小脑模型神经网络
基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法
文章编号 ：０ １１９ （０ ２ ０ ．３ ７０ １０ ．５ ５ ２０ ）４０ ２ ．６
文献标 识码 ： Ａ
基 于 模 糊 小 脑 模 型 神 经 网 络 的 遥 感 图像 分 类算 法
毛建旭 ２王耀南 ２孙 炜 ， ，
（． １ 湖南大学 电气与信息工 程学院 ， 湖南 长沙 ４ ０ ８ ； ．中国科学院 模式 识别 国家重 点实验室 ， １０ ２ ２ 北京 １０ ８ ） ００ ０
ｇ ｒ ｈ ｓ ｇ Ｆ ｚｙ Ｃ ｒｂ Ｕ ｒＭｏ ｄ Ａ ｔ ｕａｉ ｏ ｔ ｌ ｒ（ Ｃ ｏｉ ｍ ｕｉ ｕ ｚ ｅｅ ｅ ａ ｄ ｒｉ ｌｔ ｎ Ｃ ｎｒ ｌ ｔ ｎ ｃ ｏ ｏ ｅ Ｆ ＭＡ ）ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ｉ ｔ ｈ ｒ ｃ ｌ ｏ Ｃ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ．Ｆ ｒ ，ｔｅ ｐ ｉ ｉ ｅ ｆ ｓ ｎ ｐ Ｃ ｒｂ Ｕ ｒＭｏ ｅ Ａ ｔ ｕａｉ ｏ ｔ ｌ ｒ Ｃ ｅｅ ｅ ａ ｄ ｌ ｒｉ ｔ ｎ Ｃ ｎ ｒ ｌ （ ＭＡＣ ｎ ｕａ ｎ ｔ ｏ ｋｉ ｄ ｓｒ ｅ ． ｈ ｎ ｆｚｙｔ ｅ ｒ ｔ ｄ ｃｄ ｉｔ ｃ ｏ ｌ ｏｅ ） ｅ ｒ ｅｗ ｒ ｅｃｉ ｄ Ｔ ｅ ， ｕ ｚ ｏｙｉ ｉ ｒ ｕ ｅ ｏ ｌ ｓ ｂ ｈ ｓｎ ｏ ｎ
ｗｏ ｋ；ｒ ｍｏｔ ｎｓｎ ｍ ａ ｅ ｃａ ｓｔ ａ ｉ ｒ ｅ ｅ ｓ ｉ ｇ ｉ ｇ ｌｓ ｉ ｃ ｔｏｎ ｅ ｉ
摘
要 ： 对 遥 感 图像 分 类 的特 点 ， 出一 种 基 于模 糊 小 脑模 型 神 经 网络 的遥 感 图像 分 类 算 针 提
法 。首 先 阐述 小脑模 型 神 经 网络 的 工作 原理 ， 然后将 模 糊理 论 引入 小脑模 型神 经 网络 ， 出一 提 种 能反 映人 脑认 知 的模 糊性 和 连 续性 的模 糊 小脑模 型神 经 网络 ， 并将 其应 用于遥 感 图像 分 类 。 实验 结果表 明 ， 种基 于模糊 小脑模 型 神 经 网络 的 分类 器经 过训 练后 ， 这 可应 用 于遥 感 图像 的 分 类 ， 分 类精度 明显 高 于传 统 的最 大似 然 分类 法 。 其 关键 词 ： 小脑模 型 ； 模糊 小脑模 型 ； 经 网络 ； 感 图像 分 类 神 遥
6-PRRS并联机器人的小脑模型神经网络控制
（ ．ｉｉ Ａ ｉｔｎ ｎｖｒｔ ｆＣ ｉａ Ｔａｊ ３ ０ ０ Ｃ ｉ １Ｃｖ ｖａｏ Ｕ ｉ ｓ ｙ ｈｎ ， ｉ ｉ ０ ３ ０， ｈｎ ｌ ｉ ｅ ｉ ｏ ｎｎ ａ； ２Ｔａｊ Ｕ Ｉ ｒｔ ｆＴ ｃｎ ｌ ｙ ｌ Ｅ ｕａｉ ｉｎｉ ０ ２ ２， ｈｎ ； ．ｉ ｉ ｒ￣ ｓ ｙ ｅｈ ｏ ｇ ａｄ ｄ ｏ ｅ－ ｏ ｌ ｏ ｒ ｎ
３ Ｒ ｂ ｔ ｓ Ｉ ｓ ｔｔ ｆ Ｈ Ｔ， ａｂｎ ０ ０ Ｃ ｉａ ． ｏ ｏｉ ｎ ｔｕｅ Ｉ Ｈ ｒ ｉ ５ ８ ， ｈ ） ｃ ｉ ｏ １ ０ ｎ
Ａ ｓｒｃ ： Ｔ ｉ ｃｎｒｌｒ ｕｅ ｄｓ ｉｕｅ ｏｔ ｌｓ ａ ｇ ｎ ｍ ｌｙ ｅ ｂ ｌｒ ｍ ｄｌａｔ ｕａｏ ｏ ｔ ｌｒ （Ｍ Ｃ ，ｗ ｉ ｂ ｔ ｔ ｈｓ ｏｔ ｌ ｓｓ ｉｒ ｔ ｃｎｒ ｔ ｔ ｙ ａｄ ｅ ｐｏｓｃｒ ｅ ａ ｏｅ ｒｃｌｔｎ ｃｎｒ ｌ Ｃ Ａ ） ｈｃ ａ ｏｅ ｔｂ ｄ ｏ ｒｅ ｅ ｌ ｉ ｉ ｏｅ ｈ
ｄ ｒ ａ ｖ ＰＤ ｏｔ ｌ ｒｉ ｈ ｅｄ ａｋ ｐｔ． ｏｉ ｐｅ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅｔ ｙ ｔ ｃ ｉ ｆ － Ｒ Ｓ ｐｒｌ ｌｒｂｔｆ ｔａ ｄ ｓ ａ ｉ ． ｅｉ ｔ ｅ（Ｉ ）ｃｎ ｏｌ ｎ ｔ ｆ ｂｃ ａ Ｓ ｍ ｌ ｎ ｔｅ ｔｊｃ ｒ ｒ ｋｎ ｏ ６ Ｐ Ｒ ａａｌ ｏｏ ａ ｎ ｔ ｄｌ ｖｉ ｒ ｅ ｅ ｅ ｈ ｍ ａ ｏ ａ ｇ ｅ ｓ ｅ ｙ
Ｔｅ ｈ ｉ ｅ ａｎ ｅ ｈ ｄ ｃ ｎｑｕ ｄ Ｍ ｔ ｏ
６Ｐ Ｒ － Ｒ Ｓ并 联机 器 人 的小脑 模 型 神 经 网络控 制
杨 永 刚 ， 淑 艳 ， 玉 斌 任 刘
神经网络模型及训练方法
