前向人工神经网络敏感性研究(精选)

多层前向神经网络及其研究

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第２卷第３１期
２００６年９月
柳
州
师
专
学
报
Ｖｏ．．１２ｌＮｏ３
ＪｕａｆＬｕｈｕＴａｈｒｏｌｇｏｒｌｉｚｏｅｃｅｓＣｌｅｎｏｅ
Ｓｐｔ０６ｅ．２０
而构造出来的系统可以具有相当好的鲁棒性；５多输入多输出的结构模型，（）可方便地用于多变量控制系统，由于具有分布特
性，所以多层神经网络的系统特别适合处理比较复杂的问题．
２１Ｐ神经网络的基本原理和方法．Ｂ
多层前向神经网络的网络结构如图１所示．网络结构是由输入层、输出层和隐层组成，中隐层可以是一层，其也可以是多层，前层至后层节点输入
８８
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吴建生，虞继敏：多层前向神经网络及其研究
ｍｎ（，，，）ｉ￣Ｅｏ
（）ｔ ’ ［／
（）多）ｔ一］
单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号，号的大小不因为分支的多少而变化．信处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的．神经网络是巨量信息并行处理和大规模平行计算的基础，既是高度非线性动力学系统，它又是自适应系统，可用来描述认知决策及控制的智能行为，它具有存储和应用经验知识的自然特性，它与人脑相似之处可以概括为两个方面：一是通过学习从外部环境中获取知识；二是内部神经元具有存储知识的能力．２近Ｏ年来，神经网络技术迅猛发展，已经在智能控制、式模识别、计算机视觉、非线性优化、信号处理等方面取得巨大的成功和进展，现已成为人工智能研究的重要领域之一．。

神经网络基础精选

•8
第一讲神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联系是通过突触这种结构接口的。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个过程称为兴奋。
•9
第一讲神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动作
绝对不应期：不响应任何刺激阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
12
3
和抑制型。神经冲动使得细胞膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
•5
树突
细胞体
细胞核轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
•6
图1-1b 神经元的解剖
•7
第一讲神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为第 i个神经元的净输入
j1
•12
第一讲神经网络基础
四人工神经元与生物神经元区别（1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均

人工神经网络算法研究及应用

它的出现为一些难以解决的问题提供了一种新的思路，而神经网络目前还面临一些问题。文在然本对神经网络进行深入研究的基础上，出现有算法的一些改进方案，将其应用于ＳＬ协议及其提并Ｓ
算法的改进中。关键词：经网络；Ｐ算法；神Ｂ变步长；制器；Ｓ控ＳＬ协议中图分类号：１３ＴＰ８文献标识码：Ａ
户方的延时。
１ＢＰ算法及其改进
ＢＰ算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种［，的典型结构为三层前向网络。第ｚ３它］层神
经元的输人为：
Ｖ一， ∑ Ｗｉ＿一；（ｊ￣）Ｖ。
式中Ｗ为ｚ神经元与ｚ１神经元ｉ层一层的连接权值；１为第ｚ－一１层神经元ｉ的输出；ｎ为第ｚ一１层神经元数；ｉ０为神经元的阈值。用函数，作
ＡｂｔａｔＮｅｒｌＮｅｗｏｋｓａｎｅｃｎｔｏｔｏｉｈｓｍｕｌｔｓｈｓｒｃ：ｕａｔｒｉｗｏｒｌｍｅｈｄｗｈｃｉａｅｕｍａＳｂａｉＩｏｄｅｗｎ’ ｒｎ．ｔｐｒｖｉｓａｎｅｗａｎｎｏｌｎａｏｎｒ．Ｉｈｉｐｅｙｉｎ—ｉｅｒｃｔｏ１ｎｔｓｐａｒ，ＢＰｌｏｒｔｍｓｉｐｏｅｏｔｅｒｏｍａｅＴｈｅｍｏｄｆｅａｇｉｈｉｍｒｖｄｆｒｂｅｔｒｐｅｆｒｎｃ．ｉｉｄＢＰｌｒｔａｇｏｉｈｍｓａｐｌｅｏＳＳＬｏｔｏｌｔｅｃｈｉｅｄｅａｉｐｉｄｔｐｒｏｃｏｒｄｕｅｔｅｔｍｌｙ．Ｋｅｒｓ：ｕａｔｙｗｏｄｎｅｒｌｎｅｗｏｒｓ；ＢＰｌｏｉｈ；ｖｒａｅｓｅｋａｇｒｔｍａｉｂｌ— ｔｐ；ｃｎｔｏｌｅ；ＳＳＬｒｔｃ１ｏｒｌｒｐｏｏｏ

人工神经网络简介

人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。

简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。

1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。

自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。

1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。

人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。

人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。

这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。

每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。

神经网络-- Hopfield网络

Hopfield 神经网络前馈（前向）网络和反馈网络是当前人工神经网络研究中最基本的两种网络模型。

1982年到1986年，美国物理学家Hopfield 陆续发表文章报导了对反馈神经网络理论与应用的研究成果，引起了人们广泛的兴趣，并且将这种单层反馈网络称为Hopfield 网络。

在单层全反馈网络中（基本Hopfield 网络中），节点之间相互连接，每个节点接收来自其它节点的输入，同时又输出给其它节点，每个神经元没有到自身的连接。

由于引入反馈，所以它是一个非线性动力学系统。

其结构如下所示：n1n32y y（a ）（b ）图1 Hopfield 网络基本结构前馈网络大多表达的是输出与输入间的映射关系，一般不考虑输出与输入间在时间上的滞后效应；反馈网络需要考虑输出与输入间在时间上的延时，需要利用动态方程（差分方程或微分方程）描述神经元和系统的数学模型。

