神经网络的应用论文
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。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
以下是店铺整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能神经网络论文篇一人工神经网络的发展及应用摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。
文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。
人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。
人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。
人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程2.1 萌芽时期在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。
神经网络技术及其应用分析
神经网络技术及其应用分析神经网络技术是一种模仿人类大脑的计算模型。
它的出现使得计算机可以模拟人类的学习、记忆和决策能力，非常适合处理复杂的问题和数据处理。
随着计算机技术的不断发展，神经网络技术的应用越来越广泛。
本文将探讨神经网络技术的相关概念和其在各个领域的应用。
一、神经网络技术的概念神经网络技术是一种基于神经元密集互联而形成的前向反馈网络或反馈式网络，也称作神经网络模型。
该模型的基本组成部分有神经元、输入层、隐层、输出层等几个部分。
神经网络技术可以通过输入大量的数据样本并重复训练，从而得到一个系统能够在未观察到训练数据时对其做出合理的响应。
这种方式非常适合对文本、图像、声音等复杂数据的处理。
二、神经网络技术的分类神经网络技术根据不同的算法，可以分为多种类型。
其中，最常见的神经网络分类是基于其网络层的构建来区分的。
按照神经网络层次分类，可以分为前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等几种类型。
不同的神经网络类型在解决不同的问题时，有其各自的优点和缺点。
三、神经网络技术在图像识别中的应用神经网络技术在图像识别中的应用非常成功。
在图像分类方面，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用的技术。
它通过多层卷积和池化操作，提取出图像的特征，最终将图像分类。
卷积神经网络已经应用到人脸识别、车牌识别、图像搜索等众多领域。
四、神经网络技术在智能推荐中的应用智能推荐是神经网络技术的另一个广泛应用领域。
神经网络技术结合算法，通过挖掘用户行为数据，来建立用户兴趣模型，从而为用户个性化推荐产品或服务。
多层感知器是一种支持多类推荐任务的神经网络模型。
它将用户行为数据和产品特征等数据作为输入，训练模型，并输出个性化推荐结果。
智能推荐技术已经应用到在线商城、社交网络等许多领域，成为用户获得个性化服务的重要方式。
五、神经网络技术在金融行业中的应用在金融行业中，神经网络技术也有广泛的应用。
例如，神经网络技术可以用来识别金融交易欺诈和预测股票市场波动，从而帮助投资者更好地决策。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文(2)推荐文章人工智能神经网络相关论文热度：超人工智能优秀作文热度：人工智能五子棋论文热度：人工智能职业论文热度：科技人工智能论文热度：人工智能神经网络论文篇二人工智能的将来，是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?前言我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。
对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。
或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。
不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。
这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙(同时居然是自然进化出来的)结构。
而这些研究也告诉我们，无论是对人类的智能还是人工智能，我们都尚有太多太多可能的潜力没有挖掘出来。
如果条件成熟、脑科学同计算机科学能够更加紧密的结合起来，没有人能想象将会爆发出多大的能量。
在刚刚结束的CCAI2016上，来自中国科学院的外籍院士、中国科学院神经学研究所长薄慕明院士给我们详细讲解了目前在神经科学领域研究的最新进展。