神经网络模型及训练方法神经网络模型是深度学习的关键组成部分，它模仿人脑的神经系统结构来解决各种复杂问题。
神经网络模型由多个神经元节点组成，并通过这些节点之间的连接进行信息传递和处理。
在这篇文章中，我们将深入探讨神经网络模型的基本原理和常用的训练方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型的核心概念是神经元。
每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据这些输入计算出一个输出信号。
神经网络模型由多层神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，并将其传递给隐藏层。
隐藏层是实现非线性映射的关键部分。
通过使用激活函数，隐藏层可以学习到更复杂的特征表示。
输出层接收来自隐藏层的信号，并生成最终的输出结果。
神经网络模型的训练过程是通过调整模型中的参数来使其能够更好地拟合训练数据。
参数是神经元之间的连接权重和偏置。
通过将训练数据输入模型，计算模型的输出并与真实值进行比较，可以得到损失函数。
然后，通过梯度下降等优化算法，调整参数的值以最小化损失函数。
二、常用的神经网络模型1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型。
它的输入信号只按照前向的顺序传递，不会产生循环。
前馈神经网络适用于处理静态的输入数据，并能够解决许多分类和回归问题。
它的训练方法主要是通过反向传播算法来更新网络中的参数。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频数据的神经网络模型。
它结构简洁而高效，能够识别和提取图像中的特征。
卷积神经网络利用卷积操作和池化操作来减少参数数量，并通过多层卷积层和全连接层实现图像分类和目标检测等任务。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络模型。
它能够处理序列数据，并具有记忆能力。
循环神经网络通过在时间上展开，将过去的信息传递给未来，从而建立起对序列数据的依赖关系。
神经网络模型及预测方法研究
神经网络模型及预测方法研究神经网络是一种重要的人工智能模型，它是模仿生物神经网络的结构和功能，通过训练和学习，自动发现数据之间的复杂关系，以达到有效的数据处理和预测目的。
在现代科技和社会中，神经网络已经成为了一个极其重要的工具，广泛应用于金融、医疗、交通、农业等领域。
一、神经网络模型神经网络模型就是学习和推理数据的算法模型，它由若干个神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输出层三种，网络中神经元之间相互连接，通过不同的权重系数和阈值参数，实现数据的学习和预测。
在网络的训练过程中，一个样本数据通过网络首先被输入到输入层中，然后依次通过隐藏层中的神经元进行计算，最后输出到输出层中，得到预测结果。
神经网络模型的优点在于它可以从大量的数据集中提取有用的信息，在处理非线性问题，和多个目标变量的预测和分类问题上表现出了强大的性能和简单性。
同时，可以通过调整神经元之间的连接方式和网络的拓扑结构来实现模型的最优性。
二、神经网络预测方法神经网络预测方法主要是依靠神经网络模型进行数据预测和分类。
在预测过程中，神经网络通过对样本数据的学习和训练，自动发现数据之间的内在关系，从而对未知数据进行预测和分类。
在预测过程中，首先需要对数据进行预处理和归一化等操作，然后将处理好的数据输入到网络中，进行训练和预测。
神经网络预测方法广泛应用于各个领域，在金融领域中，可以应用于贷款和信用评估等问题，在医疗领域中，可以应用于疾病诊断和预测等问题，在交通领域中，可以应用于交通流量预测和交通控制等问题。
三、神经网络模型的局限性神经网络模型虽然在处理非线性、多目标和大数据集问题时表现出了优秀的性能，但它也有着局限性。
首先，神经网络模型需要大量的样本数据进行训练，对于数据的质量和数量有着高要求，不易推广和应用。
其次，在网络结构和超参数的选择上，需要进行复杂的调参和验证工作，耗时耗力。
最后，在处理跨领域和复杂问题时，神经网络也不能保证绝对的准确性和可解释性。
基于高斯基函数CMAC神经网络的发电机故障诊断方法
Ａｂ ｓ 出的 Ｃ Ｃ模 型 是一 种 基 于表 格 查 询 的 ｌ 提 ｕ ＭＡ
