人工神经网络课程论文
人工神经网络课程论文
阴雷鸣
2004级硕士（1）班（200420109196）
一、人工神经网络的发展与应用
人脑是产生自然智能的源泉，是真正出色的并行计算机。人工神经网络（Artificial NeuralNetworks，简称ANN）是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络，它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种非算法的信息处理系统。
人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，因而有其固有的特点：（1）、高度并行性：人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成，使其对信息的处理能力与效果惊人。
（2）、高度非线性全局作用：人工神经网络每个神经元接受大量其它神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其它神经元。网络之间的这种相互制约和相互影响，实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射.从全局的观点来看，网络整体性能不是网络局部性能的简单迭加，而表现出某种集体性的行为。
（3）、良好的容错性与联想记忆功能：人工神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆，而所记忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所存储的信息内容，因而是分布式的存储方式，这使得网络具有良好的容错性，既能进行模式信息处理工作，有能进行模式联想等的模式信息处理工作，又能进行模式识别工作。
（4）、十分强的自适应、自学习功能：人工神经网络可以通过训练和学习来获得网络的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的适应能力。
1、人工神经网络发展的回顾
一般认为，最早用数学模型对神经系统中的神经元进行理论建模的是美国心理学家麦卡洛克（W.McCulloch）和数学家皮茨（W.Pitts）。他们于1943年建立了MP神经元模型。MP神经元模型首次简单的数学模型模仿出生物神经元活动功能，并揭示了通过神经元的相互连接和简单的数学计算，可以进行相当复杂的逻辑运算这一令人兴奋的事实1957年，美国计算机学家罗森布拉特（F.Rosenblatt）提出了著名的感知器（Perceptron）模型。它是一个具
有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可达到对一定输入矢量模式进行识别的目的。1959年，当时的另外两位美国工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）提出了自适应线性元件（Adaptive linear element,简称Adaline）。它是感知器的变化形式，尤其在权失量的算法上进行了改进，提高
了训练收敛速度和精度。他们从工程实际出发，不仅在计算机上模拟了这种神经网络，而且还做成了硬件，并将训练后的人工神经网络成功地用于的小通讯中的回波和噪声，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络。1969年，人工智能的创始人之一明斯基（M.Minsky）和帕伯特（S.Papert）在合著的《感知器》一书中对以单层感知器为代表的简单人工神经网络的功能及局限性进行了深入分析。他们指出，单层感知器只能进行线性分类，对线性不可分的输入模式无能为力，而其解决的办法是设计出具有隐含层的多层神经网络，但是要找到一个有效修正权矢量的学习算法并不容易。这一结论使得当时许多神经网络研究者感到前途渺茫，客观上对神经网络理论的发展起了一定的消极作用。美国学者霍普菲尔德（J.Hopfield）对人工神经网络研究的复苏起到了关键性的作用。1982年，他提出了霍普菲尔的网络模型，将能量函数引入到对称反馈网络中，是网络稳定性有了明显的判据，并利用提出的网络的神经计算能力来解决条件优化问题。另外，霍普菲尔德网络模型可以用电子模拟线路来实现，从而由此还兴起了对新一代电子神经计算机的研究。另一个突破性的研究成果是儒默哈特（D.E.Rumelhart）等人在1986年提出的解决多层神经网络权值修正的算法——误差反向传播法，简称BP算法，找到了解决明斯基和帕伯特提出的问题的办法，从而给人工神经网络增添了活力。
2、人工神经网络的应用
人工神经网络的实质反映了输入转化为输出的一种数学表达式，这种数学关系是由网络的结构确定的，网络的结构必须根据具体问题进行设计和训练。学习人工神经网络的关键在于掌握生物神经网络与人工神经网络建模的联系，人工神经网络的数学基础，以及人工神经网络的应用。
以下根据一些文献的介绍，列出神经网络在一些主要领域的应用情况：1、模式信息处理和模式识别
所谓模式，从广义上说，就是事物的某种特性类属，如：图像、文字、声纳信号、动植物种类形态等信息。模式信息处理就是对模式信息进行特征提取、聚类分析、边缘检测、信号增强噪声抑制、数据压缩等各种变换。模式识别就是将所研究客体的特性类属映射成“类别号”，以实现对客体特定类别的识别。人工神经网络特别适宜解算这类问题，形成了新的模式信息处理技术。它在各领域的广泛应用是神经网络技术发展的重要侧面。这方面的主要应用有：图形符号、符号、手写体及语音识别，雷达及声纳等目标的识别，药物构效关系等化学模式信息辨识，机器人视觉、听觉，各种最近相邻模式聚类及识别分类等等。
