神经网络
神经网络（NeuralNetwork）
神经⽹络（NeuralNetwork）⼀、激活函数激活函数也称为响应函数，⽤于处理神经元的输出，理想的激活函数如阶跃函数，Sigmoid函数也常常作为激活函数使⽤。
在阶跃函数中，1表⽰神经元处于兴奋状态，0表⽰神经元处于抑制状态。
⼆、感知机感知机是两层神经元组成的神经⽹络，感知机的权重调整⽅式如下所⽰：按照正常思路w i+△w i是正常y的取值，w i是y'的取值，所以两者做差，增减性应当同(y-y')x i⼀致。
参数η是⼀个取值区间在(0,1)的任意数，称为学习率。
如果预测正确，感知机不发⽣变化，否则会根据错误的程度进⾏调整。
不妨这样假设⼀下，预测值不准确，说明Δw有偏差，⽆理x正负与否，w的变化应当和(y-y')x i⼀致，分情况讨论⼀下即可，x为负数，当预测值增加的时候，权值应当也增加，⽤来降低预测值，当预测值减少的时候，权值应当也减少，⽤来提⾼预测值；x为正数，当预测值增加的时候，权值应当减少，⽤来降低预测值，反之亦然。
(y-y')是出现的误差，负数对应下调，正数对应上调，乘上基数就是调整情况，因为基数的正负不影响调整情况，毕竟负数上调需要减少w的值。
感知机只有输出层神经元进⾏激活函数处理，即只拥有⼀层功能的神经元，其学习能⼒可以说是⾮常有限了。
如果对于两参数据，他们是线性可分的，那么感知机的学习过程会逐步收敛，但是对于线性不可分的问题，学习过程将会产⽣震荡，不断地左右进⾏摇摆，⽽⽆法恒定在⼀个可靠地线性准则中。
三、多层⽹络使⽤多层感知机就能够解决线性不可分的问题，输出层和输⼊层之间的成为隐层/隐含层，它和输出层⼀样都是拥有激活函数的功能神经元。
神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接，这种神经⽹络结构称为多层前馈神经⽹络。
换⾔之，神经⽹络的训练重点就是链接权值和阈值当中。
四、误差逆传播算法误差逆传播算法换⾔之BP(BackPropagation)算法，BP算法不仅可以⽤于多层前馈神经⽹络，还可以⽤于其他⽅⾯，但是单单提起BP算法，训练的⾃然是多层前馈神经⽹络。
神经网络第2章神经网络控制的基本概念
正则化
正则化是一种防止模型过拟合 的技术，通过在损失函数中增 加惩罚项来约束模型复杂度。
常见的正则化方法包括L1正则 化、L2正则化和dropout等。
正则化可以帮助模型在训练过 程中更加关注数据的统计规律， 而不是单纯地记忆训练数据。
推荐系统
总结词
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分 析和预测，为其推荐相关内容或产品的系统。
详细描述
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分析 和预测，为其推荐相关内容或产品的过程。通过训练神 经网络，可以使其学习到用户的兴趣和行为模式，进而 实现个性化的推荐。在电子商务领域，推荐系统可以根 据用户的购物历史和浏览行为为其推荐相关商品或服务 ，提高用户的购买率和满意度。在新闻推荐领域，推荐 系统可以根据用户的阅读历史和兴趣为其推荐相关的新 闻文章或视频，提高用户的阅读体验和粘性。
早停法
早停法是一种防止模型过拟合的 技术，通过提前终止训练来避免
模型在验证集上的性能下降。
在训练过程中，当模型在验证集 上的性能开始下降时，就应该停
止训练，以避免过拟合。
早停法可以帮助节省计算资源和 时间，同时提高模型的泛化能力。
Dropout技术
Dropout是一种正则化技术，通过随 机关闭网络中的一部分神经元来防止 过拟合。
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Dropout可以帮助模型更加泛化地学 习数据分布，提高模型的鲁棒性和泛 化能力。
在训练过程中，每个神经元有一定的 概率被随机关闭，这样在每次前向传 播和反向传播时，网络的连接结构都 会有所不同。
神经网络研究及其应用
神经网络研究及其应用神经网络是一种仿生学的计算模型，它能够对输入信息进行分类、识别等操作，并且能够学习和适应新的数据集。
神经网络的研究和应用已经逐渐成为计算机科学、人工智能和机器学习领域的热点。
本文将探讨神经网络在不同领域中的应用，并且简单介绍神经网络的原理。
一、神经网络原理神经网络的工作原理是受到人类神经系统的启发。
神经网络包含了若干层神经元和连接这些神经元的权重。
在神经网络的输入层，数据经过一系列的加权运算，然后将得到的结果传递给下一层神经元，直到输出层产生输出结果。