三层前 馈神经 网络 ， 网络结 构包 括 感 觉神 经层 、 其 联
想神经层 Ａ以及 反应神 经层 月三部分 ， 图 １ 如 所示 。 其 中 Ｒ 为 ｎ维输入 空 间 ， Ｒ Ｏ 为 ｍ维 输 出
维分量 （ ：１ ２ … ， ） ／ 个量 化 级别 ， 以下 ，， ｎ 有 、 ， 则
Ｈ ：， ×Ｎ ＋Ｃ
日 ＝日 ｌ×月 ×… ×Ｈ ｎ
空间 ， Ｘ＝（ ， ， ， ） … 为 ｆ中的 ｎ维输 入 向量 。感 ／ 觉神 经层 的子 集 Ｓ ∈ （ ＝１ ２ … ， ） ㈩ Ｓ ， ， ｎ 将 ∈ 量化
中 图分 类 号 ：Ｔ １ Ｍ３ 文 献 标 识码 ：Ａ
小 脑 模 型 神 经 网络 （ ｅｅｅｌ ｄ ｌ ｒｃｌ ｉ Ｃ ｒ ｌ ｒＭｏｅ Ａ ｔ ｕａ ｏ ｂ ａ ｉ ｔｎ Ｃ ｎｒ ｌ ， ＭＡ ） 由 Ｊ ．Ａｂ ｓ 在 １ ７ ｏ ｔ ｌ ｒＣ Ｃ 是 ｏｅ ．Ｓ ｌｕ ９ ５年提 出的
振
动与冲来自击 第 ２ 第 ４期 ９卷
Ｊ ＲＮＡＬＯＦ ＶＩ ＲＡＴ Ｏ ＡＮＤ ＨＯＣ ＯＵ Ｂ １ Ｎ Ｓ Ｋ
基 于 高 斯 基 函数 Ｃ ＭＡＣ神 经 网 络 的发 电机 故 障 诊 断 方 法
万书亭 ，何
（ ．华北电力大学 机械工程系 ， １ 保定
鹏 ，赵松杰
０６ ０ ） ５ ００
监 控 的 要求 。通 过 比较 学 习 率 和 泛 化 常 数 取 值 不 同 时 Ｃ Ｃ网 络 的 训 练 结 果 ， 析 了 学 习 率 和 泛 化 常 数 对 该 网络 的 ＭＡ 分
影响。
关键词 ：小脑模型神经网络 （ Ｍ Ｃ ； Ｃ Ａ ） 高斯基函数 ； 发电机 ； 故障诊断 ； 机电综合特征
人工智能大模型、小模型和算法
人工智能大模型、小模型和算法
人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以让机器像人一样思考、学习和解决问题。
在人工智能领域中，模型和算法是非常重要的概念，它们是实现人工智能的关键。
在这里，我将为您介绍人工智能中的大模型、小模型和算法。
一、大模型
大模型是指具有大量参数的神经网络模型，这些模型通常需要大量的计算资源和时间来训练。
大模型通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别和语音识别等。
大模型的训练需要大量的数据和计算资源，因此，它们通常在大型数据中心中运行。
大模型的优点是可以处理复杂的任务，但缺点是需要大量的计算资源和时间。
二、小模型
小模型是指具有较少参数的神经网络模型，这些模型通常可以在较小的设备上运行。
小模型通常用于处理简单的任务，如物体识别和手写数字识别等。
小模型的训练需要较少的数据和计算资源，因此，它们通常可以在移动设备上运行。
小模型的优点是可以在较小的设备上运行，但缺点是处理复杂的任务时效果不如大模型。
三、算法
算法是指用于训练和优化神经网络模型的数学方法。
在人工智能领域中，有许多不同的算法，如反向传播算法、卷积神经网络算法和循环神经网络算法等。
这些算法可以用于训练不同类型的神经网络模型，并且可以根据不同的任务进行优化。
算法的优点是可以让神经网络模型更加准确和高效，但缺点是需要大量的计算资源和时间来训练模型。
总之，大模型、小模型和算法都是人工智能领域中非常重要的概念。
它们可以帮助我们训练和优化神经网络模型，从而实现更加准确和高效的人工智能应用。
神经网络
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
峰峰峰输峰PCR 可可可峰输峰SCR 最最最最最最MBS
T=m
延 网网流 时 器
T=m-1 T=m-2
T=m-n+1
输 输 网 网 预 测 器
T=m+1 T=m+5 . . .
输 输 网 网 控 控 器
控控控出
பைடு நூலகம்
神经网络连接允许模型
神经网络的应用—— 神经网络的应用 ATM的流量控制 的流量控制
竞争学习网络
无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。竞 无监督学习网络只根据输入模式来更新权值。 争学习是这种类型网络最普遍学习方法
w11
x1 x2 x3
1 2 3 4
w34
输出单元
输入单元
自组织神经网络