（1）、最优化问题计算
人工神经网络的大部分模型是非线性动态系统，若将计算问题的目标函数与网络某种能量函数对应起来，网络动态向能量极小值方向移动的过程则可视作优化问题的解算过程，稳态点则是优化问题的局部的或全局最优动态过程解。这方面的应用包括组合优化、约束条件优化等一类求解问题，如：任务分
配、货物调度、路径选择、组合编码、排序、系统规划、交通管理以及图论中各类问题的解算等。
（2）、复杂控制
神经网络在诸如机器人运动控制等复杂控制问题方面有独到之处。较之传统数字计算机的离散控制方式，更适宜于组成快速适时自适应控制系统。这方面主要应用是：多变量自适应控制、变结构优化控制、并行分布控制、智能及鲁棒控制等。
（3）、通信
神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具，尤其在处理连续时序模拟信号方面有很自然的适应性。这方面的主要应用有：自适应滤波、时序预测、谱估计和快速傅里叶变换、通信编码和解码、信号增强和降噪、噪声相消、信号特增检测等。神经网络在作弱信号检测、通信、自适应滤波等方面的应用尤其引人注目，已在许多行业得到运用。
二、人工神经网络的基本结构与模型
1、神经细胞以及人工神经元的组成
神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其它细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分：细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互连接触点称为突触。神经元简化结构人们正是通过对人脑神经系统的初步认识，尝试构造出人工神经元以组成人工神经网络系统来对人的智能，甚至是思维行为进行研究；尝试从理性角度阐明大脑的高级机能。人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出。人工神经元之间通过互相连接形成网络，称为人工神经网络。目前多哦属人工神经网络的构造大体上都采用如下一些的原则：
（1）、有一定数量的基本单元分层联接构成；
（2）、每个单元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单；
（3）、网络的学习和知识存储体现在各单元之间的联接强度上。
2、人工神经元模型
作为NN的基本单元的神经元模型，它有三个基本要素：
（1）、一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度有个连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。
（2）、一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和（线性组合）。
（3）、一个激活函数，起映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内。此外还有一个阈值qk（或偏置bk=-qk）。
x1 w11 求和激活函数
x2 wk2 uk yk
xr wkr
阈值qk
以上作用分别用数学式表达出来：
式中x1、x2、…、xr为输入信号，wk1、wk2、…、wkr为神经元k的权值，为线性组合结果，qk为
阈值，f(.)为
激活函数，yk为神经元k的输出。
激活函数f(.)通常有以下几种形式：
（1）、阈值函数：
（2）、分段线性函数：，它类似于一个放大系数为1的非线性放大器。（3）、sigmoid函数：最常用的函数形式为，参数α>0可控制其斜率。另一种常用的是双曲正切函数
3、神经元网络结构模型
从层次结构看，人工神经网络可分为单层神经网络和多层神经网络；从连接方式看，人工神经网络主要有两种：
前馈型网络和反馈型网络。
1、单层神经元网络
将两个或更多的简单的神经元并联起来，是每个神经元具有相同的输入矢量X，即可组成一个神经元层，其中每个神经元产生一个输出，图3给出了一个具有r个输入分量，k个神经元组成的单层神经元网络。一般情况下，输入分量数目r与层神经元数目k不相等，即r≠k。网络模型的网络权矩阵为：该网络的输出矢量为：Ak′1=F(Wk′r*Xr′1+Bk′1)
其中，F(.)表示激活函数，公式中的字母下标给出了矢量矩阵所具有的维数；权矩阵W元素中的行表示神经元的位数，列表示输入失量的位数，如W12表示来自第2个输入元素到第1个神经元之间的联接权值。当有q组r个输入元素作为网络的输
x1 w11 u1 y1
b1
x2 y2
b2
xr uk yk
wkr
bk
单层神经元网络模型结构入时，输入矢量X则成为一个维数为r′q的矩阵。此时输出矢量A为一个维数为k′q的矩阵Ak′q。
2、多层神经网络
将两个以上的单层神经网络级联起来则组成多层神经网络。每层网络都有一个权矩阵W，一个偏差矢量B和一个输出矢量A。多层网络的每一层起着
不同的作用，最后一层为网络的输出层，所有其它层称为隐含层。一个三层的神经网络结构如图所示：
