录井BP人工神经网络解释方法的软件实现与应用
BP人工神经网络试验报告一
学号：北京工商大学人工神经网络实验报告实验一基于BP算法的XX及Matlab实现院（系）专业学生姓名成绩指导教师2011年10月一、 实验目的：1、 熟悉MATLAB 中神经网络工具箱的使用方法；2、了解BP 神经网络各种优化算法的原理；3、掌握BP 神经网络各种优化算法的特点；4、掌握使用BP 神经网络各种优化算法解决实际问题的方法。
二、实验内容：1 案例背景1.1 BP 神经网络概述BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。
在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。
每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。
如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。
BP 神经网络的拓扑结构如图1.1所示。
图1.1 BP 神经网络拓扑结构图图1.1中1x ,2x , ……n x 是BP 神经网络的输入值1y ,2y , ……n y 是BP 神经的预测值,ij ω和jk ω为BP 神经网络权值。
从图1.1可以看出,BP 神经网络可以看成一个非线性函数,网络输入值和预测值分别为该函数的自变量和因变量。
当输入节点数为n ,输出节点数为m 时,BP 神经网络就表达了从n 个自变量到m 个因变量的函数映射关系。
BP 神经网络预测前首先要训练网络,通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。
BP 神经网络的训练过程包括以下几个步骤。
步骤1:网络初始化。
根据系统输入输出序列()y x ,确定网络输入层节点数n 、隐含层节点数l ,输出层节点数m ,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值ij ω和jk ω,初始化隐含层阈值a ,输出层阈值b ,给定学习速率和神经元激励函数。
步骤2:隐含层输出计算。
根据输入向量x ,输入层和隐含层间连接权值ij ω以及隐含层阈值a ,计算隐含层输出H 。
式中, l 为隐含层节点数; f 为隐含层激励函数,该函数有多种表达形式,本章所选函数为:步骤3:输出层输出计算。
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
它由大量的人工神经元（Artificial Neurons）相互连接而成，并通过加权和激活函数来模拟神经元之间的信息传递。
人工神经网络模型是一种在计算机中模拟信息处理和知识获取方式的数学模型，它能够通过学习自适应调整神经元间的连接权值，从而实现对数据的分类、识别、预测等功能。
在人工神经网络中，每个人工神经元接收多个输入信号，并将这些输入信号进行加权求和后经过激活函数处理得到输出信号。
神经元之间的连接权值决定了不同输入信号对输出信号的影响程度。
而激活函数则用于对神经元的输出进行非线性映射，增加人工神经网络的模拟能力。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法（Backpropagation）来进行的。
反向传播算法基于梯度下降法的思想，通过计算输出误差对连接权值的偏导数来调整连接权值，使得神经网络的输出尽可能接近于所期望的输出。
反向传播算法通常需要大量的训练数据和反复迭代的过程才能得到较好的结果。
人工神经网络的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1. 图像识别：人工神经网络能够通过学习大量的图像数据，实现对图像的识别和分类。
例如，人工神经网络可以通过学习大量的猫的图片，实现对新的图片是否为猫的判断。
2. 语音识别：人工神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的识别和转录。
例如，语音助手中的语音识别功能就是基于人工神经网络实现的。
3. 自然语言处理：人工神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对自然语言的理解和处理。
例如，机器翻译、情感分析等领域都可以使用人工神经网络进行处理。
4. 数据挖掘：人工神经网络可以通过学习大量的数据，实现对数据的分类、聚类、预测等任务。
例如，人工神经网络可以通过学习用户的历史行为数据，预测用户的购买行为。
5. 控制系统：人工神经网络可以通过学习环境和控制信号之间的关系，实现对复杂控制系统的建模和控制。
bp人工神经网络的原理及其应用
廷塑签凰．B P人工神经网络的原理及其应用焦志钦(华南理工大学，广东广州510000)f}商鞫人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分交之一。
本文对神经网络中的BP算法的原理做了详尽的阐述，并用M a da b 程序对其进行了应用。
表明它具有强大的拟合功能。
房；建闭B P算法；M adab1人工神经网络的发展人工神经网络是一个由多个简单神经元相互关联构成的能够实现某种特定功能的并行分布式处理器。
单个神经元由杈值、偏置值、净输^和传输函数组成。
多输入单神经元模型如图1—1所示。
岛见：●仇图1—1多输入单神经元模型其中P为输入值，w．为连接权值，b为偏置值，f似o√为传输函数。
神经元值n=w p+b，输出值为a=f M。
人工神经网络的第一个应用是感知机网络和联想学习规则。
