超声提取(ultrasonic wave extraction)、微波萃取法(micro wavee xtraction method) P46:质子噪声去偶(proton noised ecupliong)、偏振子去偶(off resonance decoupling,OFR)。 P47:选择氢核去偶(selective proton decoupling,SEL)、DEPT、对角峰(diagonal peak)、分子离子(molecular ion)、碎片离子(fragment ion)。 P51:构效关系(structure-activity relationship,SAR)。 P55:钙拮抗剂(calcium antagonist)、组合化学(combinatorial chemistry)。 P57:结构非特异性药物(structurally nonspecific drug)、结构特异性药物(structurally specific drug)。 P62:结合反应(conjugation reaction)。 P64:先导化合物(lead compound)、原型物(prototype)。

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能(1):神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支? 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据,而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算,模糊计算,进化计算,人工生命。 4-2 试述计算智能(CI)、人工智能(AI)和生物智能(BI)的关系。 计算智能是智力的低层认知,主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能,尤其是人类智能,则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域? 人工神经网络具有如下至关重要的特性: (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力,能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号,实现信息集成和融合,适于复杂,大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世,使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类,即轴突(axon)和树突(dendrite),轴突是个突出部分,长度可达1m,把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分,但一般较短,且分枝很多,与其它神经元的轴突相连,以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse),通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平,它才能开始工作。此时,神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲,从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元,每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络,传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体,用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出,并且能够与其它神经元连接,存在许多输出连接方法,每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类, (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络,Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通,神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP),学习矢量量化网络(LVQ),小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则,广义Delta规则,反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中,神经网络能自动地适应连接权,以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

人工神经网络

人工神经网络(ANN)又称神经网络,是在现代神经科学研究成果的基础上,对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简化和模仿而逐步发展起来的一种新型信息处理和计算系统。由于人工神经网络具有自学习、高容错、高度非线性描述能力等优点,现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域[l ~ 3],并取得了许多成果。本文简要介绍人工神经网络的原理和特点,论述人工神经网络在高分子科学与工程领域的应用。 橡胶配方是决定橡胶制品性能的关键因素,由于材料配方与制品性能之间存在很复杂的非线性关系,多数情况下无法建立完整精确的理论模型,只能借助于回归方法得到经验公式。 传统的回归方法存在以下局限性: (1)使用不同的回9j方法可获得不同的经验公式,导致经验公式的繁多和不一致; (2)当配方项目及性能指标项目较多时,采用回归公式无法完全再现实验数据; (3)当实验进一步完善,实验数据增多的时候.其他人员再进行回归时,如果无法找到原来的回归方法、程序和实验数据,原来的回归公式将不能被利用,造成一定的浪费。随着计箅机的发展而出现的人工神经网络是人工智能方法.它不像回归方法那样,需预先给定基本函数,而是以实验数据为基础.经过有限次的迭代计算而获得的一个反映实验数据内在联系的数学模型,具有极强的非线性处理、自组织调整、自适应学习及容错抗噪能力,特别适用于研究像材料配方与制品性能之间关系的复杂非线性系统特性【¨】。因此,人们开始将人工神经网络应用于橡胶配方设计”J。 随着橡胶制品在各领域应用的拓展,橡胶配方设计变得越来越重要。人们进行橡胶配方设计主要有3个目的:提高制品的性能;改善加工工艺;降低生产成本。传统的橡胶配方设计方法有全因素设计、正交试验设计n_3]、均匀设计[4‘60等,而这些配方设计试验数据的处理方法无外乎方差分析和回归分析口]。由于材料的配方和性能之问存在非常复杂的非线性关系,回归分析只适合于单目标优化数据处理的模型,对于不同的性能,需要建立不同的模型,因此将其应用于配方设计有一定的局限性。近年来,发展日趋成熟的人工神经网络技术,尤其是BP神经网络凭借其结构简单、收敛速度快、预测精度高等优势越来越多地应用到橡胶配方设计试验中。 1橡胶配方设计 1.1橡胶配方设计概述 配方设计¨J是橡胶工业中的首要技术问题,在橡胶工业中占有重要地位。所谓配方设计,就是根据产品的性能要求和工艺条件,通过试验、优化、鉴定,合理地选用原材料,确定各种原材料的用量配比关系。 橡胶配方人员的主要工作就是要确定一系列变量对橡胶各项性能的定量或定性影响。变量可以是硫化剂、促进剂、填充剂、防老剂等,也可以是加工:[艺条件(如硫化温度、硫化时间等),总之是配方人员可能控制或测得的变量。橡胶各项基本性能包括拉伸强度、撕裂强度、硬度、定伸应力等物理机械性能,以 及加工性能、光洁度、外观等。 橡胶配方设计常常是多变量的试验设计,配方设计理论和试验设计方法对于 配方设计具有重要意义。

