神经网络课程设计报告
1、简述神经网络的典型结构，常用的激活函数及各类神经网络的基本作用。
（1）人工神经网络的典型结构
正如生物神经元是生物神经网络的基本处理单元一样，人工神经元作为对生物神经元的模拟，是人工神经网络的基本处理单元。
在生物神经元的结够、特性进行深入研究的基础上，心理学家W.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 于1943年首先提出了一个简化的神经元模型——M-P 模型。该模型提出了以下几点假设：
① 每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元； ② 突触分兴奋型和抑制性两种类型； ③ 神经元具有阈值特性；
④
神经元是非时变的，及突触强度均为常数。
神经元及神经网络系统的基本形式来源于对人脑相应生理结构的简单模仿，人工神经元同样是对生物神经元的简化和模拟，它是复杂神经网络的基本处理单元，神经网络的典型结构如图1-1所示：
图1-1神经网络典型结构
（2） 常用的激活函数
a 阀值型（硬限制型）
??
?<+≥+=+=0*
0 0*
1 )*(θθθX W X W X W f A
b 线性型 ○1全线性
○2正线性
c S 型函数(Sigmoid) ○1 单极型和双极型
θ
θ+=+=X W X W f A *)*( n *0
(*) 0 *0
W X A f W X W X θθθ+≥?=+=?
+
y e λ-=
+21n
y e λ-=
+
○2双曲正切
y=tanh(n)
d 径向基函数 ○1高斯函数
○2三角波函数
n
单极型
n
双极型
BP神经网络总结
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐层逐层处理，并传向输出层，每层神经元（节点）的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得到了期望的输出，则学习算法结束；如果在输出层不能得到期望的输出，则转至反向传播，将误差信号（理想输出与实际输出之差）按联接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，使误差信号减小。 BP（Back Propagation）算法（又称为误差反向传播算法），它是一个迭代算法，其的基本思想为： 第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。 其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10; 输出数据o1=0.01,o2=0.99; 初始权重 w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30; w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50,w8=0.88 目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。 1、前向传播：将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输 出结果。 输入层到隐含层： 神经元h1的输入加权和 神经元h1的输出 隐含层到输出层： 输出神经元o1和o2的值： 2、反向传播：由于神经网络的输出结果与期望结果有误差，则计算期望输出值与实际输出
值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；同时在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。 计算损失函数： 分别计算o1和o2的损失值，总误差为两者之和： 隐含层到输出层的权值更新： 以权值参数w5为例，如果我们想知道w5对整体损失产生了多少影响，可以用整体损失对w5求偏导： 最后更新w5的值： 隐藏层到输入层的权值更新： 最后更新w1的权值： 迭代上述三个步骤（即对数据进行反复训练），直到满足停止准则。
BP神经网络课程设计
《数值分析》与《数学实验》专业实训 报告书 题目基于BP神经网络预测方法的预测 模型 一、问题描述 建立基于BP神经网络的信号回归模型，来预测某一组数据。 二、基本要求 1.熟悉掌握神经网络知识； 2.学习多层感知器神经网络的设计方法和Matlab实现； 3.学习神经网络的典型结构； 4.了解BP算法基本思想，设计BP神经网络架构； 5.谈谈实验体会与收获。 三、数据结构 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)。 BP神经网络算法: 神经网络由神经元和权重构成，神经元即为：输入节点，输出节点和隐层结点三部分；权重是各个神经元相互连接的强度。神经网络通过训练，从样本中学习知识，并且将知识以数值的形式存储于连接权中。神经网络的分类过程分成两部分，首先学习网络的权重，利用一些已知的数据训练网络得到该类数据模型的权重；接着根据现有的网络结构和权重等参数得到未知样本的类别。BP算法被称作反向传播算法，主要思想是从前向后（正向）逐层传播信