其演讲中体现出来的严谨的思路和实验方法不禁让人赞叹，雷锋网在此精编了整个演讲实录，并为大家做出了注释，在大家阅读的同时，不妨想象一下，在你阅读的同时，你神奇的大脑内密密麻麻的神经细胞之间，又迸发出了怎样的火花?脑科学能为人工智能带来什么?演讲者：蒲慕明非常高兴今天有机会能来参加这个会，今天我想把神经科学里面的一些进展和我个人的一些看法给大家做个报告，希望能帮助到人工智能的未来发展。
大脑的整体结构首先从最简单的讲起，神经系统有两大类，一是中枢神经系统，包括大脑、小脑、脑干、脊髓，另一种是外周神经系统，主管知觉还有各种内脏自主神经系统。
BP神经网络原理与应用实习论文
学年论文（本科）学院数学与信息科学学院专业信息与计算科学专业年级10级4班姓名徐玉琳于正平马孝慧李运凤郭双双任培培论文题目BP神经网络原理与应用指导教师冯志敏成绩2013年 9月 24日BP神经网络的原理与应用1.BP神经网络的原理1.1 BP神经网络的结构BP神经网络模型是一个三层网络,它的拓扑结构可被划分为:输入层(InputLayer )、输出层(Outp ut Layer ) ,隐含层(Hide Layer )．其中,输入层与输出层具有更重要的意义,因此也可以为两层网络结构(把隐含层划入输入层,或者把隐含层去掉)每层都有许多简单的能够执行并行运算的神经元组成,这些神经元与生物系统中的那些神经元非常类似,但其并行性并没有生物神经元的并行性高．BP神经网络的特点：1）网络由多层构成,层与层之间全连接,同一层之间的神经元无连接．2）BP网络的传递函数必须可微．因此,感知器的传递函数-——二值函数在这里没有用武之地．BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数．3）采用误差反向传播算法(Back-Propagation Algorithm)进行学习．在BP 网络中,数据从输入层隐含层逐层向后传播,训练网络权值时,则沿着减少误差的方向,从输出层经过中间各层逐层向前修正网络的连接权值．随着学习的不断进行,最终的误差越来越来小．BP神经网络的学习过程BP神经网络的学习算法实际上就是对误差函数求极小值的算法,它采用的算法是最速下降法,使它对多个样本进行反复的学习训练并通过误差的反向传播来修改连接权系数,它是沿着输出误差函数的负梯度方向对其进行改变的,并且到最后使误差函数收敛于该函数的最小点．1.3 BP网络的学习算法BP网络的学习属于有监督学习,需要一组已知目标输出的学习样本集．训练时先使用随机值作为权值,修改权值有不同的规则．标准的BP神经网络沿着误差性能函数梯度的反向修改权值,原理与LMS算法比较类似,属于最速下降法．拟牛顿算法牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的快速优化算法．其基本方法是1(1)()()()x k x k A k g k -+=-式中 ()A k ----误差性能函数在当前权值和阀值下的Hessian 矩阵（二阶导数）,即2()()()x x k A k F x ==∇牛顿法通常比较梯度法的收敛速度快,但对于前向型神经网络计算Hessian 矩阵是很复杂的,付出的代价也很大．有一类基于牛顿法的算法不需要二阶导数,此类方法称为拟牛顿法（或正切法）,在算法中的Hessian 矩阵用其近似值进行修正,修正值被看成梯度的函数． 1）BFGS 算法在公开发表的研究成果中,你牛顿法应用最为成功得有Boryden,Fletcher,Goldfard 和Shanno 修正算法,合称为BFG 算法． 该算法虽然收敛所需的步长通常较少,但在每次迭代过程所需要的计算量和存储空间比变梯度算法都要大,对近似Hessian 矩阵必须进行存储,其大小为n n ⨯,这里n 网络的链接权和阀值的数量．所以对于规模很大的网络用RPROP 算法或任何一种梯度算法可能好些；而对于规模较小的网络则用BFGS 算法可能更有效． 2）OSS 算法 由于BFGS 算法在每次迭代时比变梯度算法需要更多的存储空间和计算量,所以对于正切近似法减少其存储量和计算量是必要的．OSS 算法试图解决变梯度法和拟牛顿（正切）法之间的矛盾,该算法不必存储全部Hessian 矩阵,它假设每一次迭代时与前一次迭代的Hessian 矩阵具有一致性,这样做的一个有点是,在新的搜索方向进行计算时不必计算矩阵的逆．该算法每次迭代所需要的存储量和计算量介于梯度算法和完全拟牛顿算法之间． 最速下降BP 法最速下降BP 算法的BP 神经网络,设k 为迭代次数,则每一层权值和阀值的修正按下式进行(1)()()x k x k g k α+=-式中()x k —第k 次迭代各层之间的连接权向量或阀值向量；()g k =()()E k x k ∂∂—第k 次迭代的神经网络输出误差对各权值或阀值的梯度向量．负号表示梯度的反方向,即梯度的最速下降方向；α—学习效率,在训练时是一常数．