人工神经网络模型及仿真

机器学习论文

题目：人工神经网络模型及仿真

学院：电子工程学院

专业：电路与系统

姓名：

学号：

摘要

人工神经网络（artificial neural network，ANN）通常被认为是基于生物学产生的很复杂的分析技术，能够拟合极其复杂的非线性函数。它是一项发展十分迅速、应用领域十分广泛的技术，已在人工智能、自动控制、模式识别等许多应用领域中取得广泛成功。ANN是一种重要的机器学习工具。

本文首先简要讲述了一些相关的生物神经网络知识，在此基础上，引出了人工神经网络。然后概述了ANN的发展历史及现状并总结了ANN的特点。在第二部分，对ANN发展过程中具有标志性的几种ANN的模型及其结构进行了讲解，如：感知器、线性神经网络、BP网络、反馈网络等，并给出了相应的简单应用事例，而且使用功能强大的仿真软件——MATLAB对它们的性能进行了仿真分析。在论文最后，给出了本文的总结以及作者的一些体会。

ABSTRACT

Artificial neural network(ANN) is commonly known as biologically inspired, highly sophisticated analytical technique, capable of capturing highly complex non-linear functions. ANN is a kind of widely applied technique developed highly,and it has been applied sucessfully in the domains, such as artificial intelligence, autocontrol, pattern recognition and so on. In addition, ANN is a significant means of machine learning.

In this paper,the author firstly show some basic biological neural networks, on which the introduction of artificial neural network is based. Then, the author dispicts simplily the history of ANN and the present condition of ANN, and concludes the characters of ANN. In the second part of the paper, the models and structures of ANNs which representive the ANN’s development are emphasized, such as perceptron,linear neural network,BP neural network,recurrent network and so on, and some examples based on those networks are illustrated. In addition, the author simulate the performance of the ANNs by a powerful software, MATLAB. At last, the author puts forward the conclutions of this paper and his thoughts.

第一章神经网络 (1)

1.1 生物学神经网络 (1)

1.2 人工神经网络 (2)

1.2.1 人工神经网络的产生 (2)

1.2.2 人工神经网络的发展 (3)

1.2.3 人工神经网络的现状 (5)

1.3 人工神经网络的特点 (5)

第二章人工神经网络模型及仿真 (6)

2.1 人工神经元建模 (6)

2.1.1 人工神经元的基本构成 (6)

2.1.2 激活函数 (7)

2.2 感知器 (8)

2.2.1 感知器模型 (8)

2.2.2 感知器网络设计实例 (9)

2.3 线性神经网络 (10)

2.3.1线性神经网络模型 (10)

2.3.2线性神经网络设计实例 (10)

2.4 BP网络 (11)

2.4.1 BP网络模型 (11)

2.4.2 BP网络设计实例 (12)

2.5 径向基函数网络 (15)

2.5.1径向基函数网络模型 (15)

2.5.2径向基函数网络设计实例 (16)

2.6 竞争型网络 (18)

2.6.1竞争型网络模型 (18)

2.6.2竞争型网络设计实例 (18)

2.7 反馈型网络 (20)

2.7.1 Elman网络 (20)

2.7.2 Hopfield网络 (23)

第三章本文总结 (26)

参考文献 (28)