在接受外界输入时，将会分成不同的区域，不同 在接受外界输入时，将会分成不同的区域， 的区域对不同的模式具有不同的响应特征 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。由于 特征图，它实际上是一种非线性映射关系。 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的， 这种映射是通过无监督的自适应过程完成的，所 以也称它为自组织特征图
Hopfield神经网络 神经网络
J. J. Hopfield提出了神经网络能量函数（也称李 提出了神经网络能量函数（ 提出了神经网络能量函数 雅普诺夫函数）的概念， 雅普诺夫函数）的概念，使网络的运行稳定性判 断有了可靠而简便的依据 Hopfield 网络在联想存贮及优化计算等领域得到 Hopfield网络在联想存贮及优化计算等领域得到 了成功的应用， 了成功的应用，拓宽了神经网络的应用范围 另外 ， Hopfield网络还有一个显著的优点 ， 即它 另外， 网络还有一个显著的优点， 网络还有一个显著的优点 与电子电路存在明显的对应关系， 与电子电路存在明显的对应关系，使得该网络易 于理解和便于实现 通常 通常Hopfield网络有两种实用形式 ， 即离散型 网络有两种实用形式， 网络有两种实用形式 Hopfield网络和连续型 网络和连续型Hopfield网络 网络和连续型 网络
神经网络基本理论d
5
神经网络简介
3 复兴期（1982-1986） 1982年，物理学家Hoppield提出了Hoppield神经网络模型， 该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年 他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。 在1986年，在Rumelhart和McCelland等出版《Parallel Distributed Processing》一书，提出了一种著名的多层 神经网络模型，即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍 的神经网络。
反馈网络：从输出层到输入层有反馈， 每一个神经元同时接收外来输入和来自其 它神经元的反馈输入，其中包括神经元输 出信号引回自身输入的自环反馈。
混合型网络：前向网络的同一层神经 元之间有互联的网络。
23
神经网络的构成和分类
（2）从激发函数的类型上划分 高斯基函数神经网络、小波基函数神经网络、样条基函数神经网络等等 （3）从网络的学习方式上划分 ①有导师学习神经网络 为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼 近样本数据的输入输出关系。 ②无导师学习神经网络 不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自动将输入数据的特征提 取出来。 （4）从学习算法上来划分： 基于BP算法的网络、基于Hebb算法的网络、基于竞争式学习算法的网络、 基于遗传算法的网络。
11
神经网络简介
神经元具有如下功能：
(1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜
电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神 经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动 经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为 抑制状态，不产生神经冲动。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
03
仿真实例
用CMAC逼近sin函数
采用一维输入一维输出结构的CMAC逼近sin
采用c=6，邻近两点重叠单元b=5 采用线性化函数实现U->Ac的虚拟映射 s(k)=round((u(k)-xmin) /(xmax-xmin) *M) 采用一一映射的方式实现Ac->Ap的实际映射 输入训练样本：train_in=0:36:324共10个样本
03
仿真实例
量化等级：0 训练样本个数：10
学习率：1
03
仿真实例
03
仿真实例
03
仿真实例
03
仿真实例
03
仿真实例
03
仿真实例
04
总结
• 网络非线性：CMAC的每个神经元的输入输出是一种线性关系，但其总体上可