在MATLAB 神经网络工具箱中,,可以通过改变训练参数进行设置；()E K —第k 次迭代的网络输出的总误差性能函数,在MATLAB 神经网络工具箱中BP 网络误差性能函数默认值为均方误差MSE,以二层BP 网络为例,只有一个输入样本时,有2()()E K E e k ⎡⎤=⎣⎦21S≈22221()S i i i t a k =⎡⎤-⎣⎦∑ 222212,1()()()()s ii j i i j a k f w k a k b k =⎧⎫⎪⎪⎡⎤=-⎨⎬⎣⎦⎪⎪⎩⎭∑21221112,,11()(()())()s s i j i j i i i j j f w k f iw k p ib k b k ==⎧⎫⎡⎤⎛⎫⎪⎪=++⎢⎥ ⎪⎨⎬⎢⎥⎝⎭⎪⎪⎣⎦⎩⎭∑∑若有n 个输入样本2()()E K E e k ⎡⎤=⎣⎦21nS ≈22221()S ii i ta k =⎡⎤-⎣⎦∑根据公式和各层的传输函数,可以求出第k 次迭代总误差曲面的梯度()g k =()()E k x k ∂∂,分别代入式子便可以逐次修正其权值和阀值,并是总的误差向减小的方向变化,直到达到所需要的误差性能为止． 1.4 BP 算法的改进BP 算法理论具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好等优点,但标准BP 算法存在以下缺点：收敛速度缓慢；容易陷入局部极小值；难以确定隐层数和隐层节点个数．在实际应用中,BP 算法很难胜任,因此出现了很多改进算．利用动量法改进BP 算法标准BP 算法实质上是一种简单的最速下降静态寻优方法,在修正W(K)时,只按照第K 步的负梯度方向进行修正,而没有考虑到以前积累的经验,即以前时刻的梯度方向,从而常常使学习过程发生振荡,收敛缓慢．动量法权值调整算法的具体做法是：将上一次权值调整量的一部分迭加到按本次误差计算所得的权值调整量上,作为本次的实际权值调整量,即：其中：α为动量系数,通常0＜α＜0．9；η—学习率,范围在0．001～10之间．这种方法所加的动量因子实际上相当于阻尼项,它减小了学习过程中的振荡趋势,从而改善了收敛性．动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性,有效的抑制了网络陷入局部极小．自适应调整学习速率标准BP算法收敛速度缓慢的一个重要原因是学习率选择不当,学习率选得太小,收敛太慢；学习率选得太大,则有可能修正过头,导致振荡甚至发散．可采用图所示的自适应方法调整学习率．调整的基本指导思想是：在学习收敛的情况下,增大η,以缩短学习时间；当η偏大致使不能收敛时,要及时减小η,直到收敛为止．动量-自适应学习速率调整算法采用动量法时,BP算法可以找到更优的解；采用自适应学习速率法时,BP算法可以缩短训练时间．将以上两种方法结合起来,就得到动量-自适应学习速率调整算法．1. L-M学习规则L-M（Levenberg-Marquardt）算法比前述几种使用梯度下降法的BP算法要快得多,但对于复杂问题,这种方法需要相当大的存储空间L-M(Levenberg-Marquardt)优化方法的权值调整率选为:其中：e —误差向量；J —网络误差对权值导数的雅可比（Jacobian ）矩阵；μ—标量,当μ很大时上式接近于梯度法,当μ很小时上式变成了Gauss-Newton 法,在这种方法中,μ也是自适应调整的． 1.5 BP 神经网络的设计 网络的层数输入层节点数取决于输入向量的维数．应用神经网络解决实际问题时,首先应从问题中提炼出一个抽象模型,形成输入空间和输出空间．因此,数据的表达方式会影响输入向量的维数大小.例如,如果输入的是64*64的图像,则输入的向量应为图像中所有的像素形成的4096维向量．如果待解决的问题是二元函数拟合,则输入向量应为二维向量．理论上已证明：具有偏差和至少一个S 型隐含层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理数．增加层数可以更进一步的降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间．而误差精度的提高实际上也可以通过增加神经元数目来获得,其训练效果也比增加层数更容易观察和调整.所以一般情况下,应优先考虑增加隐含层中的神经元数. 隐含层的神经元数网络训练精度的提高,可以通过采用一个隐含层,而增加神经元数了的方法来获得．这在结构实现上,要比增加隐含层数要简单得多．那么究竟选取多少隐含层节点才合适？这在理论上并没有一个明确的规定．在具体设计时,比较实际的做法是通过对不同神经元数进行训练对比,然后适当地加上一点余量．1）0niMi C k =>∑,k 为样本数,M 为隐含层神经元个数,n 为输入层神经元个数．如i>M,规定C i M =0．2）和n 分别是输出层和输入层的神经元数,a 是[0.10]之间的常量．3）M=2log n ,n 为输入层神经元个数．初始权值的选取由于系统是非线性的,初始值对于学习是否达到局部最小、是否能够收敛及训练时间的长短关系很大．如果初始值太大,使得加权后的输入和n落在了S型激活函数的饱和区,从而导致其导数f (n)非常小,从而使得调节过程几乎停顿下来．所以一般总是希望经过初始加权后的每个神经元的输出值都接近于零,这样可以保证每个神经元的权值都能够在它们的S型激活函数变化最大之处进行调节．所以,一般取初始权值在（-1,1）之间的随机数．学习速率学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量．大的学习速率可能导致系统的不稳定；但小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不过能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值．