神经网络期终论文
神经网络 论文
摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。
前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。
但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。
于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。
关键字：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network. Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network improving methods目录1 神经网络概述 (3)1.1生物神经元模型............................. 错误!未定义书签。
神经网络模型的研究毕业论文
神经网络模型的研究毕业论文简介本文旨在研究神经网络模型在机器研究中的应用。
神经网络是一种模仿人类神经系统工作的数学模型，能够研究输入和输出之间的复杂关系，并通过调整模型参数来提高预测准确度。
本文将探讨神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法。
神经网络的基本原理神经网络由许多神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，最终产生输出。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来研究输入和输出之间的关系。
常见的神经网络结构本文将介绍几种常见的神经网络结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络是最基本的神经网络结构，信息只在一个方向传递。
卷积神经网络在图像处理中有广泛应用，能够从原始像素中提取特征。
循环神经网络则可以处理具有时序关系的数据，如文本和语音。
神经网络的训练方法神经网络的训练是通过优化算法来调整网络参数以减小预测误差。
本文将介绍几种常用的优化算法，包括梯度下降法和反向传播算法。
梯度下降法通过计算损失函数的梯度来更新网络参数，以使预测结果与实际输出更接近。
反向传播算法则是一种高效计算梯度的方法。
实验与结果分析本文将设计并实施几个实验来验证神经网络模型的性能。
通过使用公开的数据集和适当的评估指标，我们将对不同网络结构和训练方法进行比较，并对实验结果进行分析和讨论。
结论神经网络模型在机器研究中有着广泛的应用前景。
本文通过对神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法的介绍，以及实验结果的分析，为研究和应用神经网络模型提供了有效的参考。
以上为《神经网络模型的研究毕业论文》的大纲。
神经网络的应用论文
神经网络的原理及应用摘要：通过阅读相关文献，总结了神经网络方面的基本原理和应用。
首先介绍了Hopfield神经网络中的离散型网络，并介绍其实现交通标志的步骤。
随着神经网络的发展，其局限性日益凸显。
为此，科学家们提出了与其它方法结合的神经网络。
本文介绍了遗传算法优化BP神经网络的原理及在在坝基岩体渗透系数识别中的应用，还介绍了模糊神经网络的原理及在预测地基沉降量中的应用，最后介绍了小波神经网络的原理及在电力负荷预测中的应用。
关键字：神经网络、Hopfield、遗传算法、模糊神经网络、小波神经网络绪论Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。
它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。
Hopfield最早提出的网络是二值神经网络，神经元的输出只取1和0，所以，也称离散Hopfield神经网络（Discrete Hopfield Neural Network，DHNN）。
在离散Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元，因此，所输出的离散值1和0分别表示神经元处于激活和抑制状态。
Hopfield神经网络是递归神经网络的一种，在函数优化和联想记忆等方面有大量的应用。
其运行机理与反馈神经网络有本质的区别，运行规律更加复杂。
神经网络由于高度复杂的非线性结构导致其内部存在大量的局部极值点，而传统的梯度下降法训练神经网络有可能收敛于局部极值点，造成神经网络性能变差，甚至无法使用。
随着现代非线性优化方法异军突起，特别是赫赫有名的遗传算法，具有极强的全局搜索能力，其收敛的有效性得到了理论和实践的充分检验。
因此，遗传神经网络是解决高复杂性情况下全局收敛问题的有效途径。
系统的复杂性与所要求的精确性之间存在着尖锐矛盾，模糊逻辑、神经网络和专家控制等智能系统为缓解这种矛盾提供了有效途径，但是这些系统单个运用时常常存在多种问题，因此人们便根据它们的优缺点提出了融合使用的新思路，如本文的模糊神经网络。
神经网络经典论文
神经网络经典论文神经网络经典论文神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
那么关于人工的神经网络的论文应该怎么写呢？下面就和小编一起来看看吧。
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。
在BP神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；BP神经网络；研究；分析软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。
导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。