人工神经网络复习题

《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲,人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络,按性能可分为离散型和连续型,按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始,到t时刻后v(t+△t)=v(t),(t>0),称网络稳定。 6、联想的形式有两种,它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数,提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构,二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态,一是有限环状态,二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点? 答:(1)、信息分布存储和容错性。 (2)、大规模并行协同处理。 (3)、自学习、自组织和自适应。 (4)、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为,表现为复杂

的非线性动力学特性。 (5)人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些? 答:单个神经元的动作特征有:(1)、空间相加性;(2)、时间相加性;(3)、阈值作用;(4)、不应期;(5)、可塑性;(6)疲劳。 3、怎样描述动力学系统? 答:对于离散时间系统,用一组一阶差分方程来描述: X(t+1)=F[X(t)]; 对于连续时间系统,用一阶微分方程来描述: dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图,试述它们分别有几个平衡状态,是否为稳定的平衡状态? 答:在图(1)中,有两个平衡状态a 、b ,其中,在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1,为非稳定平稳状态;在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1,为稳定平稳状态。 在图(2)中,有一个平稳状态a ,且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1,为非稳定平稳状态。

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称:智能控制理论与技术 研究生姓名:学号: 作业成绩: 任课教师(签名) 交作业日时间:2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network,简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上,用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元),按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制,实现某个方面的功能,可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域,是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映,每个计算单元综合加权输人,通过激活函数作用产生输出,主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点,而模型化是选择网络权重实现的,因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性,用ANN也不能很好描述与预测体系。显然,选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一,而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力,已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

人工神经网络课程论文

浅谈人工神经网络 一、人工神经网络的发展 1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1984年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。近20年来,神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用,发展速度惊人。 二、人工神经网络的原理 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称“神经元”,或“单元”)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。 它的构筑理念是受到生物(人或其他动物)神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method)得以优化,所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 三、人工神经网络的应用范围及热点 计算机人工神经网络是一门应用广泛,涉及多学科交叉、综合的前沿学科。人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上,采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象,并建立的某种简化模型。突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限,标志着人们智能信息处理能力和模拟人

《遥感导论》教案.doc

1 单波段摄影像片的解译 (1) 可见光黑白像片和黑白红外像片的解译 (2) 彩色像片与彩红外像片的解译 2 多光谱扫描图像的解译 (1) 多光谱扫描图像的特点 (2) 多光谱扫描图像的解译方法 3 热红外图像的解译 4 雷达图像的解译 (1) 雷达图像的解译要素及其特点 (2) 雷达图像的处理3 目视解译的认知过程 (3) 典型地物的散射特征与图像解译 第八章遥感图像的计算机分类 一、章节教案 1.教学目标及基本要求 (1)回顾数字图像的性质与特点、表示方法; (2)掌握数字图像分类原理、监督分类、非监督分类的具体方法及两种分类方法的区别; (3)了解遥感图像多种特征的抽取; (4)了解基于知识的分类、面向对象的分类、人工神经网络分类、模糊分类等分类方法的原理与过程; (5)掌握遥感图形分类结果的误差与精度评价方法。 2.教学内容及学时分配 第一节概述 第二节监督分类(2学时) 第三节非监督分类(2学时) 第四节其他分类方法(2学时) 第五节误差与精度评价(2学时) 3.教学重点和难点 重点: 数字图像的性质与特点、表示方法、数字图像分类原理、监督分类、非监督分类、遥感图像多种特征的抽取、遥感图像分类的其他先进方法。 难点: 监督分类和非监督分类。 4.教学内容的深化和拓宽 利用ENVI软件和Landsat数据进行演示。 5.教学方式(手段)及教学过程中应注意的问题 教学方式(手段):