所以在一般情况下,倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性．学习速率的选取范围在0．01-0．8之间．1.6BP神经网络局限性需要参数多且参数选择没有有效的方法对于一些复杂问题 ,BP 算法可能要进行几小时甚至更长的时间训练,这主要是由于学习速率太小所造成的．标准BP 网络学习过程缓慢,易出现平台,这与学习参数率l r的选取有很大关系．当l r较时,权值修改量大,学习速率也快,但可能产生振荡;当l r较小时,虽然学习比较平稳,但速度十分缓慢．容易陷入局部最优BP网络易陷入局部最小, 使 BP网络不能以高精度逼近实际系统．目前对于这一问题的解决有加入动量项以及其它一些方法．BP 算法本质上是以误差平方和为目标函数 , 用梯度法求其最小值的算法．于是除非误差平方和函数是正定的, 否则必然产生局部极小点, 当局部极小点产生时 , BP算法所求的就不是解．1.6.3 样本依赖性这主要表现在网络出现的麻痹现象上．在网络的训练过程中,如其权值调的过大,可能使得所有的或大部分神经元的加权值偏大,这使得激活函数的输入工作在S型转移函数的饱和区,从而导致其导函数非常小,使得对网络权值的调节过程几乎停顿下来．通常为避免这种现象的发生,一是选取较小的初始权值,二是采用较小的学习速率,但又要增加时间训练．初始权敏感对于一些复杂的问题,BP算法可能要进行几个小时甚至更长时间的训练．这主要是由于学习速率太小造成的．可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进．2．BP神经网络应用2.1 手算实现二值逻辑—异或这个例子中,采用手算实现基于BP网络的异或逻辑．训练时采用批量训练的方法,训练算法使用带动量因子的最速下降法．在MATLAB中新建脚本文件main_xor.m,输入代码如下：%脚本%批量训练方式．BP网络实现异或逻辑%%清理clear allclcrand('seed',2)eb = 0.01; %误差容限eta = 0.6; %学习率mc = 0.8; %动量因子maxiter = 1000; %最大迭代次数%% 初始化网络nSampNum = 4;nSampDim = 2;nHidden = 3;nOut = 1;w = 2*(rand(nHidden,nSampDim)-1/2);b = 2*(rand(nHidden,1)-1/2);wex = [w,b];W = 2*(rand(nOut,nHidden)-1/2);B = 2*(rand(nOut,1)-1/2);WEX = [W,B];%%数据SampIn=[0,0,1,1;...0,1,0,1;…1,1,1,1];expected = [0,1,1,0];%%训练iteration = 0;errRec = [];outRec =[];for i = 1:maxiter% 工作信号正向传播hp = wex*SampIn;tau = logsig(hp);tauex = [tau',1*ones(nSampNum,1)]';HM = WEX*tauex;out = logsig(HM);outRec = [outRec,out'];err = expected - out;sse = sumsqr(err);errRec = [errRec,sse];fprintf('第%d 次迭代,误差：%f \n',i,sse);% 判断是否收敛iteration = iteration + 1;if sse <= ebbreak;end% 误差信号反向传播% DELTA 和delta 为局部梯度DELTA = err.*dlogsig(HM,out);delta = W' * DELTA.*dlogsig(hp,tau);dWEX = DELTA*tauex';dwex = delta*SampIn';% 更新权值if i == 1WEX = WEX + eta*dWEX;wex = wex + eta*dwex;elseWEX = WEX + (1-mc)*eta*dWEX + mc*dWEXold;wex = wex + (1-mc)*eta*dwex+mc*dwexold;enddWEXold = dWEX;dwexold = dwex;W = WEX(:,1:nHidden);end%%显示figure(1)grid[nRow,nCol]=size(errRec);semilogy(1:nCol,errRec,'LineWidth',1.5);title('误差曲线');xlabel('迭代次数');x=-0.2:.05:1.2;[xx,yy] = meshgrid(x);for i=1:length(xx)for j=1:length(yy)xi=[xx(i,j),yy(i,j),1];hp = wex*xi';tau = logsig(hp);tauex = [tau',1]';HM = WEX*tauex;out = logsig(HM);z (i,j) =out;endendfigure(2)mesh(x,x,z);figure(3)plot([0,1],[0,1],'*','LineWidth',2);hold