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。

工作流流程动态仿真技术的研究

2009，45（13）工作流控制模型（Petri 网）抽象化工作流模型工作流定义语言工作流元语言工作流概念模型表示形式化基于基于图1三层模型间的关系 1引言随着软件在信息社会中发挥日益重要的作用，人们对软件的正确性、可靠性、安全性等可信性质给予了越来越多的关注。如何在软件的开发和运行过程中保证软件具有可信性质也成为软件理论和技术越来越重要的研究方向。自从20世纪90年代，工作流管理系统的研究与应用得到了长足的发展，实践证明它在改进和优化业务过程，提高业务工作效率，实现更好的业务过程控制，提高顾客服务质量，提高业务过程的柔性等方面起到了重要作用。工作流管理系统中的两个核心组件分别是流程定义组件与流程执行组件。而现有的工作流系统或多或少都存在着一些缺憾：（1）模型描述能力有限；（2）难以快速适应多变的市场需求；（3）定义的流程和实际系统之间的正确性差异。为保证流程设计的正确与可靠，应该对所设计的流程分别进行静态的分析验证和动态的仿真测试。通过研究与分析，一个完整的工作流模型应该分为三个层次：元模型层、模型层和控制模型层。其中元模型层给出了流程定义的主要成分及其语言描述。扩展的信牌驱动模型属于模型层，它对经典Petri 网进行了改进与扩充，基本解决了经典Petri 网描述业务过程的局限性。只保留了控制机制的Petri 网模型是对工作流流程定义语言的更高级别的抽象，因此属于控制模型层。三层模型之间的关系如图1所示。因此关于流程的分析验证也可以分为三个层次进行：基于元模型层次上的语法验证、基于模型层次上的语义验证（仿真）和基于控制模型层次上形式化分析。又可以将它们分为静态检查与动态仿真，其中静态检查主要针对的是流程的静态定义，包括基于元模型层次上的语法验证和基于控制模型层次上的形式化分析；而动态仿真主要针对流程的动态执行过程即基于工作流流程动态仿真技术的研究付丽娜，郝克刚FU Li-na ，HAO Ke-gang 西北大学软件工程研究所，西安710069 Software Engineering Institute ， Northwest University ，Xi ’an 710069，China E-mail ：fulina_97@https://www.360docs.net/doc/d56156093.html, FU Li-na ，HAO Ke-gang.Research on dynamic simulation of workflow https://www.360docs.net/doc/d56156093.html,puter Engineering and Applications ， 2009，45（13）：29-33.Abstract ：The mode to capability analysis and correctness verification of workflow process is divided in static inspection and dy － namic simulation.Especially the paper studies several key problems in process simulation ，setting up simulation enviroment ，the al －gorithm for arranging events in a queue based on path coverage rule ，analyzing simulation results.It adopts interactive and non-interactive means ， employs white-box and black-box methods to test workflow process based on high coverage rate.And at last it gives expression to type ，distribution and trend of process defects. Key words ：Workflow Management System （WFMS ）；token-driven workflow computation model ；process ；simulation engine ；event ；verification 摘要：对于工作流流程的能力分析以及正确性验证，其方式上可分为静态分析与动态仿真。论文侧重研究通过动态仿真手段对流程进行测试与分析，验证流程在合适的时间，由合适的资源做合适的事。针对仿真过程中的几个关键问题———设置仿真环境、基于路径覆盖准则的事件排队算法及仿真结果的统计分析做了较深入研究。仿真采用了交互式与非交互式两种手段，利用白盒与黑盒两种测试方法对被测流程进行高覆盖度仿真，并通过仿真结果反映缺陷的类型、分布与走势。关键词：工作流管理系统；信牌驱动模型；流程；仿真引擎；事件；验证 DOI ：10.3778/j.issn.1002-8331.2009.13.009文章编号：1002－8331（2009）13-0029-05文献标识码：A 中图分类号：TP311 基金项目：国家高技术研究发展计划（863）（the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA010305）。作者简介：付丽娜（1979-），女，博士研究生，研究方向为软件理论、工作流相关技术等；郝克刚（1936-），男，博士生导师，目前研究方向为工作流技术、分布式计算和软件理论等。收稿日期：2009-01-21 修回日期：2009-02-25 Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用29

工作流系统需求分析

工作流系统需求分析业务过程描述：工作流是一种反映业务流程的计算机化的、实现经营过程集成与经营过程自动化而建立的可由工作流管理系统执行的业务模型。工作流起源于生产组织和办公自动化领域，其目的是将现有工作分解，按照一定的规则和过程来执行并监控，提高效率，降低成本。下图是用户使用工作流系统的业务过程：