在这个过程中，神经网络会不断地对输入数据进行调整，直到得到期望输出结果。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在图像识别中的应用非常广泛。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别任务和人脸识别任务。
CNN通过卷积操作可以提取输入图片的特征，然后通过全连接神经元层来实现图片的分类。
例如，对于人脸识别任务，可以使用神经网络提取人脸图像中的关键特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴等区域，然后通过与存储在数据库中的人脸图像进行比对，就可以完成识别任务。
通过不断地输入新数据进行训练，神经网络可以不断优化模型的准确率。
三、神经网络在自然语言处理中的应用在自然语言处理领域，神经网络被广泛用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
机器翻译是神经网络最初的应用之一。
现在，Seq2Seq模型被广泛使用来实现翻译，它主要由编码器和解码器组成。
编码器将输入翻译语句编码为一个向量，并且将这个向量传递给解码器用于翻译。
解码器不断地生成目标语言中的新单词，直到生成完成翻译任务。
情感分析是神经网络在自然语言处理中的另一种重要应用。
通过使用递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），可以预测某个句子中的情感极性（如正面、负面）。
这种技术可以用于产品评论、社交媒体分析、客户服务等场景。
四、神经网络在推荐系统中的应用推荐系统是一种通过分析用户行为和偏好进行个性化推荐的系统。
什么是神经网络
什么是神经网络古老的东西没有任何的设计思想可言，然而，随着科学和技术的发展，人类已经可以站在宇宙的设计师的角度去设计思惙，神经网络正是其中最有成效的例子。
神经网络十分广泛地应用于人工智能，它能够通过分析大量数据，产生出超过人类智能的结果。
本文旨在介绍神经网络，以便大家轻松入门并最终掌握这门学科。
一、概念介绍神经网络是一种人工模拟生物神经网络的技术。
它由许多神经元组成，从而建模和模仿人的中控脑的神经架构，从而实现复杂的计算功能。
它可以执行大量分析和计算，学习输入和输出的联系，并通过学习输出受控制。
二、神经网络应用1、大数据领域应用：神经网络是大数据分析的有力工具，可用于模仿真实生态系统中的自然过程，并以真实细节达到预期的准确性。
2、语言和视觉领域应用：语言神经网络可以准确地理解微观语言结构，从而能够精准地解析语义关系，从而完成宝贵的文本分析任务，如机器翻译、文本理解等。
视觉神经网络可以准确识别形态，并帮助自动驾驶或机器视觉检测和检测任务。
3、自然语言处理领域应用：神经网络技术可以帮助机器迅速理解非结构化的自然语言内容，增强其理解能力，从而完成大量具有挑战性的自然语言处理任务。
三、构成神经网络神经网络由三个基本元素构成：1、输入层：神经网络的输入层由输入的信号和数据节点组成，每一个节点就是一个输入信号。
2、隐藏层：隐藏层是神经网络复杂性的核心，是把输入和输出两层之间的桥梁，它可以有几个甚至数十个神经元组成，它分析输入数据和反馈信息，最终产生输出结果。
3、输出层：输出层可以是一个或几层神经元，它根据网络计算出来的结果和反馈信息，产生最终的输出结果。
神经网络的应用
神经网络的应用简介神经网络是一种基于生物神经系统模型的人工智能算法，通过模拟人脑的神经元网络结构，实现了复杂的信息处理和学习能力。
它在各个领域有着广泛的应用，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等等。
本文将介绍神经网络的一些常见应用，并探讨其在每个应用领域的重要性。
图像识别图像识别是神经网络应用最广泛的领域之一。
神经网络可以学习图像的特征和模式，从而能够准确地识别图像中的物体、人脸、文字等。
它可以用于自动驾驶中的交通标志识别、医学图像分析中的肿瘤检测、安防领域的人脸识别等。
由于神经网络的卷积层能够提取图像的局部特征，并结合全连接层进行分类，所以在图像识别任务中表现出了很强的效果。
语音识别神经网络在语音识别领域也有重要应用。
语音识别是将语音信号转化为文本的过程，可以应用于语音翻译、语音助手（如Siri、Alexa）等场景。
神经网络利用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等结构来处理语音输入，经过训练后可以准确地识别语音中的文字内容。
它的应用可以使得人们通过口述而不是键盘输入来进行文字的输入，提高了人机交互的便利性。