息；从后向前（反向）逐层传播输出层的误差，间接算出隐层误差。 四、实验内容 人工神经网络是用来模拟人脑结构及智能特点的一个前沿研究领域,它的一个重要特点是通过网络学习达到其输出与期望输出相符的结果,具有很强的自学习、自适应、鲁棒性、容错性及存储记忆的能力.人工神经网络系统评价方法以其超凡的处理复杂非线性问题的能力独树一帜,这种评价方法忠实于客观实际,不带任何人为干预的成分,是一种较好的动态评 价方法. 近年来,人工神经网络的研究和应用受到了国内外的极大重视. 在人工神经网络中有多种模型,其中BP 神经网络模型最成熟,其应用也最为广泛. BP 神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络,层间神经元实现全连接,即下层的每个神经元与上层的每个神经元都实现权连接,而层内各神经元间无连接. 典型的BP 网络是三层前馈阶层网络,即:输入层、隐含层和输出层. 源程序： %======原始数据输入======== p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928
BP神经网络实验报告资料
江南大学物联网工程学院实验报告 课程名称人工智能实验名称BP神经网络实验日期2016-04-30 班级计科1305 姓名游思睿学号1030413529 实验报告要求1．实验名称2．实验要求3．实验环境4．实验步骤5．实验体会 一、实验目的： 两个输入a、b（10以内的数），一个输出c，c=a+b。换句话说就是教BP神经网络加法运算。 二、实验内容： Data 用来表示已经知道的数据样本的数量，也就是训练样本的数量。In 表示对于每个样本有多少个输入变量; Out 表示对于每个样本有多少个输出变量。Neuron 表示神经元的数量，TrainC 来表示训练的次数。再来我们看对神经网络描述的数据定义，来看下面这张图里面的数据类型都是double 型。 d_in[Data][In] 存储Data 个样本，每个样本的In 个输入。d_out[Data][Out] 存储Data 个样本，每个样本的Out 个输出。我们用邻接表法来表示图 1 中的网络，w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重，v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重；与之对应的保存它们两个修正量的数组dw[Neuron][In] 和dv[Out][Neuron]。数组o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出，OutputData[Out] 存储BP神经网络的输出。 初始化主要是涉及两个方面的功能，一方面是对读取的训练样本数据进行归一化处理，归一化处理就是指的就是将数据转换成0~1之间。在BP神经网络理论里面，并没有对这个进行要求，不过实际实践过程中，归一化处理是不可或缺的。因为理论模型没考虑到，BP神经网络收敛的速率问题，一般来说神经元的输出对于0~1之间的数据非常敏感，归一化能够显著提高训练效率。可以用以下公式来对其进行归一化，其中加个常数A 是为了防止出现0 的情况（0不能为分母）。 y=(x-MinValue+A)/(MaxValue-MinValue+A) 另一方面，就是对神经元的权重进行初始化了，数据归一到了（0~1）之间，那么权重初始化为（-1~1）之间的数据，另外对修正量赋值为0
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
卷积神经网络总结
卷积神经网络总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
1 卷积神经网络 卷积神经网络是深度学习的一种，已成为当前图像理解领域的研究热点它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。这个优点在网络的输入是多维图像时表现得更为明显, 图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程. 卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放以及其他形式的变形具有一定不变性. 在典型的CNN 中，开始几层通常是卷积层和下采样层的交替, 在靠近输出层的最后几层网络通常是全连接网络。卷积神经网络的训练过程主要是学习卷积层的卷积核参数和层间连接权重等网络参数, 预测过程主要是基于输入图像和网络参数计算类别标签。卷积神经网络的关键是：网络结构(含卷积层、下采样层、全连接层等) 和反向传播算法等。在本节中, 我们先介绍典型CNN 的网络结构和反向传播算法, 然后概述常用的其他CNN 网络结构和方法。神经网络参数的中文名称主要参考文献[18] 卷积神经网络的结构和反向传播算法主要参考文献[17] 。 1.1 网络结构 1.1.1 卷积层 在卷积层, 上一层的特征图(Feature map) 被一个可学习的卷积核进行卷积, 然后通过一个激活函数(Activation function), 就可以得到输出特征图. 每个输出特征图可以组合卷积多个特征图的值[17] ： ()l l j j x f u = 1j l l l l j j ij j i M u x k b -∈= *+∑ 其中, l j u 称为卷积层l 的第j 个通道的净激活(Netactivation), 它通过对前一层 输出特征图1l j x -进行卷积求和与偏置后得到的, l j x 是卷积层l 的第j 个通道的输 出。