这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。
因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。
现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。
21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。
最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。
BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。
采用BP算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。
它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
对于神经网络技术论文
对于神经网络技术的探究多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元。
在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为”人工神经网络”。
神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。
人工神经网络是由大量的简单基本元件-神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络的基本结构模仿人脑，反映了人脑功能的若干基本特性，能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经网络具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
第二，具有联想存储功能。
第三，具有高速寻找优化解的能力。
1 神经网络的学习方法神经网络的学习也称为训练，指的是神经网络在外界环境的刺激作用下调整网络自由参数，并以新的方式来响应外部环境的过程。
能够从环境中学习并在学习中提高自身性能是神经网络最有意义的性质。
理想情况下，神经网络在每一次重复学习后，对它的环境有了更多的了解。
（1）监督学习（有教师学习）在学习时需要由教师提供期望输出，通常神经网络对于周围的环境未知而教师具有周围环境的知识，输入学习样本，教师可以根据自身的知识为训练样本提供最佳逼近结果，神经网络的自由参数在误差信号的影响下进行调整，其最终目的是让神经网络模拟教师。
（2）非监督学习（无教师学习）它也称为自组织学习，系统在学习过程中，没有外部教师信号，而是提供给一个关于网络学习性质的度量，它独立于学习任务，以此尺度来逐步优化网络，一旦网络与输入数据的统计规律达成一致，那么它将发展形成用于输入数据编码特征的内部表示能力，从而自动创造新的类别。
（3）强化学习（激励学习）在强化学习系统中，对输入输出映射的学习是通过与外部环境的不断交互作用来完成学习，目的是网络标量函数值最小，即外部环境对系统输出结果只给出评价信息（奖或罚）而不是给出正确答案，学习通过强化那些受奖的动作来改善自身性能。
神经网络论文
神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。
随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。
由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。
在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。
关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。
2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。
1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。
2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。
神经网络 论文
神经网络论文以下是一些关于神经网络的重要论文：1. "A Computational Approach to Edge Detection"，作者：John Canny，论文发表于1986年，提出了一种基于神经网络的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域。
2. "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1990年，引入了反向传播算法在手写数字识别中的应用，为图像识别领域开创了先河。
3. "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1998年，介绍了LeNet-5，一个用于手写数字和字符识别的深度卷积神经网络。
4. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"，作者：Alex Krizhevsky et al.，论文发表于2012年，提出了深度卷积神经网络模型（AlexNet），在ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。
5. "Deep Residual Learning for Image Recognition"，作者：Kaiming He et al.，论文发表于2015年，提出了深度残差网络（ResNet），通过引入残差连接解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