业务模型描述：

系统组成：工作流管理系统由客户端、流程定制工具、流程监控与管理和工作流运行服务四个部分组成，下图是系统构件图：系统功能划分：工作流管理系统是指运行在一个或多个工作流引擎的软件上用于定义、实现和管理工作流运行的一套软件，从用户建模的过程来看在建立阶段功能主要是工作流过程和相关活动的定义和建模，在运行阶段包括运行流程的监控、管理以及执行过程中的人机交互等。工作流管理系统由流程定制工具、流程监控与管理、工作流运行服务和客户端交互四个部分组成，整个系统的使用者可以分为四种：系统管理员、流程设计人员、流程管理人员、普通用户。下图是整个工作流管理系统的顶层用例：

第一部分流程定制工具本部分主要完成企业信息流中业务过程的图形化建模，定制工具提供丰富的图形化元素、简单易懂的建模方法以及完善的模型管理方式。流程定制用例图：

打开流程模型参与者：流程设计者。前置条件：流程定制工具已经打开。后置条件：被选择的流程模型中的内容被展开。步骤序列： 1．打开流程模型列表或新建流程模型文件。 2．选择流程模型文件名称。 3．展开流程模型中的设计内容。保存流程模型参与者：流程设计者。前置条件：某个流程模型已经被打开，并且被修改。后置条件：修改过的流程模型存到了物理文件中。步骤序列： 1．保存流程模型到物理文件中。删除流程模型参与者：流程设计者。前置条件：拥有可被删除的流程模型。后置条件：选中的流程模型被删除。步骤序列： 1．用户打开流程模型列表。 2．用户选择想要删除的流程模型。 3．系统删除选中的流程模型。导入导出流程模型参与者：流程设计者。前置条件：拥有可被导入的文件或导出的流程模型。后置条件：流程模型被导出成文件或模型文件被导入到设计系统成为流程模型。步骤序列： 1．用户打开可被导入文件列表或设计工具中的流程模型列表。 2．用户选择将被导入的流程文件或选择将被导出的流程模型。 3．系统把导入文件生成流程模型或把导出流程模型生成流程文件。流程发布参与者：流程设计者。前置条件：拥有设计完成并可供发布的流程模型。后置条件：流程模型被发布并可通过客户工具执行。步骤序列： 1．用户打开流程模型列表。 2．用户选择发布的包或流程。 3．用户选择发布的运行服务器。 4．用户形成发布版本。

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

模糊推理神经网络诊断模型案例

模糊推理神经网络诊断模型案例 [摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法，建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型，并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后，将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中，分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。 [关键词]神经网络故障诊断智能诊断 1模糊推理神经网络诊断模型建立 1．1通用网络模型自适应动态特性比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络，可以发现其核心是单层神经网络，则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念，对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论，证明从略。定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。Rm)。由推论1表明，通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn，Rm)，因而具有良好的自学习、自适应动态特性。 1．2诊断建模方法设xjn(j=1，2，...，k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数，yin，(i=1，2，...l)对应第n个样本的1种故障模式，共有N个样本xjn∈RN，yin∈RN，[n=1，2，...，N)，则故障模式向量Y={yin，i=1，2，...，l}与特征参数向量x={xin，i=1，2，...，k}间的内在关系用函数P表示，有：X=P(Y)。当N→∞时，函数P的逆函数存在，以函数S表示，有：Y=S(X) 诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集，确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X)，使得对于任意的ε>0，满足：

人工神经网络题库

人工神经网络系别：计算机工程系班级： 1120543 班学号： 13 号姓名：日期：2014年10月23日

人工神经网络摘要：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）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能；引言人工神经网络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。一、人工神经网络的基本原理 1-1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。它和人体中其他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接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。图1-1简单神经元网络及其简化结构图（1）细胞体（2）树突（3）轴突（4）突触

模糊控制与神经网络

BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。神经网络神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这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。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。【人工神经网络的工作原理】人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