从图上看，在多层网络中，每一隐含层的输出都是下一层的输入。特别值得强调的是，在设计多层网络时，隐含层的激活网络应采用非线性的，否则多层网络的计算能力并不比单层网络更强。
3、反馈网络
前馈网络的特点是：信号的流向是从输入通向输出。而反馈网络的主要不同点表现在它的输出信号通过与输入连接而返回到输入端。一个具有k个神经元的典型的单层反馈网络如图所示：
在反馈网络中，由于将输出循环返回到输入，所以每一时刻的网络输出不仅取决于当前的输入，而且还取决于上一时刻的输出，其输出状态由输入矢量设定后，随着网络的不断运行，从输出反馈到输入的信号不断改变，使得输出不断变化，从而使网络表现出暂态特性，使得反馈网络表现出前向网络所不具有的振荡或收敛特性。
三、NN的学习
1、学习方式
通过向环境学习获取知识并改进自身性能是NN的一个重要特点。按环境所提供信息的多少，网络的学习方式可
分为三种：
（1）、监督学习：这种学习方式需要外界存在一个“教师”，它可对一组给定输入提供应有的输出结果（正确答案）。学习系统（NN）可以根据已知输出与实际输出之间的差值（误差信号）来调节系统参数。
（2）、非监督学习：不存在外部“教师”，学习系统完全按照环境所提供数据的某些统计规律来调节自身参数或结构（这是一种自组织过程）。
（3）、再励学习：这种学习介于上述两种情况之间，外部化境对系统输出结果只给出评价（奖或惩），而不是给出正确答案，学习系统通过强化那些受奖励的动作来改善自身的性能。
2、学习算法
（1）、误差纠正学习
误差纠正学习的最终目的是使某一基于误差信号的目标函数达到最小，一是网络中每一输出单元的实际输出在某种统计意义上最逼近应有输出。一旦选定了目标函数形式，误差纠正学习句成为一个典型的最优化问题。最常用的目标函数是均方误差判据，定义为：
其中，表示误差信号，为第k个神经元在n时刻的实际输入值与相应的输出值之差。
（2）、Hebb学习
神经心理学家Hebb提出的学习规则可归结为“当某一突触两端的神经元的激活同步时，该连接的强度应增强，反之则应减弱”。描述这一思想最常用
的一种数学表达式为：
其中，、分别表示突触两端的神经元的输出与输入。由于与、的相关成比例，有时称之为相关学习规则。
3、竞争学习
顾名思义，在竞争学习时网络个输出单元相互竞争，最后达到只有一个最强激活者。
四、感知器
感知器可谓是最早的人工神经网络。单层感知器是一个具有一层神经元、采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类的目的。
1、感知器的结构模型
感知器实际上是在MP模型的基础上加上学习功能，使其权值为可以调节的产x1 w11 u1 a1
b1
x2 a2
b2
xr uk ak
wkr
bk
单层感知器网络结构模型是单层感知器的结构模型。多层网络因为要用到后面将要介绍的反向传播法进行权值修正，所以把多层感知器归类为反向传播（BP）网络之中。图给出了感知器神经元结构模型。
Xj1
w1
xj2 uj aj
w2
b
xjr wr
感知器神经元结构模型
2、感知器的工作原理
实践证明，感知器特别适合解决简单的模式分类问题。为了简单起见，我们以图所示感知器神经元，即输出为一个节点的网络为研究对象，来阐述感知器的工作原理。在图中，每一个输入分量xji(i=1,2, …,r；j和i 表示第j个输入矢量中的第i个分量元素)通过一个网络权值分量wi进行加权求和，即：，并作为阈值函数的输入，偏差b的加入使得网络多了一个可调参数。第j个输入与第j个输出的关系表达式为：。阈值函数的表达式为：。
由感知器的网络结构，我们可以看出感知器的基本功能是将输入矢量转化
为0或1的输出。感知器的输出只有0或1两个状态。当网络的权值W（这里为向量或矩阵）和b（这里为数值）确定后，在由各输入矢量Xj（j=1，2，…，p）所对应的的输入矢量空间里，可以画出W*X+b=0的轨迹，对于任意给定的一个输入矢量Xj，当通过给定的W和b的作用，或落在输入空间W*X+b=0的轨迹上，或落在W*X+b=0轨迹的上部或下部。从而达到对简单的模式分类的目的。
以输入矢量维数r=2为例，对于选定的权值矢量W=（w1，w2）和偏差b，可以在以x1、x2为坐标轴的输入平面内确定W*X+b=w1x1+w2x2+b=0的轨迹，它是一条直线，在此直线上及至线以上部分的所有x1、x2的值均使w1x1+w2x 2+b 0，若以这些点作为输入则使感知器输出为1；其他点使感知器输出为0。以上所叙述的感知器分类过程，是在网络权值和偏差给定的情况下进行的。从前面的介绍我们知道，人工神经网络重要的特征之一是具有十分强的自适应性和自学习功能，它从环境学习得来的经验分布存储在网络的权值中。因此，确定什么样的学习规则，如何进行网络权值的训练是学习神经网络的重要内容。
3、感知器的学习规则
学习规则是用来计算新的权值矩阵W和新的偏差b的算法。感知器利用其学习规则来调整网络的权值，以便该网
络对输入矢量的响应达到输出为0或1的目标输出。
对于所有的i和j，i=1,2,…,r；j=1,2,…,p；感知器修正权值的公式为：
，
用矢量矩阵来表示为：
，
其中，；为期望输出矢量；为实际输出矢量；，。
感知器的学习规则属于梯度下降法，该方法已被证明：如果解存在，则算法在有限次的循环迭代后可以收敛到正确的目标矢量。
4、网络的训练
1、网络训练的步骤
要使前向神经网络模型实现某种功能，必须对它进行训练，让他学会要做的事情，并把所学到的知识记忆在网络的权值中。人工神经网络的权值的确定不是通过计算，而是通过网络自身的训练来完成的。