前馈网络的学习（训练）主要采用误差修正法，计算时间较长，收敛速度较慢；反馈网络（如Hopfield 网络）的学习主要采用Hebb 规则，收敛速度较快。

Hopfield 网络在应用上除可作为联想记忆与分类外，还可用于优化计算。

可以认为，Hopfield 网络的联想记忆和优化计算这两种功能是对偶的：当用于联想记忆时，通过样本模式的输入给定网络的稳定状态，经学习求得联接权值W ；当用于优化计算时，以目标函数和约束条件建立系统的能量函数来确定联接权值，当网络演变至稳定状态时即可得出优化计算问题的解。

Hopfield 网络神经元模型可以是离散变量，也可以连续取值。

一．离散Hopfield 网络 1．网络结构及性能描述：离散Hopfield 网络模型如图1所示。

设共有N 个神经元，ij 表示从神经元j 到神经元i 的联接权，j s 表示神经元j 的状态（取＋1或－1），j v 表示神经元j 的净输入，有：⎪⎩⎪⎨⎧=+-⋅=∑=)](sgn[)1()()(1t v t s t s t v j j jNi i ji j θω，即：⎩⎨⎧<->+=+0)(,10)(,1)1(t v t v t s j j j （1）或：⎪⎩⎪⎨⎧<-=>+=+0)(,10)(),(0)(,1)1(t v t v t s t v t s j j j j j当0)(=t v j 时可认为神经元的状态保持不变。

人工神经元模型

nh
二、前向神经网络模型
假设每一层的神经元激励函数相同，则对于L+1层前向传播网络，其网络输出的数学表示关系方程式一律采用：
Γ l为各层神经元的激励函数， Wl 为l-1层到l层的连接权矩阵， l=1,2,...,L θ l 为l层的阀值矢量其中:
二、前向神经网络模型

有导师学习的基本思想
y
1k
x
1k
x 2k
y2k
1) oj ( w ( jl x l j )
ni
l 1
j=1,2,...,nh
xn k
i
yn k
o
w(1)
ij
w (2)
ij
Oj为隐含层的激励
i=1,2,...,no
示意图
图3—1—14(a) 含一个隐含层前向传播网络结构示意图 (2) y
1k j 1
y i ( w ij oj i )
i 1

第r＋1个隐含层：
Net
( r 1) pj r) wrjl1o(pl jr 1 l 1 nr
r 0,1,2...L 1

输出层
L ( L 1) L y pj L ( Net pj ) L ( wL o ji pi j ) i 1 n L 1

二、前向神经网络模型

BP学习算法的推导：
对于N个样本集，性能指标为
E E p ( t pi y pi )
p 1 p 1 i 1
N
N
no

φ（·）是一个正定的、可微的凸函数，常取
1 no E p ( t pj y pj ) 2 2 i 1

人工神经网络

学习训练算法
设有教师向量 T t1 t 2 t m 输入向量则初始加权阵 W0 偏差 B
T T
P p1 p 2 p n
t i 0 or 1
W ( k 1) W ( k ) E ( K ) X T B ( K 1) B ( K ) E ( K ) E(K ) T (K ) Y (K )
人工神经网络与神经网络优化算法

1 9 5 7 年， F.Rosenblatt 提出 “ 感知器”(Perceptron)模型，第一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工神经网络研究的第一次高潮。 20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全盛时期，人们误以为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题，而放松了对“感知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起，人工神经网络的研究进入了低潮。

人工神经元的基本构成 x w
1 1
x2 w2 … xn wn
∑
net=XW

人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn）联接权：W=（w1，w2，…，wn）T 网络输入： net=∑xiwi 向量形式： net=XW

激活函数(Activation Function)
γ>0为一常数，被称为饱和值，为该神经元的最大输出。
2、非线性斜面函数（Ramp Function）
o
γ -θ -γ θ net
3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
f（net）=
β
if net>θ
if net≤ θ
-γ β、γ、θ均为非负实数，θ为阈值二值形式： 1 f（net）= 0 双极形式： 1 f（net）= -1

人工神经网络系统辨识综述

人工神经网络系统辨识综述摘要：当今社会，系统辨识技术的发展逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。

首先对神经网络系统辨识方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。

关键词：神经网络；系统辨识；系统建模0引言随着社会的进步,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统，经典的系统辨识方法在这些系统中应用，体现出以下的不足:（1）在某些动态系统中,系统的输入常常无法保证，但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。

（2）在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。

（3）不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。

随着科技的继续发展，基于神经网络的辨识与传统的辨识方法相比较具有以下几个特点:第一，可以省去系统机构建模这一步，不需要建立实际系统的辨识格式；其次，辨识的收敛速度仅依赖于与神经网络本身及其所采用的学习算法，所以可以对本质非线性系统进行辨识;最后可以通过调节神经网络连接权值达到让网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络还可用于在线控制。

1神经网络系统辨识法1.1神经网络人工神经网络迅速发展于20世纪末，并广泛地应用于各个领域，尤其是在模式识别、信号处理、工程、专家系统、优化组合、机器人控制等方面。

随着神经网络理论本身以及相关理论和相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

神经网络，包括前向网络和递归动态网络，将确定某一非线性映射的问题转化为求解优化问题，有一种改进的系统辨识方法就是通过调整网络的权值矩阵来实现这一优化过程。

1.2辨识原理选择一种适合的神经网络模型来逼近实际系统是神经网络用于系统辨识的实质。

其辨识有模型、数据和误差准则三大要素。

系统辨识实际上是一个最优化问题,由辨识的目的与辨识算法的复杂性等因素决定其优化准则。