不幸的是，后来研究表明基本的感知机网络只能解决有限的几类问题。
单层感知机只能解决线性分类问题。
不能解决异或问题，也不能解决非线性问题，因此就有单层感知机发展为多层感知机。
多层神经网络中—个重要的方法是B P算法。
BP网络属于多层前向网络，如图1—2所示：卫咒鼍旬k图卜2卵网络模型2B P算法B P网络计算方法如式(2—1)所示，为简化，将神经元的阈值8视为连接权值来处理，并令xo=go=ho=一1，故式(5-1)可以改写为式(2—2)。
92‘i互％蕾一8少j=I，2，…，，17也=，f∑峭一日．J j卢7，22，…，n2(2，1)^=，f2郴一日。
Jj卢7，，…，(2—1)心y，--f凭峭叫i j=1，2，…，n29=7i互w刚∥j=1，2，．．’，几7^-f嚷郴一日小』=7，2，…，n2(2—2)M=f f三峭一日，Jj j=l，2，…，n2，=，B P算法是一种有导师的学习算法，这种算法通常是应用最速下降法。
图2—1描述了B P网络的一部分，其中包括工作信号(实线)和误差信号(虚线)两部分。
2002。
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BP神经网络基本原理与应用
BP神经网络基本原理与应用BP神经网络，即反向传播神经网络（BackPropagation Neural Network），是一种常用的人工神经网络模型，由几层节点相互连接而成，通过输入与输出之间的连接进行信息传递与处理。
BP神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域，具有较好的非线性映射能力和逼近复杂函数的能力。
BP神经网络的基本原理是参考人脑神经元的工作方式，通过模拟大量神经元之间的连接与传递信息的方式进行数据处理。
BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中输入层接收外部输入的数据，输出层返回网络最终的结果，隐藏层通过多个节点进行信息传递和加工。
在前向传播阶段，输入数据从输入层进入神经网络，通过各层节点之间的连接，经过各层节点的加权和激活函数处理，最终输出到输出层。
此过程权值是固定的，只有输入数据在网络中的传递。
在反向传播阶段，通过计算输出层的误差与目标输出之间的差异，反向传播至隐藏层和输入层，根据误差大小调整各层节点之间的权值。
这种反向传播误差的方式可以不断减小输出误差，并逐渐调整网络的权值，使得网络的输出结果更加准确。
BP神经网络的应用非常广泛，可以有效地处理非线性问题。
例如，在模式识别领域，可以用于人脸识别、声纹识别等方面，通过学习大量的样本数据，提取出特征并建立模型，实现对特定模式的识别和分类。
在数据挖掘领域，可以用于聚类分析、分类预测等方面，通过训练网络，建立数据模型，对未知数据进行分类或者预测。
在预测分析领域，可以用于股票预测、销售预测等方面，通过学习历史数据，建立预测模型，对未来的趋势进行预测。
总的来说，BP神经网络作为一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性映射能力和逼近复杂函数的能力，其基本原理是通过输入与输出之间的连接进行信息传递与处理，并通过不断调整权值来减小输出误差。
在实际应用中，可以广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域，为我们解决复杂问题提供了有力的工具和方法。
BP神经网络基本原理与应用
BP网络常用传递函数:
BP网络的传递函数：
o
f
(net)
1
1 enet
BP神经网络的学习
• 学习过程： 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络连 接的权值，阈值。以使网络的输出不断地接近期望 的输出。
• 学习的本质： 对各连接权值、阈值的动态调整
• 学习规则： 权值、阈值调整规则，即在学习过程中网络中各神 经元的连接权变化所依据的一定的调整规则
w1 (1,2) w1 (2,2)
w1(1,3) w1 (2,3)
W2 w2 (1,1) w2 (1,2) w2 (1,3)
其中 wi ( j,3) i ( j) 为阈值
具体算法如下：
令p=0
（1）随机给出两个权矩阵的初值；例如用MATLAB软件时可 以用以下语句：
W1(0) =rand(2,3); W2(0) =rand(1,3);
• 注：仅计算一圈（p=1，2，…，15）是不够的，直 到当各权重变化很小时停止，本例中，共计算了 147圈，迭代了2205次。
• 最后结果是：
5.5921 7.5976 0.5765 W1 0.5787 0.2875 0.2764
W2 8.4075 0.4838 3.9829
❖ 即网络模型的解为：
目录
1.神经网络的 来源
4.BP神经网 络与应用
BP神经网络
2.ANN初识
3.BP神经网 络
人工神经网络来源
1
大脑可视作为10的12次方个神经元组成的神 经网络。
• 图 神经元的解剖图
因为人与动物神经网络足够复杂
一个神经元一般会与100到10000个神经元连 接，所构成的网络是一个巨复杂网络！
人工神经网络技术及其应用
人工神经网络技术及其应用从识别文字、图像、语音到推荐系统，人工神经网络技术已经深刻影响我们的日常生活，未来更是会在人类的发展进程中扮演重要的角色。
在本文中，我们将解释人工神经网络技术的工作原理，并介绍它在各种领域的应用。
一、神经元的工作原理及网络架构人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型。