感知器的训练过程如下：在输入矢量X的作用下，计算网络的实际输出A与相应的目标矢量T进行比较，检查A是否等于T，然后比较误差T-A，根据学习规则进行权值和偏差的调整；重新计算网络在新权值作用下的输入，重
复权值调整过程，知道网络的输出A等于目标矢量T或训练次数达到事先设置的最大值时结束训练。
感知器设计训练的步骤如下：
（1）、对于所要解决的问题，确定输入矢量X，目标矢量T，并由此确定各矢量的维数以及确定网络结构大小的
参数：r(表示输入矢量维数，神经元的权值向量维数)，s（表示一个输入矢量所对应的输出矢量的维数，或者表示神经元个数），p（表示输入矢量组数，）。（2）、参数初始化：赋给权值矢量W在（-1，1）的随机非0初始值；给出最大循环次数max_epcho。
（3）、网络表达式：根据输入矢量X以及最新权矢量W，计算网络输出矢量A。
（4）、检查输出矢量A与目标矢量T是否相同，如果是，或已达到自大循环次数，训练结束，否则转入（5）。
（5）、学习：根据感知器的学习规则调整权矢量，并返回（3）。
2、网络训练的实例分析
设计一个感知器，将二维的四组输入矢量分成两类。输入矢量为：
，目标矢量为：T=[1.0 1.0 0 0]
解：（1）根据题意，给定输入矢量的维数为r=2，神经元个数s=1，权值矩阵的维数为s′r个，给定输入矢量的组数p=4，输入矩阵的维数为r′p，偏差个数为s个,激活函数为。网络结构图如下所示：
x1j
w1 aj
x2j w2 b
（2）参数初始化：W=[-0.9 0.1]，b=-0.09，max_epcho=30
（3）网络表达式：,
（4）检查：由于A T,所以转入第（5）步。
（5）学习：=[-0.9 –0.9]，=-1.09。转入第（3）步，直到检查A=T或循环次数达到max_epcho
5、感知器的局限性
一般来说，感知器具有以下局限性：
（1）、由于感知器的激活函数采用的是阈值函数，输出量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分类问题。
（2）、感知器只能线性地将输入矢量进行分类。如果用一条直线或一个平面把一组输入矢量正确地划分为期望
的类别，责成该输入/输出矢量是线性可分的，否则为线性不可分的。对线性不可分输入矢量进行训练时，
感知器输出始终达不到期望输出的要求，因此，在对网络权值进行训练时，需要设置一个最大循环次数。
（3）、当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得多时，可能导致较慢的收敛速度，训练循环次数增加，训练时间延长。解决感知器局限性的办法是变单层网络结构为多层网络结构。对于多层感知器的权值训练与学习需要用到反向传播法，即BP算法。
五、人工神经网络国内研究概况
我国脑功能和神经网络课题的研究，早在40年前就已经进行，对于人工神经网络能力的研究，是在20世纪80年代才开始。1980年，涂序彦先生发表《生物控制论》一书，书中系统地介绍了神经元和神经网络的结构、功能和模型。1988年，北京大学组织召开了第一次关于神经网络的讨论会，一些知名学者在会上作了专题报告。1989年，北京和广州等地召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理——神经网络学术会议。1990年2月，由中国电子学会及计算机学会等八个学会联合发起并组织了中国第一次神经网络会议，参加人数400余人，搜集到会议记录中的论文358篇，内容涉及生物、人工神经网络模型、理论、分析应用及实现等各方面。1991年由13个单位发起和组织召开了第二次全国神经网络会议，录用论文280篇。1991年成立中国神经网络学会，大大推动了中国学术界及工程界在人工神经网络理论及应用方面的研究。经过10年的发展，我国人工神经网络的研究和应用正迈向新的高科技时代。
人工神经网络论文
基于LVQ神经网络的人脸朝向识别 摘要人脸识别是当今模式识别和人工智能的一个重要的研究方向。人脸的朝向识别是一个复杂的模式识别问题。在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、旋转角度都是不固定的，这大大增加了人脸识别的难度。为了解决这些问题，本实验采用了LVQ神经网络模型对图像中的人脸朝向识别进行研究。本实验基于matlab平台设计LVQ神经网络，实现对人脸朝向的判断。实验结果表明，LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息，以较高的准确率判别该图像中的人脸朝向。 关键字：人脸朝向识别；LVQ神经网络；matlab；特征提取 人脸识别是一个活跃的研究领域。尽管相对于虹膜和指纹识别，人脸识别的准确还比较低，但人脸的易采集、非接触的优点，让人脸识别受到越来越多的关注。人脸识别对人脸位置和状态都有一定的限制，实际应用中，图像和视频源 中人脸的位置，朝向和旋转都不是固定的，这就为我们后续的人脸识别有了更大的难度。 在人脸识别的研究领域中，人脸朝向识别是其中的一个分支。在以往的研究中，绝大多数的研究人员希望能够消除人脸朝向在人脸识别中的不良影响，但在复杂的实际环境中，我们无法忽略人脸朝向对人脸识别的影响。因此，对人脸朝向的判定和识别是非常有必要和有意义的。 1LVQ神经网络 学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个