讲授法、演示法 教学过程中应注意的问题: 注重培养从的软件操作能力。 6.主要参考书目及网络资源 《遥感技术基础与应用》,张安定等,科学出版社,2014。 《遥感导论》,梅安新,彭望琭,秦其明,等编著,北京:高等教育出版社,2001年。 《遥感概论》,彭望碌主编著,北京:高等教育出版社,2002年。 《遥感概论》修订版,吕国楷、洪启旺、郝允充等编著,北京:高等教育出版社,1995年。 《遥感应用分析原理与方法》,赵英时等编著.北京:科学出版社,2003年。 7.思考题和习题 比较监督分类和非监督分类的优缺点? 二、每课时单元教案 1.教学时数 2学时 2.教学方式(手段) 讲授法、演示法 3.师生活动设计 教师提问,学生回答。 4.讲课提纲、板书设计 采用多媒体教学 5.教学内容 第一节概述 遥感图像的计算机分类,是对给定的遥感图像上所有像元的地表属性进行识别归类的过程。 1.图像分类的物理基础 遥感图像是传感器记录地物发射或反射的电磁辐射的结果,遥感图像中像元的亮度是地物发射或反射光谱特征的反映。 同一类地物在同一波段的遥感图像上应该表现为相同的亮度,在同一图像的多个波段上呈现出相同的亮度变化规律。 不同的地物在同一波段图像上一般表现出互不相同的亮度,在同一图像的多个波段上呈现出各异的亮度变化规律。 在特征空间中?同一地物将会形成一个相对集中的点簇?多类地物会形成多个点簇。 2.特征变量与特征提取

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展及应用 西安邮电学院电信系樊宏西北电力设计院王勇日期:2005 1-21 1 人工神经网络的发展 1.1 人工神经网络基本理论 1.1.1 神经生物学基础生物神经系统可以简略地认为是以神经元为信号的处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞,即神经元(neuron) 。 (1)神经元具有信号的输人、整合、输出三种主要功能作用行为,结构如图1 所示: (2)突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。 (3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.1.2 建模方法神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型;②神 经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后冉与真实对象作比较(仿真处理方法)。1.1.3 概

念人工神经网络用物理町实现系统采模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交义学科,其概念以T.Kohonen.Pr 的论述 最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性神经元,模型见图2)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神 经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40 年代初。半个世纪以来,经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的较为曲折的道路。1943 年,心理学家W.S.Mcculloch 和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P 模型, 这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型,虽然神经元的功能比较弱,但它为以后的研究工作提供了依据。1949 年,心理学家D. O. Hebb提出突触联系可变的假设,根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年,计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型,它的模型包含了现代计算机的一些原理,是第一个完整的人工神经网络。1969 年,美国著名人工智能学者M.Minsky 和S.Papert 编写了影响很大的Perceptron 一书,从理论上证明单层感知机的能力有限,诸如不能解决异或问题,而且他们推测多层网络的感知能也不过如此,在这之后近10 年,神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。美国生物物理学家J.J.Hopfield 于1982年、1984 年在美国科学院院刊发表的两篇文章,有力地推动了神经网络的研究,引起了研究神经网络的

《人工智能导论》课程研究报告总结

《人工智能导论》课程研究报告题目:BP神经网络的非线性函数拟合 班级:自动化1303班 姓名:汪洋、房亮、彭正昌、蔡博、刘航、范金祥 学号: 2016年1月1日

目录 第一章人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab (3) 1.2人工神经网络的研究背景和意义 (3) 1.3神经网络的发展与研究现状 (4) 1.4神经网络的应用 (5) 第二章神经网络结构及BP神经网络 (5) 2.1神经元与网络结构 (5) 2.2 BP神经网络及其原理 (9) 2.3 BP神经网络的主要功能 (11) 第三章基于matlab的BP神经网络的非线性函数拟合 3.1运用背景 (5) 3.2模型建立 (9) 3.3MatLab实现 (11) 参考文献 (15) 附录 (17)

人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab 人工神经网络(Artificial Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关,是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷,因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展,并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言,广泛地运用于包括信号与图像处理,控制系统设计,系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题,目前工程领域中较为流行的软件MATLAB,提供了现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNbox),为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法,使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中,应用MATLAB 语言构造典型神经网络的激活传递函数,编写各种网络设计与训练的子程序,网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序,使自己能够从烦琐的编程中解脱出来,减轻工程人员的负担,从而提高工作效率。 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式,是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究,可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点:(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了解它们相互联系和相互作用的机理,从而揭示思维的本质,探索智能的本源。(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即神经网络计算机。(3)研究仿照脑神

