人工神经网络模型及仿真
神经网络的建模与仿真
神经网络的建模与仿真随着科技的发展，越来越多的研究人员开始将神经网络应用于各个领域，如医疗、金融、自然语言处理等。
神经网络作为现代人工智能技术的核心，其建模与仿真技术也越来越受到关注。
神经网络的建模可以分为两个部分：架构的设计和权值的学习。
架构的设计通常使用基于数据的方法和基于先验知识的方法，其中基于数据的方法采用启发式搜索等技术自动寻找最优结构，而基于先验知识的方法则根据领域知识构建结构。
常见的神经网络架构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
权值的学习是指通过训练数据来确定神经网络中各个神经元之间的权值，以最小化目标函数。
常见的训练算法包括梯度下降法、反向传播算法等。
仿真是评估神经网络模型性能的重要手段，通过对模型进行仿真可以了解模型在不同条件下的行为，从而优化模型的性能。
仿真工具包括MATLAB、Python等。
在使用这些工具时，需要注意对仿真过程中的各个参数进行控制，以确保仿真结果的准确性和稳定性。
在实际应用中，神经网络经常被用作分类器或回归器。
分类器用于将输入数据归类到不同的类别中，而回归器则用于估计输入数据与输出数据之间的映射关系。
除了分类器和回归器，神经网络还可以用于聚类、降维等任务，如自编码器和深度信念网络。
神经网络的成功应用离不开数据的支撑。
建模和仿真需要大量的数据来支持，数据的准确性和多样性对神经网络的表现影响极大。
因此，在应用神经网络时，需要注意对数据集的选择和预处理，以确保数据质量和可靠性。
总之，神经网络作为现代人工智能的核心技术，在各个领域都有着广泛应用。
神经网络建模和仿真技术的发展为神经网络应用提供了坚实的基础，相信在不久的将来，神经网络将在更广阔的领域内发挥更大的作用。
基于人工神经网络的秀丽隐杆线虫趋温性行为的建模与仿真
基于人工神经网络的秀丽隐杆线虫趋温性行为的建模与仿真作者：李明旭邓欣王进王潇张笑谋来源：《计算机应用》2016年第07期摘要：为了模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，提出一种通过人工神经网络对秀丽隐杆线虫的趋温性行为进行建模的方法，并进行实验仿真。
首先，建立秀丽隐杆线虫的运动模型；然后，通过设计非线性函数逼近线虫趋温性的运动逻辑，实现运动速度和偏向角度的改变功能；最后，通过人工神经网络对该非线性函数进行学习，从而在Matlab环境中对上述过程进行实验仿真，模拟出了秀丽隐杆线虫的趋温性行为。
实验结果表明，在更接近生物体本质的条件下，反馈（BP）神经网络比径向基函数（RBF）神经网络能更好地模拟线虫的趋温性行为。
同时也表明所提方法能够很好地模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，在一定程度上揭示了线虫趋温性的实质，理论上支持了爬虫机器人的趋温性研究。
关键词：秀丽隐杆线虫；温度趋向性；反馈神经网络；径向基函数神经网络；最适温度中图分类号： TP181 文献标志码：A0引言微生物和微小有机体具有移动到适合的温度（趋温性）和化学浓度（趋化性）区域的行为[1]。
这些行为对于寻找食源、躲避有害的环境条件至关重要。
在单细胞微生物体内，这些趋向性行为是通过化学感受器蛋白控制，并使其朝向期望的温度或浓度运动。
对于高等动物，它们体内有感觉神经元和控制运动及转向的神经网络[2]，这些神经元和神经网络能够帮助生物体追踪具有相同温度或化学浓度的等高线。
高等动物的神经系统可以感知外部环境和内在状态。
在这个研究方面，秀丽隐杆线虫是一个很好的研究模型[3]。
该生物是一种结构简单、全身透明、无毒无害、能够独立生存的线虫，其身体长约2mm，在20℃下平均生活3.5天。
在发育生物学领域，其广泛应用于基础研究工作。
在细胞分化方面，特别有贡献，并且是第一个基因组完全被定序的多细胞生物。
该线虫共有302个神经元，约8000个突触连接，其神经系统的连接组（connectome）已被神经科学家了解透彻，因此对其神经系统的仿真比哺乳动物更加现实[4]。
人工神经网络-95页PPT文档资料
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本功能
传统分类能力
ANN 分类能力
分类与识别功能
2019/11/29
• ①“初值:步长:终值” 产生一个行向量（行矩 阵）。当步长为1时可以省略。如：1:5;1:2:6
• ②特殊命令：linspace(x,x2,n): ones(n)
（3）用input指令输入单个参数 （4）用小型矩阵或用数据文件输入
2019/11/29
《医学信息分析与决策》课程组
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二、MATLAB简介
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二、MATLAB简介
数值与变量
①数值
②变量：
• 变量名、函数名是对大小写很敏感的，两个字符串 表示的变量，字母都相同，大小写不同，也视为不 同的变量；
• 第一个字母必须是英文字母； • 字符间不可留空格； • 最多只能有31个字符（只能用英文字母、数字和下
连字符） • 一行中“%”后的内容仅作注释用，对MATLAB的计