onplot([0,1],[1,0],'O','LineWidth',2);[c,h]=contour(x,x,z,0.5,'b');clabel(c,h);legend('0','1','分类面');title('分类面')2.2 误差下降曲线如下图所示：Finger 1010*******400500600700800900100010-210-110误差曲线迭代次数网格上的点在BP 网络映射下的输出如下图：Finger 2异或本质上是一个分类问题,,分类面如图：Finger 3分类面-0.200.20.40.60.81 1.2本文介绍了神经网络的研究背景和现状,分析了目前神经网络研究中存在的问题．然后描述了BP神经网络算法的实现以及BP神经网络的工作原理,给出了BP网络的局限性．本文虽然总结分析了BP神经网络算法的实现,给出了实例分析,但是还有很多的不足．所总结的BP神经网络和目前研究的现状都还不够全面,经过程序调试的图形有可能都还存在很多细节上的问题,而图形曲线所实现效果都还不够好,以及结果分析不够全面、正确、缺乏科学性等,这些都还是需加强提高的．近几年的不断发展,神经网络更是取得了非常广泛的应用,和令人瞩目的发展．在很多方面都发挥了其独特的作用,特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等众多方面的应用实例,给人们带来了很多应用上到思考,和解决方法的研究．但是神经网络的研究最近几年还没有达到非常热门的阶段,这还需有很多热爱神经网络和研究神经网络人员的不断研究和创新,在科技高度发达的现在,我们有理由期待,也有理由相信．我想在不久的将来神经网络会应用到更多更广的方面,人们的生活会更加便捷．学年论文成绩评定表。
国家开放大学《神经网络专题》 期末考试之小论文
国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文简介本篇小论文旨在探讨神经网络在人工智能领域的应用及其潜在影响。
神经网络作为一种模拟人脑思维过程的算法模型，在近年来取得了显著的发展，并在多个领域得到了广泛应用。
神经网络的定义和原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。
它由大量的人工神经元互相连接而成，通过研究和调整连接权重来实现对输入数据的智能处理。
神经网络分为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以包含多个层级，并通过非线性激活函数进行处理。
神经网络在人工智能领域的应用1. 图像识别：神经网络可以通过研究大量样本数据进行图像分类和识别，应用于人脸识别、物体识别等领域。
2. 语音识别：通过神经网络的研究和优化，可以实现语音信号的识别和转换，应用于语音助手、语音翻译等场景。
4. 推荐系统：通过分析用户行为和偏好，神经网络可以构建个性化推荐模型，为用户提供符合其兴趣和需求的推荐内容。
5. 金融预测：通过分析历史数据和市场趋势，神经网络可以进行金融市场预测和交易决策，应用于股票预测、风险评估等领域。
神经网络的潜在影响1. 技术革新：神经网络的发展将促进人工智能技术的进步和应用扩展，为各行各业带来巨大的变革机遇。
2. 数据安全：神经网络在处理大量用户数据时，需要解决数据隐私和安全保护的问题，避免数据泄露和滥用。
3. 就业影响：随着神经网络的广泛应用，特定行业的工作岗位可能会受到影响，需要适应技术发展并提升自身能力。
4. 伦理问题：神经网络可能引发一系列伦理问题，如算法歧视、自主决策的责任等，需要法律和伦理框架的引导和监管。
结论神经网络作为人工智能的重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等领域都取得了显著的应用成果。
然而，我们也应关注神经网络的潜在影响和伦理问题，积极引导其发展并加以监管，以实现科技与人类社会的和谐发展。
大学毕业论文-—神经网络在模式识别中的简单分析及应用
毕业论文神经网络在模式识别中的简单分析及应用模式识别就是机器识别、计算机识别或者机器自动化识别，目的在于让机器自动识别事物，使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。
它研究的目的就是利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符合。
随着人们对人工神经网络的不断地认识，神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统,它在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、记忆和计算等智能处理功能。
这样人们利用人工神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用以及良好的容错性与联想记忆功能，并且具有良好的自适应、自学习功能等突出特点，可运用MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，对经过训练的神经网络可以有效地提取信号、语音、图像等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变量探测、抽象和概括等问题。