工作流分析及设计

工作流系统需求分析及设计业务过程描述：工作流是一种反映业务流程的计算机化的、实现经营过程集成与经营过程自动化而建立的可由工作流管理系统执行的业务模型。工作流起源于生产组织和办公自动化领域，其目的是将现有工作分解，按照一定的规则和过程来执行并监控，提高效率，降低成本。下图是用户使用工作流系统的业务过程：

业务模型描述：

基于时序逻辑的工作流建模与分析方

基于时序逻辑的工作流建模与分析方法1 王远，范玉顺 (清华大学自动化系,北京 100084) 摘要提出了一种基于活动时序逻辑(TLA)的工作流建模与模型分析的形式化方法。该方法将模型及模型的性质都表示为一个TLA公式，对工作流模型性质的分析可以等价为对TLA中两个公式之间是否存在蕴涵关系的检验，从而建立了一个工作流模型各层次分析统一框架。一个工作流建模和分析的实例验证了所提出方法的有效性，该方法在建模、模型分析以及指导模型设计等方面都有较好的应用前景。关键词工作流，活动时序逻辑，工作流模型分析 1基金项目：国家自然科学基金项目（60274046） 0 引言工作流管理是实现企业过程集成和提高企业运行效率、柔性的一种全面的支撑技术。该技术在办公自动化(OA)、计算机支持的协同工作(CSCW)、经营过程重组(BPR)等几个领域中的应用证明,工作流模型的合理性验证与分析是成功实施工作流管理的关键[1]。工作流模型分析可以分为逻辑、时间和性能三个层次。逻辑层次关心的是工作流模型中事件点与事件点之间的关系,时间层次的分析是在逻辑层次的基础上研究模型中时间段与时间段之间的关系,而性能层次分析一般是指(考虑资源信息) 通过仿真或严格的理论分析,获得与系统性能相关的量化指标,来评估建立的工作模型是否满足目标需求。工作流模型的验证与分析的方法与建模方法密切相关。工作流建模方法可以分为非形式化方法与形式化方法[2]。非形式化方法主要包括活动网络图法、ECA(Event-Condition-Action)规则方法、面向系统交互的工作流建模语言等，这些非形式化的建模方法普遍缺乏对模型验证与分析的支持。工作流建模的形式化方法以基于Petri网的建模方法为主，并在此基础上形成了一些工作流模型验证与分析的方法，然而这些基于Petri网的方法存在两个问题：一是没有统一的方法框架，无法满足工作流模型多种性质的验证需要，而是针对一种性质，提出一种特殊的高级Petri网建模方法，找到该性质在Petri网中的表达方式，并针对这种表达方式提出一种验证算法，比如，用户需要验证模型中两个活动之间的时间距离约束，现有的方法无法验证，就只能依靠研究人员的创造力，提出一种特殊的Petri网，并发展一种专门的验证方法；二是在指导工作流模型的设计和工作流模型的综合方面无法满足需要，比如要设计一个满足给定性质的工作流模型，现有的模型验证方法就无法提供有力的支持。针对上述工作流模型分析验证中存在的问题，本文用时序逻辑作为理论基础，提出了一种基于时序逻辑的工作流建模与分析方法，为工作流模型各个层次的验证与分析提供了一种新思路。 1 TLA基本概念时序逻辑作为一种表示各种动态系统行为和性质的逻辑语言，近年来在反应系统、实时系统的表示与验证、网络协议的分析、多媒体通信同步以及自然语言理解、专家系统、人工智能等方面得到了广泛的应用[3-5]。在本文提出的基于时序逻辑的工作流建模分析方法中，一个工作流过程模型被描述为一个时序逻辑系统中的公式，同时该模型需要被验证的和分析的性质也表示为一个时序逻辑公式，该方法对所验证的性质并没有特殊的限定。要分析工作流模型是否满足该性质，只需在相应的逻辑系统中利用逻辑推理和模型检查等技术检验这两个公式之间是否存在蕴涵关系。这就使得对工作流模型各层次的验证可以统一到一个方法框架中来。同时，由于在时序逻辑中并不区分公式表示的是模型还是模型的性质，这使得本文提出的方法在指导工作流模型的设计和工作流模型的综合方面有较好的应用前景。本文使用的时序逻辑系统是活动时序逻辑