不同于传统的计算模型在完成任务时需要事先编写代码，ANN可以通过学习数据中的模式和关系来自适应的调整，从而实现解决一些问题的目的。
ANN中的神经元是模拟人类神经元的基本工作单元——接受一系列输入信号，进行处理后产生输出信号。
在神经网络中，神经元通过层次结构进行组织，由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受来自外部的信号，隐藏层负责中间处理，输出层则输出最终结果。
每个神经元之间都有连接权重，代表着神经元之间的影响大小。
二、人工神经网络的应用2.1 文字识别通过深度学习算法，人工神经网络可以识别文字，从而为OCR 技术提供了相对稳定的理论支持，也应用于语音语义分析。
在图像双向编码（Bi-directional Encoding）和CNN的基础上，神经网络实现了将文字与其上下文联系起来的功能。
2.2 图像识别通过卷积神经网络（CNN），人工神经网络可以识别形状、轮廓和特定物体。
如人脸识别技术，通过抽取人面部的高维特征，可以简单而准确的识别人脸。
2.3 语音识别通过循环神经网络和CNN，人工神经网络可以实现语音信号的识别。
人工神经网络的语音识别应用最早出现在Apple的语音助理Siri，通过神经网络分析用户的语音并发布响应结果。
2.4 推荐系统通过人工神经网络学习推荐系统中的用户和产品之间的交互关系，可以预测给出的产品可能具有的习惯用户行为，进而为用户提供更加符合兴趣和需求的产品推荐结果。
三、未来展望未来，随着数据量的增加和计算能力的提高，人工神经网络技术在应用中的市场和科技应用广度都将得到进一步的扩展与发展。
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
BP人工神经网络的基本原理模型与实例BP（Back Propagation）人工神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其基本原理是模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，通过学习和调整权重，来实现输入和输出之间的映射关系。
BP神经网络模型基本上由三层神经元组成：输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元都与下一层的所有神经元连接，并通过带有权重的连接传递信息。
BP神经网络的训练基于误差的反向传播，即首先通过前向传播计算输出值，然后通过计算输出误差来更新连接权重，最后通过反向传播调整隐藏层和输入层的权重。
具体来说，BP神经网络的训练过程包括以下步骤：1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入向量喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到输出值。
3.计算输出误差：将期望输出值与实际输出值进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
5.更新权重：根据反向传播得到的误差梯度，使用梯度下降法或其他优化算法更新连接权重。
6.重复步骤2-5直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或误差小于一些阈值。
BP神经网络的训练过程是一个迭代的过程，通过不断调整连接权重，逐渐减小输出误差，使网络能够更好地拟合输入与输出之间的映射关系。
下面以一个简单的实例来说明BP神经网络的应用：假设我们要建立一个三层BP神经网络来预测房价，输入为房屋面积和房间数，输出为价格。
我们训练集中包含一些房屋信息和对应的价格。
1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入的房屋面积和房间数喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到价格的预测值。
3.计算输出误差：将预测的价格与实际价格进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法是一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很好的非线性拟合能力和适应性，被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
BP网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外界输入的数据，隐藏层进行信息处理和转化，输出层则输出网络的结果。
BP算法主要包括前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，网络通过输入层接收输入信息，经过隐藏层的处理后，产生输出结果。
在反向传播过程中，网络根据误差信号，将误差一步步向前传播，不断调整各个层次之间的连接权值，直至误差最小化，从而实现网络训练和学习。
BP网络算法具有很强的泛化能力和适应性。
它不需要先验知识，不断通过调整权值来精确匹配输入数据与输出结果之间的关系，适用于处理各种复杂的非线性问题。
BP算法还具有很好的稳定性和鲁棒性，在模型参数调整过程中不易陷入局部极小值，训练后的网络具有很强的泛化能力和鲁棒性。
BP神经网络算法已经成功应用于图像识别、自然语言处理、文本分类、金融风险评估等领域。