6. "Generative Adversarial Networks"，作者：Ian Goodfellow etal.，论文发表于2014年，引入了生成对抗网络（GAN），这是一种通过博弈论思想训练生成模型和判别模型的框架，广泛应用于图像生成和增强现实等领域。
神经网络的介绍范文
神经网络的介绍范文
神经网络（Neural Networks）是一种利用统计学习的方法，来解决
计算机视觉，自然语言处理，以及其他各种智能问题。
基本的神经网络架
构是由多个由具有可学习的权重的神经元构成的多层网络，每个神经元都
有一个可以被其他神经元影响的活动函数（例如逻辑函数或非线性函数）。
在简单的神经网络中，神经元可以接收输入信号并输出一个基于输入
信号。
输入信号可以是一维数组或多维数组，输出值可以是一维数组，也
可以是多维数组。
神经元可以有不同的连接强度，一些强连接的神经元可
以更大程度的影响输出，而连接弱的神经元则起到一个较小的作用。
神经
元之间的权重（weights）可以用梯度下降算法调整，以更精确的拟合数据。
分类器神经网络（Classifier Neural Networks）是使用神经网络来
实现分类任务的一种技术，类似于支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类
器（Naive Bayes Classifier）。
该网络包含多个输入层，隐藏层和输出层。
输入层接收原始信号，隐藏层处理特征和聚类，然后输出层将结果转
换为有意义的分类结果。
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研究生课程期终论文课程名称：神经网络设计任课教师：彭洪论文题目：基于遗传-BP神经网络的手写数字识别姓名：吴冬专业：控制工程学号：23220141153371摘要论文提出一种基于遗传-BP神经网络的手写数字识别方法，使用c# 实现基本的遗传-BP算法以实现分类功能。
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，通过对神经网络参数的有限次迭代，使用神经网络向特定函数逼近的特征，对网络进行训练。
然后，用训练后的神经网络对用户输入的手写体数字进行分类和识别。
论文首先简要介绍了模式分类以及神经网络的基本概念，并描述了遗传算法、BP算法的基本原理和思想；然后阐述了图像预处理方法和手写体数字识别的具体过程，以及程序运行的结果显示。
关键词：BP算法、遗传算法、手写体数字、神经网络AbstractPaper proposes a method of handwritten numeral recognition based on neural network genetic -BP, using c # to achieve the basic genetic algorithm to achieve the classification -BP.Genetic algorithm simulates Darwinian genetic selection and the natural elimination process of biological evolution computation model, BP neural network is based on the error back-propagation algorithm before multilevel feed-forward neural networks, neural network parameters through a finite number of iterations, using neural network function approximation to a particular feature, the network training. Then, after training the neural network for handwritten digits entered by the user to classify and identify.Firstly, brief introduction to the basic concepts of pattern classification and neural networks, and describes the genetic algorithm, BP algorithm of the basic principles and ideas; then describes the specific process of image preprocessing methods and handwritten digit recognition, and the results show that the program is running.Keywords:BP Algorithm，genetic algorithm，Handwritten Numeral; Neural Network,第1章绪论1.1引言数字识别前景广阔,广泛应用于表格中数字的识别、汽车牌照的数字自动识别和成绩单的识别等项目涉及到交通、银行、教育和邮政等领域。
实现数字的自动识别给人们提供了很大的方便。
数字识别的算法较多,当前运用较好的主流算法以统计、神经网络和聚类分析的识别算法为主,如Bagging算法、Ada boost算法、误差反向传播算法、支持向量机算法、自组织映射以及径向基函数等等。
人工神经网络的基本特征为非线性映射、学习分类和实时优化,因此它为模式识别、非线性分类等研究开辟了新的途径。
BP神经网络是一种典型的人工神经网络,有着广泛的应用。
本文利用BP神经网络进行手写数字识别系统的研究。
1.2遗传算法概述遗传算法是模拟生物界的遗传和进化过程而建立起来的一种高度并行的全局性概率搜索算法，体现着“优胜劣汰、适者生存”的竞争机制。