人工神经网络的模型

MP模型神经元人工神经网络的模型：人工神经元的模型、常用的激活转移函数、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联接形成网络，称为人工神经网络神经元之间相互联接的方式称为联接模式。相互之间的联接强度由联接权值体现。在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程，就是修改网络权值的过程。人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则：由一定数量的基本神经元分层联接；每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单；网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。人工神经网络模型至少有几十种，其分类方法也有多种。例如，若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络；若按突触连接的性质，可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。人工神经网络的局限性： (1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决； (2) 还没有完整成熟的理论体系； (3) 还带有浓厚的策略和经验色彩； (4) 与传统技术的接口不成熟。如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。 ____________ 根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络分层网络可以细分为三种互连形式:

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的若干基本特征，但并非其逼真的描写。人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型：线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型：兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示：上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、

支持企业流程再造的工作流仿真平台研究

支持企业流程再造的工作流仿真平台研究摘要：工作流仿真是支持企业实现业务流程再造的有效手段。本文首先基于活动网路图的建模方法提出了一个多视图的工作流仿真模型，在此基础上设计了一个包括多个工具的工作流仿真平台，最后给出了使用该平台实现工作流仿真的流程。关键词：企业流程再造；多视图；工作流仿真引言工作流的概念起源于生产和自动化领域。工作流技术能够帮助企业实现对过程的有效组织管理和对流程的优化，达到提高生产效率、降低运营成本的目的。业务流程再造 (BPR，Business Process Reengineering)是对企业业务流程进行重新思考与再设计，以提高企业的竞争力。工作流管理技术能够较好的支持BPR中的过程分析、过程优化、过程管理与控制等环节。因此，工作流管理技术在实施 BPR 中得到了广泛应用。工作流仿真通过对工作流模型进行仿真，模拟业务流程的运转，根据仿真结果对流程进行分析评估。工作流仿真具有高效、低成本、不影响实际业务系统运行等优点，是支持 BPR 的一种经济可行的工作流技术手段。现有的工作流仿真研究主要集中于对工作流仿真性能指标和工作流仿真体系结构的研究。目前工作流仿真研究取得了不少成果，但依然存在一些不足之处。一般工作流仿真以集中式为主，缺乏可扩展性，工作流仿真体系不健全，没有提供覆盖建模、仿真、评估的工具。针对当前工作流仿真研究的不足，本文首先以基于活动网络图的建模方法为基础，提出一个多视图的工作流仿真模型；然后以该模型为核心构建一个工作流仿真平台，包含了建模、仿真、评估、管理等工具；最后给出了工作流仿真平台的使用模式。 1 工作流仿真模型基于活动网络图的建模方法具有流程描述直观、形象，便于理解和掌握，易于仿真实现的特点。因此本文提出的工作流仿真模型以活动网络图为基本的建模方法。基于活动网络图建立工作流模型，一般根据面向流程研究的需要从组织、资源、业务流程和信息等四个角度建立其组织模型、资源模型、过程模型和信息模型来完整描述组织（或机构）的经营或运行过程。工作流仿真模型是在工作流模型的基础上加以修改和补充得到的。在进行工作流仿真建模时需要将实际工作流管理系统中实体虚拟化加入到模型中，同时设置相应的参数信息。为了便于进行建模、仿真和评估，在工作流模型的四个模型基础上，本文提出一个多视图的工作流仿真模型，由组织结构视图、活动流视图、信息流视图和相关数据组成。（1）组织结构视图。组织结构视图描述是企业的机构组成和设置形式，是对企业各组成单元的组织结构关系的体现。由于企业的组织结构决定了其内部机构的组成及其所能担负的功能任务。企业的职能任务则决定着其内部各组成单元所能开展的业务活动以及需要或产生何种类型的信息。企业的资源与企业的组织结构密切相关，可以划分到企业的每个组成单元。因此可以在组织结构视图中为每个组成单元分配资源。（2）活动流视图。活动流视图用来定义业务流程的逻辑，包括了组成业务