自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类的自然语言的任务。
神经网络在自然语言处理中有着广泛的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
神经网络可以通过学习词汇的分布式表示，将文本转化为向量形式，从而能够更好地理解词义和上下文关系。
在机器翻译中，神经网络的编码-解码结构可以将一种语言的句子转化为另一种语言的句子，实现了自动翻译的功能。
推荐系统推荐系统可以根据用户的兴趣和行为记录，为用户提供个性化的推荐内容。
神经网络在推荐系统中发挥了重要作用，可以通过分析用户的历史数据，预测用户对不同物品的偏好，并为用户推荐最符合其兴趣的内容。
神经网络在推荐系统中的应用可以提高用户的满意度，增加平台的点击率和收入。
金融预测神经网络能够对金融市场的数据进行分析和预测，有助于优化投资策略和风险控制。
什么是神经网络？
什么是神经网络？神经网络是一种模仿人脑神经系统构建的计算模型。
它由一组互相连接的神经元单元组成，这些神经元单元可以传输和处理信息。
神经网络可以通过研究和训练来理解和解决问题。
结构神经网络由多个层级组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
每个层级都由多个神经元单元组成。
输入层接收外部的数据输入，隐藏层和输出层通过连接的权重来处理和传递这些输入信息。
工作原理神经网络的工作原理主要包括两个阶段：前向传播和反向传播。
- 前向传播：输入数据通过输入层传递给隐藏层，然后进一步传递到输出层。
在传递的过程中，神经网络根据权重和激活函数计算每个神经元的输出值。
- 反向传播：通过比较神经网络的输出和期望的输出，计算误差，并根据误差调整权重和偏差。
这个过程不断重复，直到神经网络的输出接近期望结果。
应用领域神经网络在许多领域有广泛的应用，包括：- 机器研究：神经网络可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
- 金融领域：用于预测股票价格、风险评估等。
- 医疗领域：用于疾病诊断、药物发现等。
- 自动驾驶：神经网络在自动驾驶汽车中的感知和决策中有重要作用。
优势和局限性神经网络的优势包括：- 可以研究和适应不同的数据模式和问题。
- 能够处理大量的数据和复杂的非线性关系。
- 具有并行计算的能力，可以高效处理大规模数据。
神经网络的局限性包括：- 需要调整许多参数，并且结果可能不稳定。
- 解释性较差，很难理解模型的内部工作原理。
总结神经网络是一种模仿人脑神经系统构建的计算模型，具有广泛的应用领域和一定的优势和局限性。
随着技术的不断发展，神经网络在各个领域的应用将会越来越广泛。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
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人工神经网络概念人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)是人工智能领域中的一个重要分支，它是由大量的、简单的处理单元(或称神经元)广泛地互连成网络系统。
它反映了人脑智能的许多基本特征，但并不是人脑神经元联系网的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟。
人工神经网络是由各种神经元按一定的拓扑结构相互连接而成的，它通过对连续的和间析的输入做出状态反馈而完成信息处理工作。
神经网络有许多种类型，主要有前向型、反馈型、随机型和自组织竞争型等。
其中前向型神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是其他一些网络的基础。
比较成熟的有BP神经网络、径向基函数(RBF)神经网络等。
人工神经元模型人工神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构(大脑神经元结构)和活动规律为背景的，参照生物神经元网络发展起来的人工神经元网络现己有许多种类型，但是它们中的基本单元一一神经元的结构是基本相同的〔27]。
人工神经元是生物神经元的模拟与抽象;按照生物神经元的结构和工作原理，构造一个人工神经元如图3一1所示。
人工神经元是人工神经网络的基本单元，从图中可以看出，它相当于一个多输入单输出的非线性闭值器件。