看做一种表达非线性映射的表格系统。 • 学习速度快：每次修正的权值少，在保证函数非线性逼近性能的前提下，学习
小脑模型神经网络 （CMAC）
目录
PART 01
PART 02 PART 03 PART 04
CMAC网络的基本思想 CMAC网络的结构模型与工作原理
仿真示例 总结
01
CMAC网络的基本思想
肌肉、四肢、 关节、皮肤……
驱 动
感受信息 反馈信息
记 忆
有差异
联想
控制信号
存储器
调整
1975，J.S.Albus 小脑模型神经网络 （CMAC-Cerebellar Model Articulation Controller） 局部逼近神经网络：网络输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权影响 网络输出
(d p(t ) y p(t ))
w j(t ) 误差平均分配：
c
e(t ) c
w j(t) w j(t - 1) w j(t )
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
权值调整
经过数次迭代后，最初的存储单元已经包含了一 些先前学习的知识。每一个存储单元学习的历史 不同，所以这些存储单元也不应有相同的可信度。 无视这些差异，所有被激活的存储单元都获得相 同的校正误差，那么那些由未学习状态产生的误 差将对先前学习的信息产生“腐蚀”。 基于信度分配的CMAC（CA-CMAC）神经网络
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
量化 一般来说，实际应用时输入向量的各分量来
自不同的传感器，其值多为模拟量，而Ac中每个
元素只取0或1两种值。为使输入空间的点映射到 虚拟联想空间Ac的离散点，必须先将模拟量U量 化，使其成为输入空间的离散点。
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
哈希映射 哈希映射是压缩稀疏矩阵的一个常用技术。 当在一个大的存储区域稀疏地存储一些数据时， 可以通过哈希映射将其压缩到小的存储位置 例： 除留余数法： y＝f (x)＝x％k
c
c
R p S ([u p ]) [ s1 ([u p ]), s2 ([u p ]),, sc ([u p ])]T
y wj 代入 sj([u p ]) 1 可得： p j 1
wj
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
权值调整
权值调整指标： e(t ) d p(t ) y p(t )
速度快，适合于实时控制；
• 局部泛化能力：相近输入产生相近输出，不同输入给出不同输出，避免了BP网 络的局部最优问题；
谢谢
(k决定了压缩率)
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
实际映射 Ac→Ap
这个过程最简单的实现方法就是线性 一一映射。
输出：
yp
w j s j([u P ]) RTp w p j
1
c
T 其中 W p [w 1,w 2 , ,w j ,w c ]
sj([up ]) 1,j 1,2,
• 第一次映射：U->Ac • 第二次映射：Ac->Ap
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
从输入空间U至虚拟存储器AC的映射
n维输入向量：
T u p [u1p ,u2p , ,unp ]
量化（离散化）：[u p ] 映射至AC的c个存储单元：
s j ([u p ]) 1
,
j 1,2,c
R p S ([u p ]) [s1 ([u p ]), s2 ([u p ]),, sc ([u p ])]T
映射 映射法则可以根据实际情况选取，只需要 满足一下规则即可。
输入空间邻近两点（一点为一个n维输入向 量），在Ac中有b个重叠单元被激励。距离越近， 重叠越多；距离远的点，在Ac中不重叠
02
CMAC网络的结构模型与工作原理
输入空间 U由所有可能的输入向量 Ui 组 成 , 虚拟联想空间Ac是一个虚拟的空间，不占 用物理存储，CMAC网络将其接受到的任何输 入 , 映射到联想存储器 Ac中的 c个单元。物理 存储空间Ap中存储着网络的权值参数，Ac中的 c个单元在物理存储空间Ap中找到对应的权值 参数，做求和得到最终的网络输出。 重点：两个映射