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一、神经网络简介
人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点
人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过模仿人类的思维和行为，使机器能够自主地处理复杂任务。
人工智能专家系统和神经网络是AI中两个重要的子领域，它们都在不同的领域有广泛的应用。
本文将探讨人工智能专家系统和神经网络的应用以及它们的优缺点。
一、人工智能专家系统的应用人工智能专家系统是一种基于知识的计算机系统，它模拟了领域专家解决问题的过程。
专家系统通过收集和整理专家的知识，将其编码为规则和推理机制，使系统能够模拟专家的决策过程。
以下是人工智能专家系统的应用领域：医疗诊断：专家系统可以通过收集大量的病例数据和医学知识，对疾病进行精确的诊断和治疗。
它可以帮助医生更快速、准确地做出诊断，提高医疗水平。
企业管理：专家系统可以用于企业决策制定和管理。
通过评估和分析大量的数据，它可以帮助企业领导层做出更明智的决策，提高企业的效率和竞争力。
工业控制：专家系统可以应用于工业生产中的自动控制系统，使生产过程更加自动化、高效化。
它可以根据传感器收集到的数据进行实时监测和控制，提高生产质量和效率。
二、人工神经网络的应用人工神经网络是一种仿真人脑神经元结构和工作方式的计算模型。
它由大量的人工神经元和连接它们的权重组成，通过学习和调整权重来预测结果或解决问题。
以下是人工神经网络的应用领域：图像识别：神经网络可以用于图像识别和分类。
通过训练神经网络，它可以学习到不同图像的特征和模式，并能够自动识别出不同类别的图像。
自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理任务，如语言翻译、情感分析等。
它可以学习语言的语法和语义规则，并能够生成准确的翻译结果或情感分析报告。
金融预测：神经网络可以用于金融市场的预测和分析。
通过学习历史数据和市场规律，它可以预测股票价格、货币兑换率等金融指标的变化趋势。
三、人工智能专家系统的优缺点人工智能专家系统的优点之一是它可以利用专家的知识和经验，进行准确、快速的决策。
人工神经网络概述
2.1 感知器
单层感知器的学习法：
2.1 感知器
多层感知器：
在输入层和输出层之间加入一层或多层隐单元，构成 多层感知器。提高感知器的分类能力。
两层感知器可以解决“异或”问题的分类及识别任一凸 多边形或无界的凸区域。
更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。
2.2 BP网络
多层前馈网络的反向传播 （BP）学习算法，简称BP 算法，是有导师的学习，它 是梯度下降法在多层前馈网 中的应用。
基本感知器
是一个具有单层计算神经元的两层网络。 只能对线性可分输入矢量进行分类。
n个输入向量x1,x2, …, xn 均为实数，w1i，w2i,…,wni 分别是n个输入 的连接权值，b是感知器的阈值，传递函数f一般是阶跃函数，y 是感 知器的输出。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量 的响应成为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类识别的目的。
网络结构 见图，u、y是网络的输
入、输出向量，神经元用节 点表示，网络由输入层、隐 层和输出层节点组成，隐层 可一层，也可多层（图中是 单隐层），前层至后层节点 通过权联接。由于用BP学习 算法，所以常称BP神经网络 。
2.2 BP网络
已知网络的输入/输出样本，即导师信号 。
BP学习算法由正向传播和反向传播组成 ：
net.trainparam.goal=0.00001;
网络可能根本不能训
% 进行网络训练和仿真：
练或网络性能很差；
[net,tr]=train(net,X,Y);
若隐层节点数太多，
% 进行仿真预测
虽然可使网络的系统
XX1=[0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556] 误差减小，但一方面
神经元网络的建模和仿真
神经元网络的建模和仿真随着现代科技的发展，神经科学作为一门快速发展的交叉学科，引起了越来越多人的关注。
神经元是组织大脑的基本单位，神经元网络是组成神经系统的重要部分。
了解神经元网络具有重大的理论与实践意义。
建模和仿真是研究神经元网络的重要手段之一。
下文将介绍神经元网络的建模和仿真。
一、神经元的构成神经元是组成神经网络的基本单元，其构成主要由细胞体、树突、轴突和突触四个部分组成。
细胞体是一个球形的细胞，内部通过细胞核驱动完成神经元的生存和信号传递。
树突是从细胞体伸出的树枝状结构，可以接收其他神经元的信号。
轴突是从细胞体伸出的长管状结构，可以将神经元产生的信号传输到其他神经元。
突触是神经元之间的连接点，通过神经递质物质传递信号。
二、神经元的仿真在神经科学中，需要利用计算机进行神经元行为的研究。
产生神经元行为的过程可以通过电气性质进行描述。
在仿真的过程中，人们通常使用神经元模型，即数学模型来表示神经元的行为。
1、传统的神经元模型最早的神经元模型是Hodgkin-Huxley模型，它可以表示神经元的电活动过程。