()f 称为激活函数, 通常可使用sigmoid 和tanh 等函数。j M 表示用于计算l j u 的输入特征图子集, l ij k 是卷积核矩阵, l j b 是对卷积后特征图的偏置。对于一个输 出特征图l j x ，每个输入特征图1l j x -对应的卷积核l ij k 可能不同,“*”是卷积符号。 1.1.2 下采样层 下采样层将每个输入特征图通过下面的公式下采样输出特征图[17]： ()l l j j x f u = 1()l l l l j j j j u down x b β-=+ 其中, l j u 称为下采样层l 的第j 通道的净激活, 它由前一层输出特征图1l j x -进行 下采样加权、偏置后得到, β是下采样层的权重系数, l j b 是下采样层的偏置项. 符
神经网络实验报告
神经网络及应用实验报告院系：电气工程学院 班级：电气工程dsfasd 姓名： dsfa 学号： dfad7 时间： 2009-11-28
实验二基于BP网络的多层感知器 一：实验原理： BP的基本思想：信号的正向传播误差的反向传播 –信号的正向传播：输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。–误差的反向传播：将输入误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号来作为修正各单元权值的依据。 1.基本BP算法的多层感知器模型：
2.BP学习算法的推导： 当网络输出与期望输出不等时，存在输出误差E 将上面的误差定义式展开至隐层，有 进一步展开至输入层，有 调整权值的原则是使误差不断地减小，因此应使权值的调整量与误差的梯度下降成正比，即 η∈(0,1)表示比例系数，在训练中反应学习速率 BP算法属于δ学习规则类，这类算法被称为误差的梯度下降（Gradient Descent）算法。 二：实验内容： Hermit多项式如下式所示：f(x)=1.1(1-x+2x^2)exp(-x^2/2) 采用BP算法设计一个单输入单输出的多层感知器对该函数进行逼近。 训练样本按以下方法产生：样本数P=100，其中输入样本xi服从区间[-4，4]内的均匀分布，样本输出为F(xi)+ei ,ei为添加的噪声，服从均值为0，标准差
为0.1的正态分布。 隐层采用Sigmoid激活函数f(x)=1/(1+1/e^x)，输出层采用线性激活函数 f(x)=x。 注意：输出层采用的线性激活函数，不是Sigmoid激活函数，所以迭代公式需要根据前面的推导过程重新推导。 三：实验步骤： 1. 用Matlab编程，实现解决该问题的单样本训练BP网络，设置一个停止迭代的误差E min和 最大迭代次数。在调试过程中，通过不断调整隐层节点数，学习率η，找到收敛速度快且误差小的一组参数。产生均匀分布在区间[-4，4]的测试样本，输入建立的模型得到输出，与Hermit多项式的期望输出进行比较计算总误差（运行5次，取平均值），并记录下每次迭代结束时的迭代次数。 （要求误差计算使用RME，Emin 设置为0.1） 程序如下： function danyangben1%建立以danyangben1为文件名的m文件 clc; close all; x=[-4:0.08:4];%产生样本 j=input('请输入隐层节点数 j = ');%隐层节点数 n=input('请输入学习效率 n = ');%学习效率 w=rand(1,j);%对权值w赋较小的初值 w0=0.5;%对权值w0赋较小的初值 v=rand(1,j);%对权值V赋较小的初值 v1=rand(1,j);%对权值V1赋较小的初值 x0=-1;%对阈值x0赋初值 y0=-1;%对阈值y0赋初值 err=zeros(1,101); zhaosheng=0.01*randn(1,101);%噪声 wucha=0; erro=[]; Erme=0; yadong=[]; Emin=0.1; d=zeros(1,101);%以初值0赋给期望输出 for m=1:101 d(1,m)=hermit(x(1,m));%以Hermit多项式产生期望输出 end; o=zeros(1,101); netj=zeros(1,j);
神经网络报告仿真设计报告
人工神经网络仿真设计作业 班级 学号 姓名 自动化学院
一、目标 对非线性函数进行拟合。(在MATLAB R2014a版本下调试通过) 二、采用网络 采用RBF网络。 三、RBF网络学习过程 RBF网络结构： 在RBF网络之前训练，需要给出输入向量X和目标向量y，训练的目的是要求得第一层和第二层之间的权值W1、阀值B1，和第二层与第三层之间的权值W2、阀值B2。 整个网络的训练分为两步，第一步是无监督的学习，求W1、B1。第二步是有监督的学习求W2、B2。 网络会从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，重复过程直到误差达到要求。因此RBF网络具有结构自适应确定，输出与初始权值无关的特征。