由于遗传算法是由进化论和遗传学机理产生的直接搜索优化方法，所以在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念。
这些概念介绍如下：1.编码（Coding）：DNA中遗传信息在一个长链上按一定的模式排列，这一操作就是遗传编码。
遗传编码可以看作从表现型到遗传型的映射。
2.染色体(Chromosome)：遗传物质的主要载体，由多个遗传因子——基因组成。
3.个体（Individual）：指染色体带有特征的实体，遗传算法所处理的基本结构。
4.种群(Population)：每代所产生的染色体总数称为种群，一个种群包含了该问题在这一代的一些解的集合。
5.种群大小(Population Size)：在种群中个体的数量称为种群的大小。
6.基因(Gene)：基因是染色体中的元素，基因用于表示个体的特征。
7.基因位置(Gene Position)：一个基因在染色体中的位置称为基因位置。
8.基因特征值(Gene Feature)：在用染色体表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致。
9.适应度(Fitness)：表示某一个体对于环境的适应程度，或者在环境压力下的生存能力。
1.3 BP神经网络概述BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
第2章设计分类器2.1 问题陈述本程序基于遗传-BP神经网络完成了对用户使用鼠标输入数字的识别，程序中已经存储的数字是Graffiti字体的数字0～9，这种字体的特点是每个字由一个连续笔划构成，适合用一个连贯的鼠标数字表示。
2.2 程序概述本程序针对鼠标数字的存储、识别和学习功能，需要实现以下要素：一、鼠标数字的表示由于每个鼠标数字仅由一个连续笔划构成，因此可将这一笔划分解为一系列连续的向量。
不同的数字对应不同的向量组合。
为计算方便，所有向量可以归一化为单位长度向量。
二、定义网络输入输出使用遗传-BP神经网络，需要定义一组一维的输入向量与输出向量。
将一个数字的笔划向量依次连接，x坐标、y坐标依次出现，即可构成该数字的输入向量。
对于可以识别N种数字的神经网络，可以使用长度为N，第M位为1、其余各位均为0的向量作为第M种数字的标准输出向量。
三、训练神经网络对于程序中已存储的数字，需要训练神经网络，使得网络对每个输入向量都能够产生误差在允许范围之内的输出向量。
该算法的主要思想是采用遗传算法对神经网络的N组初始化权值进行快速优化，定出一个较好的解空间，并将此空间作为BP算法的N组初始化权值，然后利用BP 神经网络局部搜索能力强的优点，进行精确寻优，找出最优解。
四、鼠标数字的记录用户使用鼠标，在程序界面指定区域按下左键画出一个数字，程序定时记录鼠标坐标，构成一个点集。
使用一定的算法对点集进行处理，取出比笔画的向量数目多一个的代表点，相邻两个代表点求差得到的向量经归一化即可得到笔画的向量组合。
取代表点的方法采用了光滑化算法，即对分布不均的原始记录点找到其中跨度最小的两个点，用它们的中点取代它们。
重复执行，直到点的数目符合向量数目要求。
五、鼠标数字的识别用户的输入不可能与定义的标准输入完全一致。
将待测试的数字对应的输入向量输入训练过的神经网络后，网络的输出与定义的第M种数字的标准输出向量越接近，说明输入数字越接近第M种数字的标准输入。
评判“接近”的简单标准是找出输出向量中最大（最接近1）的元素，认为输入最有可能是该位为1的输出对应的数字。
2.2 开发工具选择本程序使用Visual Studio 2010（C#语言）开发，基于.Net Framework 3.0运行，画图使用VISIO2003。
2.2.1主要算法思想该算法的主要思想是采用遗传算法对神经网络的N组初始化权值进行快速优化，定出一个较好的解空间，并将此空间作为BP算法的N组初始化权值，然后利用BP神经网络局部搜索能力强的优点，进行精确寻优，找出最优解。
得到的神经网络连接权值，再用BP算法学习，直到误差小于指定的最小值，算法结束。
第3章测试成果以及结果分析3.1系统运行界面展示1、运行初始界面如下：开始训练遗传-BP网络：随便写一个数字，测试结果：3.1 检测性能的评价标准遗传-BP神经网络手写体识别算法的好坏主要取决于如下指标，即正确率。
正确率是指利用分类器进行识别，识别正确次数与所有训练次数的比重。
3.2实验测试结果的分析随机输入100个数字，对结果进行测试。
由于截图占用太大空间，用表概括为：表3-1 检测结果统计表测试记录总条数100测试记录正确条数90正确检测率90%平均测试时间3秒从检测结果来看，虽然用于训练的数据集并不是很多，但误差率和漏报率并不是很高，这也体现了BP算法的优越性，相信如果用更多的数据进行训练会使得正确的检测率提高而错误的检测率降低，从而使网络趋于收敛。
第4章结束语手写数字识别就是利用计算机对输入的手写数字进行分类识别。
手写体数字识别研究的最终目标是设计出速度快、精度高的识别算法并运用到实际工作中。
为了设计出高精度的算法，我从零基础学习BP算法，在学习BP算法的过程中，我了解了偏导，梯度的知识，并也产生了一些新的思考，如果k个输入，1个输出，相当于将k维空间，投射到一个1维空间，是否可以提供足够的准确性，如果是k个输入，j个输出，j比k大，是否是一个升维的过程，是否有价值？并通过实验发现BP算法有一个很大的缺点，就是容易落入局部最优解，为了改进这个算法，使用了遗传算法，通过染色体的选择，基因的交叉、变异来跳出局部最优解，实现最大程度的最优化。
因为学过java和C语言，本设计使用C#实现，存在一些缺陷，以后会努力学习改进。
参考文献[1] Martin T.Hagan. Howard B.Demuth. Mark H.Beale.《神经网络设计》，机械工业出版社，2002[2]李望晨：“BP神经网络改进及其在手写数字识别中的应用”，哈尔滨工业大学硕士学位论文，2006年6月。