输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（或称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。 2人脸朝向识别的设计 2.1问题描述 现采集到一组不同人脸朝向的图像，这组图像来自于10个人，每人5张图片，人脸朝向分为：左方、左前方、正面、右前方、右方，如图2-1所示。创建一个LVQ神经网络，对给出的人脸进行朝向的判定与识别。 2-1人脸朝向识别图 2.2建立模型 2.2.1设计思路 通过观察不难发现，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。所以，将眼睛位置的特征信息作为LVQ神经网络识别的输入，将5个朝向作为其输出。在对训练
基于人工神经网络的通信信号分类识别
基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6
人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
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
基于人工神经网络预测探究文献综述
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
人工神经网络发展前景111
人工神经网络发展前景 姓名 单位 摘要 在分析人工神经网络的发展过程、基本功能、应用范围的基础上，着重论述了神经网络与专家系统、模糊技术、遗传算法、灰色系统及小波分析的融合。 关键词 英文摘要 英文关键词 1前言 人工神经网络的发展起源于何时，说法不一。一般认为，其起源可追溯到Warren WcCulloch和Walter Pitts提出的MP模型。从此拉开了神经网络的序幕。20世纪50年代后期，Frank Rosenblatt定义了一种以后常用的神经网络结构，称为感知器。这是人工神经网络第一个实际应用；20世纪60年代，Bernard Widrow和Ted Hoff提出了一个新的学习算法用于训练自适应线性神经网络；20世纪70年代，Grossberg 提出了自适应共振理论。他研究了两种记忆机制（短期记忆和长期记忆），提出了一种可视系统的自组织神经网络，这是一种连续时间竞争网络，是构成自适应谐振理论网络基础；20世纪80年代，Hopfield 及一些学者提出了Hopfield网络模型，这是一种全连接的反馈网络。此外，Hinton等提出了Boltzman机。Kumellhart等人提出误差反向
传播神经网络，简称BP网络。目前BP神经网络已成为广泛使用的网络。 2应用现状 神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： 1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。 3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。 4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。 5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。 6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。 7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分
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
人工神经网络论文
人工神经网络及其应用 1. 人工神经网络发展前景 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[2]。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。 1.1 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[5]。 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）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。 人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。 1.2 神经网络的发展与研究现状 1.2.1神经网络的发展
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们
基于人工神经网络的图像识别