这样神经网络可应用于模式识别的特征提取、聚类分析、边缘检测、信号增强以及噪声抑制、数据压缩等各个环节。
使用机器来进行模式的识别是一项非常有用的工作，能够辨别符号等系列的机器是很有价值的。
目前，模式识别技术可以应用指纹识别、IC卡技术应用、字符识别等实例。
模式识别成为人工神经网络特别适宜求解的一类问题。
因此，神经网络技术在模式识别中也得到广泛应用与发展。
关键词：模式识别；人工神经网络；神经网络模型；神经网络技术Pattern Recognition is the machine identification, computer identification or identification of machine automation, machine aimed at automatic identification of things to do before the machine can only be made by man can do, with people with all kinds of things and on an analysis of the phenomenon, described with the ability to determine the part. It is the purpose of the study of the physical object to use the computer for classification, the probability of the smallest in the wrong conditions, so that the results of recognition as far as possible in line with objective things.As artificial neural network to recognize the continuing, neural network refers to a large number of simple calculation unit consisting of non-linear system, which to some extent and level system to imitate the human brain's information processing, storage and retrieval functions, which has learning, memory and computing functions such as intelligent processing. Such people to use artificial neural network with a high degree of parallelism, the overall role of a high degree of non-linear and good fault tolerance and associative memory function, and have good self-adaptive, self-learning function, such as prominent features, the availability of MATLAB neural network toolbox The neural network model trained neural network can effectively extract the signal, voice, video and other features of perceptual patterns and heuristics to solve the existing pattern recognition systems are not well resolved invariant detection, such as abstract and summary issues. This neural network pattern recognition can be applied to feature extraction, clustering analysis, edge detection, signal enhancement and noise suppression, data compression, such as various links. The use of machines for pattern recognition is a very useful work, such as series of symbols to identify the machines are of great value. At present, the pattern recognition