人工神经网络算法

https://www.wendangku.net/doc/b83182862.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签:杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解,现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的,在门禁系统,逃犯识别,各种验证码破译,银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景,当然也可以用来做客户数据的挖掘工作,比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似,看到一个人也就是识别对象以后,我们首先提取其关键的外部特征比如身高,体形,面部特征,声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间,有这个人的信息的话,这个人就是熟人,否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征,X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重,这个权重非常重要,也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前,电脑根据预设变量提取这个人的信息,阿猫面部怎么样,身高多少,体形胖瘦,声音有什么特征,链接权重初始值是随机的,假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值(设为Q)进行比较,如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就

关于人工神经网络的分析

人工神经网络 分析 班级: 学号: 姓名: 指导教师: 时间:

摘要: 人工神经网络也简称为神经网络,是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始,关于人工神经网络的研究就开始了。半个多世纪以来,神经网络经历了萌芽期、第一次高潮期、反思低潮期、第二次高潮期、再认识与应用研究期五个阶段。而近年来,人工神经网络通过它几个突出的优点更是引起了人们极大的关注,因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。目前,神经网络已成为涉及计算机科学、人工智能、脑神经科学、信息科学和智能控制等多种学科和领域的一门新兴的前言交叉学科。 英文摘要: Artificial neural networks are also referred to as the neural network is a neural network model of animal behavior, distributed parallel information processing algorithm mathematical model. This network relies on system complexity, achieved by adjusting the number of nodes connected to the relationship between, so as to achieve the purpose of processing information. Since the understanding of the human brain compared to traditional computer calculation and are completely different way to start on artificial neural network research began. Over half a century, the neural network has experienced infancy, the first high tide, low tide reflections, the second peak period, and again knowledge and applied research on five stages. In recent years, artificial neural networks through which several prominent advantage is attracting a great deal of attention because it is a large complex problem solving provides a relatively simple and effective way. Currently, neural networks have become involved in computer science, artificial intelligence, brain science, information science and intelligent control and many other disciplines and fields of an emerging interdisciplinary foreword. 关键字:

人工智能神经网络例题

神经网络学习 假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4,请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。 解:根据“或”运算的逻辑关系,可将问题转换为: 输入向量:X1=[0, 0, 1, 1] X2=[0, 1, 0, 1] 输出向量:Y=[0, 1, 1, 1] 由题意可知,初始连接权值、阈值,以及增益因子的取值分别为: w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3,η=0.4 即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为: X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0)) W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0)) 根据单层感知起学习算法,其学习过程如下: 设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0,其期望输出为d(0)=0,实际输出为:y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0 实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。 再取下一组输入:x1(0)=0和x2(0)=1,其期望输出为d(0)=1,实际输出为: y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1 实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。 再取下一组输入:x1(0)=1和x2(0)=0,其期望输出为d(0)=1,实际输出为: y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0)) =f(0.2*1+0.4*0-0.3) =f(-0.1)=0 实际输出与期望输出不同,需要调节权值,其调整如下: θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1 w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6 w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4 再取下一组输入:x1(1)=1和x2(1)=1,其期望输出为d(1)=1,实际输出为: y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*1+0.4*1+0.1) =f(1.1)=1 实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。 再取下一组输入:x1(1)=0和x2(1)=0,其期望输出为d(0)=0,实际输出为: y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1)) =f(0.6*0+0.4*0 + 0.1)=f(0.1)=1

机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network) 非监督式学习:

在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习: 在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM.)等。 强化学习:

人工智能技术导论(廉师友)考试复习重点总结

第一章 人工智能:主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 为什么要研究人工智能:1)普通计算机智能低下,不能满足社会需求。2)研究人工智能也是当前信息化社会的迫切需求。3)智能化是自动化发展的必然趋势。4)研究人工智能,对人类自身智能的奥秘也提供有益帮助。 远期目标是要制造智能机器。具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力,具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力,还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。 近期目标:是实现机器智能。即先部分地或某种程度地实现机器智能,从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。 人工智能的研究内容1)搜索与求解2)学习与发现3)知识与推理4)发明与创造5)感知与交流6)记忆与联想7)系统与建造8)应用与工程 研究途径与方法:1)心理模拟,符号推演法就是以人脑的心理模型为依据,将问题或知识表示成某种逻辑网络,采用符号推演的方法,实现搜索、推理、学习等功能,从宏观上来模拟人脑的思维,实现人工智能。2)生理模拟,神经计算就是用人工神经元组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体,用称为神经计算的方法实现学习、记忆、联想、识别和推理等功能,从而来模拟人脑的智能行为,使计算机表现出某种智能。3)行为模拟,控制进化是一种基于感知-行为模型的研究途径和方法,它是在模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性,如自适应,自寻优、自学习、自组织等,来研究和实现人工智能。4)群体模拟,仿生计算模拟生物群落的群体智能行为,从而实现人工智能。5)博采广鉴,自然计算就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型,这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。6)原理分析,数学建模就是通过对智能本质和原理的分析,直接采用某种数学方法来建立智能行为模型。 人工智能的基本技术1)表示a符号智能的表示是知识表示b计算智能的表示一般是对象表示2)运算a符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作b计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算3)搜索a符号智能在问题空间内搜索进行问题求解b计算智能在解空间搜索进行求解 第三章 1广度优先搜索的特点广度优先中OPEN表是一个队列,CLOSED表是一个顺序表,表中各节点按顺序编号,正被考察的节点在表中编号最大,广度优先策略是完备的广度优先搜索策略与问题无关,具有通用性。缺点搜索效率低。 2. 深度优先搜索的特点OPEN表为一个堆栈。一般不能保证找到最优解。当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制,即有界深度优先搜索。最坏情况时,搜索空间等同于穷举。 3. 加权状态图与代价树边上附有数值的状态图称为加权状态图或赋权状态图,这种数值称为权值。加权状态图的搜索:加权状态图的搜索与权值有关,并且要用权值来导航。具体来讲,加权状态图的搜索算法,要在一般状态图搜索算法基础上再增加权值的计算与传播过程,并且要由权值来确定节点的扩展顺序。 4。综述图搜索的方式和策略。用计算机来实现图的搜索有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜索。树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。线式搜索就是在搜索过程中只记录那些当前认为是处在所找路径上的节点和边。线式搜索的基本方式又可分为不回溯和可回溯的的两种。图搜索的策略可分为:盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索就是无向导的搜索。树式盲目搜索就是穷举式搜索。而线式盲目搜索,对于不回溯的就是随机碰撞式搜索,对于回溯的则也是穷举式搜索。启发式搜索则是利用“启发性信息”引导的搜索。启发式搜索又可分为许多不同的策略,如全局择优、局部择优、最佳图搜索等。 第四章 三种遗传操作:1)选择-复制从种群中选择适应度高的染色体进行复制,以生成下一代种群。2)交叉就是互换两个染色体某些位上的基因。3)变异就是改变染色体某个(些)位上的基因。 遗传算法就是对种群中的染色体反复做三种遗传操作,使其朝着适应度增高的方向不断更新换代,直至出现了适应度满足目标条件的染色体为止。 遗传算法的主要特点1)遗传算法一般是直接在解空间搜索, 而不像图搜索那样一般是在问题空间搜索, 最后才找到解。2)遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集, 所以遗传算法是一种随机搜索算法。3)遗传算法总是在寻找优解, 所以遗传算法又是一种优化搜索算法。4)遗传算法的搜索过程是从空间的一个点集(种群)到另一个点集(种群)的搜索。5)遗传算法的适应性强, 除需知适应度函数外, 几乎不需要其他的先验知识。6)遗传算法长于全局搜索, 它不受搜索空间的限制性假设的约束,不要求连续性, 能以很大的概率从离散的、多极值的、含有噪声的高维问题中找到全局最优解。 第六章 产生式系统的基本结构 产生式规则库:作用在全局数据库上的一些规则的集合。每条规则都有一定的条件,若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。一般可形成一个称为推理网络的结构图。对应过程性知识。 推理机:负责产生式规则的前提条件测试或匹配,规则的调度和选取,规则体的解释和执行。即推理机实施推理,并对推理进行控制,它也是规则的解释程序。对应控制性知识。 全局数据库:人工智能系统的数据结构中心。是一个动态数据结构,用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果。对应叙述性知识。

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