例如，基于BP算法的手写数字识别系统，在MNIST（美国国家标准与技术研究所）数据集上取得了较好的识别率，已经被广泛应用于银行卡号识别等场景；基于BP算法的股票预测模型，在对历史股票数据进行训练后，能够对未来股票价格变化做出预测，帮助金融从业人员做出更为准确的投资决策。
总之，BP神经网络算法作为一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很强的非线性拟合能力和适应性，能够广泛应用于各个领域。
预计在未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，BP算法将会带来更多的应用和领域的拓展。
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[15]R.Niu,L.Kong,L.Zheng,et al.Novel graphitic carbon nitride nanosheets /sulfonated poly(ether ether ketone)acid-base hybrid membrane for vanadium redox flow battery[J].Journal of Membrane Science,2017,525:220-228.[16]L.Cao,Q.Sun,Y.Gao,et al.Novel acid-base hybrid membrane based on amine-functionalized reduced graphene oxide and sulfonated polyimide for vanadium redox flow battery[J].Electrochimica Acta,2015,158:24-34.[17]N.Wang,J.Yu,Z.Zhou,et al.SPPEK/TPA composite membrane as a separator of vanadium redox flow battery[J].Journal of Membrane Science,2013,437(12):114-121.[18]T.Sadhasivam,H.T.Kim,W.S.Park,et al.Low permeable composite membrane based on sulfonated poly(phenylene oxide)(sPPO)and silica for vanadium redox flow battery[J].International Journal of Hydrogen Energy,2017,42:19035-19043.[19]J.Xi,Z.Li,L.Yu,et al.Effect of degree of sulfonation and casting solvent on sulfonated poly(ether ether ketone)membrane for vanadium redox flow battery[J].Journal of Power Sources,2015,285:195-204.[20]S.Yun,J.Parrondo,posite anion exchange membranes based on quaternized cardo-poly(etherketone)and quaternized inorganic fillers for vanadium redox flow battery applications[J].International Journal of Hydrogen Energy,2016,41(25):10766-10775.[21]邵思远,张建钊.燃料电池用阴离子交换膜的研究进展[J].河南化工,2017,34(5):11-14.[22]S.L.Huang,M.L.Chen,Y.S.Lin.Chitosan –silica anion exchange membrane for the vanadium redox flow energy storage battery applications[J].Reactive & Functional Polymers,2017,119:1-8.[23]费哲君,王树博,李存璞,等.一步法制备两性离子交换膜的方法与性能研究[J].高校化学工程学报,2016,30(4):926-932.[24]J.B.Liao,M.Z.Lu,Y.Q.Chu,et al.Ultra-low vanadium ion diffusion amphoteric ion-exchange membranes for all-vanadium redox flow batteries[J].Journal of Power Sources,2015,282:241-247.[25]Y.Zhao,M.Li,Z.Yuan,et al.Advanced charged sponge-like membrane with ultrahigh stability and selectivity for vanadium flow batteries[J].Advanced Functional Materials,2016,26(2):210-218.[26]C.Fujimoto,S.Kim,R.Stains,et al.Vanadium redox flow battery efficiency and durability studies of sulfonated Diels Alder poly(phenylene)s[J].Electrochemistry Communicatio ns,2012,20(1):48-51.