该模型可以通过研究动物神经元的离子通道得出，它建立了复杂的微分方程模型，用来描述神经元的电活动和信号传递。
但由于它非常复杂，计算机在数值仿真中的计算量也非常大，限制了它在神经元仿真中的应用。
2、简化的神经元模型为了解决计算量太大的问题，人们提出了简化的神经元模型。
其中，Izhikevich模型是广泛使用的一种。
该模型建立了一个二维动态系统，包括速率变量和膜电势变量，可以定量的描述神经元的动态响应。
相比传统的神经元模型，Izhikevich模型仅有一个非线性微分方程，使得计算更为简单。
3、鸟类的神经元模型鸟类在生活中有很好的规律性和节奏，因此其神经元网也有很好的周期性特点。
神经元网络的构成和规律性使得其更容易建立模型。
目前，人们已经研究鸟类的节律管理，进行了模拟实验，可以求出每个神经元的周期性响应。
第13章 SOFM网络
图 13-3 基于欧式距离法的模式分类
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量完成模式分类。
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《人工神经网络及应用》
• 案例二
在人口统计中，人口分类是一个非常重要的指标， 但是由于各方面的原因，我国人口出生率在性别上的差异 较大，在同一时期出生的婴儿中，男婴的数量一般占多数， 其男女比例已超过了正常的比例（出生人口性别比正常值 域为102~107）。因此，正确的进行人口分类是对合理制 定人口政策具有很大的帮助。通过查阅资料获得了某年某 一月份共10个地区的人口出生比例情况，其结果如表13-1 所示。
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《人工神经网络及应用》
分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别 的输入模式分配到各自的模式类中，无导师指导的分类 也称为聚类，聚类的目的是将相似的模式样本划归一类， 而将不相似的分离开来，实现模式样本的类内相似性和 类间分离性。由于无导师学习的训练样本中不含期望输 出，因此对于某一输入模式样本应属于哪一类并没有任 何先验知识。对于一组输入模式，只能根据它们之间的 相似程度来分为若干类，因此，相似性是输入模式的聚 类依据。
13.3 SOFM神经网络的原理和学习算法
13.3.1 SOFM神经网络的原理
在SOFM神经网络训练过程中，对某个特定的输入模 式，首先在网络的输出层中会有某个神经元产生最大响 应而获胜，当输入模式的类别改变时，二维平面的获胜 神经元也会改变。然后以获胜的神经元为中心定义一个 领域，对其中所有神经元的权值进行调整，调整力度依 邻域内各神经元距离获胜神经元的远近而逐渐衰减。随 着训练的进行，此领域将会逐渐缩小，直到只包含胜出 神经元本身为止。
神经元和神经网络的建模和仿真
神经元和神经网络的建模和仿真神经元是神经网络的基本单元，它负责处理和传递信息。
神经网络是由多个神经元组成的网络，它能够模仿人类大脑中的神经处理和计算过程。
在现代科学技术的支持下，研究人员不断尝试建立和仿真神经元和神经网络，以探索人类大脑的机制，以及为人工智能的发展奠定基础。
一、神经元的建模和仿真神经元具有高度的复杂性，它包括细胞体、树突、轴突、突触等结构。
神经元的信号传递也非常复杂，包括神经元内部信息的传递和神经元之间信息的传递。
因此，为了更好地理解和研究神经元，研究人员需要将神经元建模并进行仿真。
建模神经元的过程非常复杂，需要考虑神经元的各种结构和功能。
其中一个流行的建模方法是Hodgkin-Huxley模型，该模型基于对贝塞尔方程和电势动力学的理解，揭示了神经元的动作电位形成机制。
而在神经元的仿真过程中，关键是如何模拟神经元的活动电位传递。
通常采用的方法是离散化和数值求解，通过模拟神经元内部信息传递的机制，以及神经元与神经元之间的信息传递，从而实现神经元的仿真。
二、神经网络的建模和仿真神经网络是由多个神经元相互链接形成的网络，它是一种重要的计算模型，在人工智能领域得到了广泛的应用。
神经网络的建模和仿真需要考虑多个因素，包括神经元种类、拓扑结构、连接方式和学习算法等。
神经网络的建模方法有很多种，其中最流行的是前馈神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络是一种最简单的神经网络，信息只能从输入层流向输出层，没有反馈回路。
而循环神经网络可以实现反馈回路，能够更好地处理序列数据等特殊的模型。
神经网络的仿真需要采用数值方法，对神经网络的动态行为进行建模和求解。
通常采用的方法是离散化和迭代求解，其中离散化是将连续的时间和空间离散化为离散的步数和网格，迭代求解则是将离散化后的模型在时间和空间上迭代求解。
三、未来展望神经元和神经网络的建模和仿真是神经科学和人工智能领域的一个重要研究方向。
未来，随着计算机技术的不断发展和计算能力的提高，神经元和神经网络的建模和仿真将变得更加精确和高效。
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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.
目录
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)。