technology can be applied to fingerprint identification, IC card technology applications, such as examples of character recognition. Artificial neural network pattern recognition has become especially suitable for solving a class of problem. Therefore, the neural network pattern recognition technology is also widely used and development.Key words：pattern recognition；artificial neural network；neural network model；neural network technology毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
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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。
传统神经网络的不足：1、激活函数不满足框架条件，且常为能量无限的类函数，而待处理信号常为能量有限的函数，难以找到它们间的反演变关系及保证解的唯一性；2、神经网络的结构参数难以确定，结构设计有很大的盲目性；3、神经网络的多层结构及误差曲面的高度非凸性使得神经网络的学习极其容易陷入局部极小。
在这种情况下，小波神经网络最早由法国著名的信息科学研究机构IRISA的Qinhua Zhang等于1992年提出。
本文将按以上顺序逐一介绍。
一、离散型Hopfield神经网络在交通标志识别中的应用Hopfield神经网络是一种互联型神经网络，其演变过程是一个非线性动力学系统，可以用一组非线性差分方程（离散型）或微分方程（连续型）来描述。
系统的稳定性可用所谓的“能量函数”来分析。
在满足条件的情况下，某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断减少，最后趋于稳定的平衡状态。
对于一个非线性动力学系统，系统状态从某一初值出发经过演变后可能有如下几种结果：渐进稳定点（吸引子）、极限环、混沌、状态发散。
因为人工神经网络的变换函数是一个有界函数，故系统的状态不会发生发散现象。
目前，人工神经网络经常利用渐进稳定点来解决某些问题。
如果把系统的稳定点视为一个记忆，那么这个初态朝这个稳定点的演变过程就是一个寻找记忆的过程。
如果把系统的稳定点视为能量的极小点，而把能量函数视为一个优化问题的目标函数，那么从初态朝这个稳定点的演变过程就是一个求解该优化问题的过程。
因此，Hopfield神经网络的演变过程是一个计算联想或求解优化问题的过程。
实际上，它的解决并不需要真的去计算，而是通过构成反馈神经网络，适当地设计其连接权和输入就可以达到这个目的。
1.1离散型Hopfield神经网络的工作方式离散型Hopfield神经网络（DHNN）是一种单层的、输入/输出为二值的反馈网络。
DHNN主要用于联想记忆。
网络的能量函数存在着一个或多个极小点或平衡点。
当网络的初始姿态确定后，网络的状态按其工作规则向能量递减的方向变化，最后接近或达到平衡点，这个平衡点又称为吸引子。
如果设法把网络所需记忆的模式设计成某个确定网络状态的一个平衡点，则当网络从与记忆模式较接近的某个初始状态出发后，按Hopfield运行规则进行状态更新，最后网络状态稳定在能量函数的极小点，即记忆模式所对应的状态。
这样就完成了由部分信息或失真信息到全部或完整信息的联想记忆过程。
DHNN的计算公式如下;其矩阵向量形式为：其中，,,为网络状态矢量，其分别为Hopfield网络第2层输出、第1层输入和总输入，中所有的元素取值仅取1或-1；由于神经网络的第0层没有外界输入，因此认为Hopfield神经网络没有输入；为网络的阈值矢量；为网络连接权矩阵，其元素表示第j个神经元到第i个神经元的连接权，它为对称矩阵。
，则网络无自反馈，否则，称其为自反馈。
1.2Hopfield神经网络的设计方法1.2.1权值的设计方法Hopfield网络的权值是设计出来的。
设计方法的主要思路是使记忆的模式样本对应于网络能量函数的极小值。
设有m个n维记忆模式，要设计网络连接权和阈值，使这m个模式正好是网络性能函数的m个极小值。
比较常用的设计方法是“外积法”。
设其中，m表示的是模式类别数；n为每一类模式的维数。
要求网络记忆的m()个记忆模式矢量两两正交，即满足下式：各神经元的阈值和网络的连接权矩阵按下式计算：则所有矢量在时都是稳定点。
1.2.2Hopfield神经网络的容量Hopfield神经网络能够存储的最大模式数与神经元个数有关。
1.2.3Hopfield神经网络的稳定性离散Hopfield神经网络实质是一个多输入和含阈值的二值非线性动力系统。
在运动系统中，平衡稳定状态可理解为系统某种形式的能量函数在系统运动过程中，其能量值不断减小，最后处于最小值。