[27]W.Lu,Z.Yuan,Y.Zhao,et al.Advanced porous PBI membranes with tunable performance induced by the polymer-solvent interaction for flow battery application[J].Energy Storage Materials,2018,10:40-47.[28]X.T e n g ,J.D a i ,J.S u ,e t a l.A h i g h p e r f o r m a n c e polytetrafluoroethene/Nafion composite membrane forvanadium r e d o x f l o w b a t t e r y a p p l i c a t i o n [J ].J o u r n a l o f P o w e r Sources,2013,240(31):131-139.[29]L.Z,D.W,Y.L,et al.Properties investigation of sulfonated poly(ether ether ketone)/polyacrylonitrile acid-base blend membrane for vanadium redox flow battery application[J].Acs Applied Materials & Interfaces,2014,6(21):18885-18893.[30]R.Gan,Y.Ma,S.Li,et al.Facile fabrication of amphoteric semi-interpenetrating network membranes for vanadium flow battery applications[J].Journal of Energy Chemistry,2017,000:1-9.[31]L.Su,D.Zhang,S.Peng,et al.Orientated graphene oxide/Nafion ultra-thin layer coated composite membranes for vanadium redox flow battery[J].International Journal of Hydrogen Energy,2017,42:21806-21816.通讯作者：石海峰，男，博士，博士生导师。
录井BP 人工神经网络解释方法的软件实现与应用马猛(中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300452)摘要：基于BP 人工神经网络的录井综合解释方法已经发展的较为成熟，但一直没有得到深入的推广，其中一个重要原因就是没有一款操作简便、贴近用户需求的软件。
在分析BP 人工神经网络算法的基础上，结合渤海油田实际情况，确定了软件的架构和功能，设计了软件的实现算法，利用Microsoft Visual Studio 2010软件开发平台采用C#编程语言开发了一款集网络训练和综合解释于一体的解释软件。
该软件操作简便，人机交互性强，经过实际应用，其解释符合率可达80%以上，具推广应用价值。
关键词：BP 人工神经网络；录井解释；软件实现0 前言从20世纪90年代开始，众多研究者就对BP 人工神经网络在录井综合解释中的应用进行了深入研究，研究内容主要集中在录井参数的选择[1]和算法的优化[2]上，取得了较为理想的解释效果，但由于所使用的研究工具主要为Matlab 数学软件，录井解释也在该软件平台上进行，这就要求解释人员必须熟悉Matlab 的操作，并且要具有一定的编程基础，因此严重限制了这一方法的推广和应用。
2000年，胡红[1]等人利用VB5.0软件开发工具开发了一款用于录井解释的录井神经网络解释软件，该软件采用Windows 图形界面，结果显示也较为直观，但其算法中没有采用自适应学习速率，难以保证网络学习的稳定性。
除此之外，还有一些小型的BP 人工神经网络实现软件[3]，但由于均为通用软件，没有与具体的问题相结合，在录井参数选择方面缺乏灵活性。
因此很有必要开发一款操作简便、算法稳定性高、人机交互性强的BP 人工神经网络录井综合解释软件，使这一解释方法得到广泛应用。
1 BP人工神经网络算法原理简介三层BP 人工神经网络是目前应用较为广泛的网络结构[4]，其算法包括两个方面：信号的前向传播和误差的反向传播。
前向传播过程中，首先从输入层输入变量，然后依次计算隐含层和输出层各个节点的输出值，误差的反向传播，即首先由输出层开始逐层计算各层神经元的输出误差，然后根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。
常规的BP 人工神经网络算法存在学习效率低，收敛速度慢，易陷入局部极小状态的问题，为了降低这些问题对网络稳定性的影响，人们提出了改善BP 算法的一些方法，主要包括引入附加动量和采用自适应学习速率[5]。
2 软件架构及功能设计软件包括两大功能模块：BP 人工神经网络训练模块、录井综合解释模块。
2.1 训练模块训练模块主要用于BP人工神经网络的训练，具体包括6项功能：输入并显示样本数据、选择用于训练的录井参数、设置训练参数、构建神经网络、显示误差曲线、保存训练结果。
渤海油田常用的定量化录井项目主要有常规气测录井、地化录井和Flair录井，所以本软件读入的数据为这三项录井项目的原始数据，以及每个样本层的深度和解释结论，数据格式为Excel格式。