本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。 【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术 通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。 1 人工神经网络图像识别技术概述 近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说： （1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。 （2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。 （3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。 （4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。 2 图像识别技术探析 2.1 简介 广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。 2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系 图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。 3 人工神经网络结构和算法 在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。 bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。 bp神经网络结构算法如下所述： （1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置； （2）在黑色节点处对样本进行输入；
人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探讨
人工智能课程论文 学院计算机与信息技术 专业计算机科学与技术 年级2010级计科一班 姓名 课题对人工神经网络学习的探讨
对人工神经网络学习的探讨 摘要： 随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。 人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。 人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。 关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络 一、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN 方法。 二、人工神经网络学习的国内外研究状况
人工神经网络复习资料题
《神经网络原理》 、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>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。
人工神经网络算法
https://www.360docs.net/doc/822330875.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
人工神经网络论文
人工神经网络 学号：7 学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院 2009年12月
目录第一部分：绪论3 1.1人工神经网络的定义3 1.2人工神经网络的基本原理3 1.3生物神经元3 1.4人工神经元模型4 1.5人工神经网络模型5 1.6.常见神经元响应函数7 1.7.神经网络基本学习算法8 1.7.1有教师学习（监督学习）8 1.7.2无教师学习（无监督学习）8 1.7.3强化学习（再励学习）8 第二部分：反向传播网络9 2.1 BP网络9 2.1.1BP网络主要应用：9 2.1.2BP网络特点9 2.1.3多层BP网络简介10 2.2三层BP网络10 2.2.1三层BP网络结构图10 2.2.2三层BP网络学习算法11 2.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题11 第三部分：自适应竞争神经网络12 3.1自组织网络12 3.1.1网络类型12 3.1.2网络学习规则13 3.2竞争网络13 3.2.1网络结构13 3.2.2竞争网络原理14 3.2.3网络工作方式14 3.2.4 网络训练15 3.2.5竞争网络的局限性15 第四部分：地震预报的MATLAB实现15 4.1基于人工神经网络的地震预测研究背景15 4.2模型的建立16 4.3自适应竞争网络对地震等级进行预测16 4.3.1数据处理16 4.3.2自适应竞争网络设计17 4.4BP网络对地震的大小进行预测18 4.4.1数据处理18 4.4.2BP网络的设计19 第五部分：作业21
第一部分：绪论 1.1人工神经网络的定义 人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“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。” 1.2人工神经网络的基本原理 人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。 1.3生物神经元 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
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