定义表示其他神经元的轴突输出，亦即该神经元的输入向量表示其他神经元与该神经元R个突触的连接强度，亦即权值向量，其每个元素的值可正可负，分别表示为兴奋性突触和抑制性突触，为神经元的闭值，如果神经元输入向量的加权和大于。
，则该神经元被激活，所以渝入向量的加权和也称为激活值;f表示神经元的输入输出关系函数，称为激活函数或传输函数。
因为激活值越大，表示神经元的膜电位总和越大，该神经元兴奋所发放的脉冲越多，所以传输函数一般为单调升函数。
但它又是一个有限值函数，因为神经元发放的脉冲数是有限的。
这样，神经元的输出可以表示为神经元图3一1人工神经元模型图激活函数有许多种类型，根据输出输出特性不同，可用不同的激活函数。
激活函数是神经元网络的核心，网络解决问题的能力与效果除了与网络结构有关，在很大程度上取决于网络所采用的激活函数，其中常用的有以下几种:(l)阶跃函数(3一2)(2)符号函数(3一3) (3)线性型激活函数(3一4)(4)Sigmoid型激活函数(3一5) (5)双曲正切函数(3一6)人工神经网络的结构只有上亿个生物神经元连接而成生物神经网络，才能完成对外部感知信息进行的处理、记忆、学习等。
同样，单个人工神经元往往不能完成对输入信号的处理，它要按一定的规则连接成网络，并让网络中的每个神经元的权值和闭值按一定的规则变化，才能实现所设计神经网络的功能要求。
人工神经网络的连接形式和其拓扑结构多种多样，但总的来说有两种形式，即分层型和互连型网络。
分层型神经网络的拓扑结构如图3一2所示，它又分为简单前馈网络、反馈型前馈网络和内层互连前馈网络。
分层型神经网络将所有神经元按功能分为昔干层，一般有输入层、中间层和输出层，各层顺序连接。
因为中间层不直接与外部输入和输出打交道，所以又称为隐层。
根据处理功能的不同，隐层可以有多层(一般不超过两层)，也可以没有。
神经网络的学习方式人工神经网络的学习过程，实际上就是设节权值和阂值的过程。
人们提出了多种神经网络的学习方法，其中主要有以下几种形式:1、有教师学习(监督学习)有教师学习是在有“教师”指导和考察的清况下进行学习的方式，如图3一4所示。
这种学习方式，“教师”给出了与所有输入模式P对应的输出模式的“正确答案”，即期望输出t(目标)，用于学习过程的输入输出模式的集合称为训练样本集;神经网络学习系统根据一定的学习规则进行学习，每一次学习完成后，“教师”都要考察学习的结果，即实际输出a与期望输出t的差别(误差e)，以此决定网络是否需要再次学习，并根据误差信号调整学习的过程，使网络实际输出和期望输出的误差随着学习的反复进行而逐渐减小，直至达到要求的性能指标为止。
2、无教师学习(无监督学习)无教师学习不存在“教师”的指导和考察，是靠神经网络本身完成的，如图3一5所示。
由于没有现成的信息作为响应的校正，学习则是根据输入的信息，根据其特有的网络结构和学习规则来调整自身的参数或结构(这是一种自学习、自组织过程)，从而使网络的输出反应输入的某种固有特性(如聚类或某种统计上的分布特征)。
BP 网络( Back-P ropagat io n net w ork) 即反向传播网络, 属于多层结构, 前馈式, 如图 1 所示。
它是一种实用网络模型, 其学习算法采用的是新颖的反向传播算法, 基本思想是构造一个类似于感知机的非线性系统, 并让该系统的决策能力与最小均方误差函数和梯度下降联系起来, 从而解决了普遍存在的多层神经网络的学习不易收敛问题, 在许多方面得到实际应用, 是现今网络界应用较广，实用程度较高, 较受瞩目的一类。
BP神经元与其它神经元类似，不同的是BP而申经元的传输函数为非线性函数，最常用的函数是109519和tansig函数，有的输出层也采用线性函数(purelin)。
其输出为BP神经元模型如图3一6所示。
BP 网络的结构及特点标准的BP网络由 3 层次组成, 最下面一层神经元组成了输入层, 此层的主要作用是接收输入矢量, 在此, 设输入矢量为此层神经元个数为n1, 其输出矢量为X′∈R。
中间一层为隐含层, 共由n2 个神经元组成,接受由输入层神经元的输出矢量X″, 其输出矢量为。
最上一层为输出层, 共由m 个输出神经元组成, 接受来自隐含层的输出矢量X″, 其输出矢量为Y∈Rm，y = ( y 0, y 1 , , ym - 1)T。
在输入矢量和输入层之间的权值为Wij, 阈值为Hj, 0≤i≤n, 0≤j < n1。
在输入层和隐含层之间的权值为W′j k, 阈值为H′k, 0≤k < n2。
在隐含层和输出层之间的权值为W′kl, 阈值为H′1 , 0≤l< m。
BP网中的每个神经元的输入输出采用非线性变换, 其输出函数是采用连续可微的S 型函数, 即:凝汽器典型故障及征兆表1 为用于BP 网络训练的、分别对应于凝汽器及其系统11 种典型故障的征兆集和训练样本的目标输出。