每个状态定义对应的能量E。
任何一个神经元节点的状态变化时，能量E将会向着减小的趋势变化，即对于任何,当神经网络从开始，有初始状态，经过有限时刻t，有，则称网络是稳定的。
1.3离散型Hopfield神经网络与交通标志识别步骤如下：（1）载入各种交通标志。
（2）为了统一神经网络输入维数，将交通标志转换为的二进制格式。
（3）创建Hopfield神经网络。
（4）检测样本是否为稳定点。
Hopfield神经网络越复杂，它所包含的伪吸引子就越多，可能造成待检测点收敛于伪吸引子，甚至出现混沌现象。
因此，所有递归类型的神经网络都有必要进行稳定性检验。
一个简单的方法是将样本的期望输入神经网络，如果它能一步收敛于期望值，说明它在样本点上是平稳的。
（5）由于Hopfield神经网络存在识别能力上限，因此需要检查识别量是否超过最大模式数。
（6）生成带噪声的交通标志。
（7）交通标志识别，对比，结果显示。
二、遗传算法优化BP神经网络在坝基岩体渗透系数识别中的应用2.1遗传算法概述对于大数据量、高维数及多隐含层节点等条件，各类神经网络训练过程中很有可能会遇到大量的局部极值，不仅严重影响收敛速度，而且可能导致训练误差收敛于局部最优解而不是全局最优解，严重影响神经网络性能。
而遗传算法是一种强有力的和应用广泛的随机搜索优化技术，可以解决这些问题。
遗传算法（Genetic Algorithms, GA）的基本思想基于Darwin进化论和Mendel 遗传学说。
Darwin进化论最重要的是适者生存原理，它认为每一物种在发展中越来越适应环境。
物种每个个体的基本特征由后代继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。
在环境变化时，只有那些适应环境的个体特征保留下来。
Mendel 遗传学说最重要的是基因遗传原理它认为遗传以密码的方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内，每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质。
所以，每个基因对环境具有某种适应性，基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。
经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。
遗传算法是一种新的全局优化搜索算法，具有简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，是21世纪关键智能计算之一。
遗传算法不同于枚举算法、启发式算法、搜索算法等传统的优化方法，其具有如下特点。
（1）自组织、自适应和智能性。
遗传算法消除了算法设计中的一个最大障碍，即需要事先描述问题的全部特点，并说明针对问题的不同特点算法应采取的措施。
因此，它可以用来解决复杂的非结构化问题，具有很强的鲁棒性。
（2）直接处理对象是参数编码集而不是问题参数本身。
（3）搜索过程中使用的是基于目标函数值的评价信息，既不受优化函数连续性的约束，也没有优化函数必须可导的要求。
（4）易于并行化，可降低由于使用超强计算机硬件带来的昂贵费用。
（5）基本思想简单，运行方式和实现步骤规范，便于具体实现。
（1）编码：在遗传算法求解问题时，首先遇到的是编码问题。
将问题的解以适合于遗传算法求解的形式进行编码，称为遗传算法的表示，而交叉、变异等操作与编码的形式有关。
因此，在进行编码时，要考虑到交叉和变异问题。
最简单的编码方式是二进制编码。
此外，编码的方式还有整数编码、实数编码和树编码等。
（2）初始化种群的生成：在求解之前产生初始化种群，在解的备选空间中选择若干个体组成初始化种群，通常采用随机法产生初始化种群。
（3）适应度评价：根据生物进化“适者生存”的原则，需要对每个个体适应环境的能力进行刻画，从而引入适应度。
适应度是遗传算法在群体进化过程中用到的唯一信息，它为字符串如何复制给出了定量的描述。
适应度函数通过计算个体的适应值来比较个体的适应度。
适应度函数分为无约束条件的适应度函数和有约束条件的适应度函数。
（4）选择：种群中的个体在进行交叉之前，要进行选择。
选择的目的是获得较优的个体作为父代，进行下一步交叉。
选择的依据是个体的适应度，适应度值高个体被选中的可能性大，适应度低的个体被选中的可能性小。
适应度高的个体可能被多次复制，而适应度低的个体可能一次也未被选中。
选择算子有时也叫复制算子。
常用的选择方法是适应度比例法，也叫轮盘赌法，它的基本原则是按照个体的适应度大小比例进行选择。
（5）交叉：交叉也称交配，即将两个父代个体的编码串的部分基因进行交换，产生新的个体。
交叉算子是种群遗传算法的重要算子，是种群产生新个体的主要手段。
对于二进制编码，具体实施交叉的方法有单点交叉、两点交叉、多点交叉和一致交叉等。
对于实数编码，交叉的方法有离散重组、中间重组和线性重组等。
（6）变异：变异操作首先在种群中随机选择一个个体，对于选中的个体按照一定的概率随机改变串结构的某个值，即对种群中的每一个个体以某一概率改变某一个或某一些基因座上的值为其他的基因。