人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)

人工神经网络作业M A T L A B 仿真(共3篇) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

人工神经网络仿真作业（3篇）人工神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制人工神经网络仿真作业2：基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制人工神经网络仿真作业3：基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究

神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制摘要：建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型，并给出了BP 网络结构，利用Matlab 软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 1.引言倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 2.1三级倒立摆的模型及参数三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。小车可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后如图1 所示：规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外，约定以下记号：u 为外界作用力，x 为小车位移，i （i =1，2，3）为摆i 与铅垂线方向的夹角， i O 分别为摆i 的链接点位置。其它的系统参数说明如下：

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。二人工神经网络的基本数学模型

(工作分析)基于P网工作流模型的分析

西北大学学报(自然科学网络版) 2004年5月，第2卷，第5期 Science Journal of Northwest University Online May 2004，V ol.2，No. 5 （工作分析）基于P网工作流模型的分析 ________________________ 收稿日期：2004-02-03 审稿人：葛玮，男，西北大学计算机科学系副教授

基于Petri网工作流模型的分析晋蓓，冯卫兵（1.西北大学计算机科学系，陕西西安710069；2.西安科技大学基础部，陕西西安710054）摘要：通过模型分析发现所描述的过程定义中的设计错误，以便对业务过程重构提供正确的指导和科学的依据。首先将信牌驱动模型转化为Petri网，接着将Petri网进行必要化简，最后对化简后的Petri网进行死锁等分析。关键词：工作流模型；Petri网；死锁中图分类号：TP911.7文献标识码：A文章编号：1000-274X(2004)0068-07工作流模型的分析是指采用各种方法（包括理论模型、模拟、测量方法），对工作流模型的内部行为进行分析计算，使得工作流模型于理论上是正确和有效的。虽然当下绝大部分的工作流产品均提供模型性能分析的仿真功能，但由于复杂性等原因，很难找到壹种有效的算法对模型进行分析和验证。本文于总结模型分析研究成果现状的基础上，针对目前模型验证方法存于的不足，总结了Petri网模型分析中的壹些图形化简规则，针对企业运营过程模型的特点且利用文中提出的模型正确性标准，提出了壹种具有完备性和高效率的工作流模型的模型验证方法分析。 1关联概念定义1信牌驱动模型的静态结构:多元式称为信牌驱动模型的静态结构（以下简称信牌驱动模型），其中： 1)表示扩展的信牌驱动模型所涉及的所有数据，其值域用表示； 2)表示活动集合，和分别称为功能函数和后继函数。被定义为根据出函数定义，参见下边的定义； 3）表示信牌箱集合； 4），称为的流关系，其中和分别称为入关系和出关系。对出关系定义壹个出函数：表示和关联的出函数，被称为的后继函数。 5）是惟壹的活动，称为开始活动，； 6）是壹个活动的集合，称为结束活动，； 7）称为转移的权重； 8）是（注意：中不包含）的壹种划分即是的另壹种划分，即规定。若，则；若，则；如果，则被称为简单元素。壹个信牌驱动的工作流模型，开始活动只能是壹个，可是结束活动能够是多个。为了描述问题方便，有时我们也将信牌驱动的模型简写成。定义2真假信牌，设。 1）上的壹个多重集是壹个映射(自然数集合)，令表示上所有多重集的集合； 2）表示多重集且表示多重集且表示多重集且。定义3活动的SPLIT，设为信牌驱动模型，令，称集合为出弧的集合。表示出弧的个数。和所联系的信牌箱称为的后信牌箱。或者或者和称为的SPLIT类型，记为。定义4活动的JOIN：设为信牌驱动模型，令，称集合为入弧的集合。表示入弧的个数。和联系的信牌箱称为的前信牌箱。或者或者或者或者，和称为的类型，记为。