在征兆集中, “1”表示征兆存在,“0”表示征兆不存在。
网络的目标输出( 对各故障的隶属函数) 为:上述的故障征兆及网络的目标输出中, 均采用“0”或“1”来表示“有”或“无”, 但在对凝汽器的实际诊断中, 根据对凝汽器故障征兆的逐渐收集,同样可以采用BP网络进行诊断。
BP网络的训练及其隶属函数的形成网络的输入层节点对应于故障的17 个故障征兆, 即输入层节点数为17; 输出层节点对应于11 种故障模式, 即输出层节点数为11; 隐层节点数选为10。
网络的训练精度取E≤0. 009, 学习率采用自适应学习率。
通过训练得到网络训练过程中的训练误差、学习率及误差曲面梯度与迭代次数k 的关系曲线分别如图3、4、5 所示。
诊断实例及对比某机组凝汽器运行过程中表现出的故障征兆[ 2]: ( 0100000000010110) , 将其输入上述已训练好的BP 网络中, 网络即输出该征兆相对于各故障的隶属度, 如表2 所示。
为了便于比较, 这里将文献[ 2] 中的模糊诊断方法简单说明如下:设故障论域中有几个模糊子集A 1, A 2,∧A m,它们分别代表m种故障。
对于该论域中的任意一个元素u0, 若有则称u0 相对属于A i, 其中LA i ( u 0)是u0 相对A i的隶属度函数。
设凝汽器系统中有n 种故障征兆S1, S2, ∧,Sn,每种故障所表现出的征兆论域为:对于实际运行中的任意故障征兆u= ( S1,S2,∧,Sn)则其相对于各故障A ii= 1, 2,∧,m的隶属度为:根据最大隶属度的原则, 便可以诊断出该凝汽器存在的故障。
这种诊断方法实质上是一种基于欧氏距离的诊断方法, 适用于对线性可分的故障类别进行诊断。
其诊断结果如表 2 所示。
由表 2 可见, 当诊断的门限值取0. 1 时,BP网络诊断出凝汽器的故障为5、10、6、11 号, 该结论与文献[ 2] 中取门限值0. 9 时的诊断结论完全相同。
由表 2 还发现, 诊断结果中门限值以上的故障隶属度与门限值以下的隶属度间的差别比文献[ 2] 中的要明显得多, 从而更容易获得可能的故障集。
RBF神经网络1. 1RBF神经网络特点及结构[1, 4]径向基函数神经网络(Radial Basis FunctionNeuralNetwork,简称RBF网络)是具有单隐层的三层前馈神经网络,由输入层、隐含层和输出层构成。
输入层由一些感知单元组成,它将网络与外界环境连接起来。
隐含层采用径向基函数作为激励函数(一般为高斯函数),其作用是从输入空间到隐含空间之间进行非线性变换。
隐含层每个神经元与输入层相连的权值向量w1i和输入矢量xq(表示第q个输入向量)之间的距离乘上阈值b1i作为本身的输入。
其网络结构见图1。
隐含层的第i个神经元的输入为:RBF网络的训练过程分为两步:第一步为确定训练输入层与隐含层间的权值w1的无教师式学习;第二步为确定训练隐含层与输出层间的权值w2的有教师式学习。
训练的目的是求取两层的最终权值w1、w2和阈值b1、b2。
在RBF网络训练中,隐含层神经元数量的确定是一个关键问题,一般是使其与输入向量的元素相等。
然而,在输入矢量很多时,过多的隐含层单元数使网络结构复杂化,影响训练时间。
为此提出了改进方法,基本原理是从0个神经元开始训练,通过检查输出误差,使网络自动增加神经元。
每次循环使用,使网络产生的最大误差所对应的输入向量作为权值向量w1i,产生一个新的隐含层神经元,然后检查新网络的误差,重复此过程直至达到误差要求或最大隐含层神经元数为止。
由此可见,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出与初始权值无关等特点。
RBF网络和BP网络一样能以任意精度逼近任何非线性函数。
但由于它们使用的激励函数不同,其逼近能力也不相同。
BP网络使用的Sigmoid函数具有全局特性,在训练过程中需要对网络的所有权值和阈值进行修正。
为全局逼近神经网络,其学习速度慢,并且容易陷入局部极小。
采用局部激励函数的RBF网络是一种局部逼近网络,对于每个训练样本,它只需要对少量的权值和阈值进行修正,因此训练速度快;而且很多RBF网络的学习算法能够分成两段,各自都能快速化。
由于BP网络是多层结构,如果前层的权值不确定的话,后面层的权值也无法确定,因此,学习时间就有很大的差异。
这些特点都体现了RBF网络比BP网络优越,给RBF网络的应用奠定了基础。
凝汽器典型故障类型及征兆集的建立由于凝汽器系统的复杂性、运行环境的特殊性,呈现出多种故障原因、故障征兆。