流程图 四、结果分析 被拟合函数为： F = 10+x1.^2-8*sin(2*pi*x1)+x2.^2-4*cos(2*pi*x2); 其中x为： x1、x2为[-1.5:0.1:1.5]区间上的随机400位数字RBF神经网络的调用语句为： net = newrb(P，T，GOAL，SPREAD，MN，DF) P为输入向量，T为目标向量，GOAL为圴方误差，默认为0，SPREAD为径向基函数的分布密度，默认为1，MN为神经元的最大数目，DF为两次显示之间所
添加的神经元神经元数目。 下面分别对SPREAD，MN,DF取不同值测试。 SPREAD=0.5、MN=200 图1 NEWRB, neurons = 200, MSE = 1.65238e-07 图2 SPREAD=0.5、MN=200时仿真结果
●SPREAD=0.5、MN=400 图3 NEWRB, neurons = 400, MSE = 9.47768e-13 图4 SPREAD=0.5、MN=400时仿真结果 ●SPREAD=1、MN=200 图5 NEWRB, neurons = 200, MSE = 1.17356e-07
BP神经网络实验 Matlab
计算智能实验报告 实验名称：BP神经网络算法实验 班级名称： 2010级软工三班 专业：软件工程 姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090
一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。 二、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
西北工业大学人工神经网络考试报告
研究生专业课程考试答题册 学号 姓名 考试课程人工神经网络及其应用 考试日期 西北工业大学研究生院
基于AlexNet的图像分类 近几年，随着深度学习的崛起，越来越多的科研工作者开始使用深度学习的方法进行实验，并且取得了非常不错的成绩。目前，深度学习算法主要应用在语音识别、图像识别以及自然语言处理领域。本文根据所给的训练样本，选取深度学习方法进行图像分类。 1.图像分类 1.1传统方法 图像分类是机器视觉中的一个基本问题。针对这一问题的模型框架主要包括图像预处理、图像特征提取、分类器设计三个步骤。其中特征提取是生成图像表示的过程，也是图像分类中最重要的一步，鲁棒的特征表示是提高分类正确率的关键。关于图像表示，相关学者提出了许多特征表示法，例如基于部位模型[1]、BOW[2]模型等等，在这些模型当中，BOW模型的鲁棒性最强，具有尺度不变性、平移不变性以及旋转不变性等优点，使其在实际问题中得到广泛应用，包括图像分类、图像标注、图像检索以及视频事件检索等，并且在Caltechl01等库中取得很好的分类效果。 1.2卷积神经网络模型 在传统的图像分类方法中，首先对原始图片进行预处理，然后根据BOW最后选择合适的分类器进行分类，如图1.1所示。然而，在传统方法中，特征都是人为设计的，包括底层特征的选择、码本长度的设置、编码策略的设计、池化方法的选择以及空间金字塔区域的划分形式等，这些人为因素对特征产生很大的影响，目前没有理论上的公式给出最优的设计因素组合，所以只能从经验上进行判别和设计，降低了特征的表达能力和可靠性，并且针对不同的数据库，需要重新设计以上因素，导致传统特征模型的通用性不强，关于特征的表达能力也未能给出理论上的估计。
神经网络实验目的
一、实验目的： 1． 了解常规PID 控制器和常规模糊控制器； 2． 设计出常规PID 控制器和常规模糊控制器； 3． 通过实验比较两种控制器的控制效果； 二、常规PID 控制器的实验原理和实验步骤： 1. 常规PID 的基本原理 在控制系统中,调节器常用的控制规律是PID 控制。常规PID 控制系统结构框图如图1所示。 图1 PID 控制系统框图 PID 调节器是一种线性调节器，它根据给定值r(t)与实际输出值c(t)构成的控制偏差：e(t)=r(t)-c(t)将偏差的比例（P ）、积分（I ）、微分（D ）、通过线性组合构成控制量，对控制对象进行控制。 在模拟调节系统中PID 控制算法的模拟表达式为（1）： 1()()[()()]t p d i de t u t k e t e t dt T T dt =+ +? （1） 式中：u(t)——调节器执行机构的输出信号 Kp ——比例系数 Ti ——积分时间 Td ——微分时间 为了用计算机实现（1）式，必须将其离散化，离散化后其增量型控制式为： 1 1011220 1[]n n n n p n k s d n n n n k i s e e u k e e T T u a e a e a e T T -----==+ +=+-+∑ 式中： 012(1) 2( 1)s d p i s d p s p p s T T a k T T T a k T T a k T =+ +=+= Ts 为采样周期。 2．PID 的控制的作用及特点 PID 调节器各校正环节的作用是这样的： （1） 比例环节（P ）：即时成比例地反应控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生，调节器立即产生控制作用以减小偏差。 （2） 积分环节（I ）：主要用于消除静差，提高系统的无关度，Ti 积分时间常数越
BP神经网络课程设计
BP神经网络课程设 计
《数值分析》与《数学实验》专业实训 报告书 题目基于BP神经网络预测方法的预测 模型 一、问题描述 建立基于BP神经网络的信号回归模型，来预测某一组数据。 二、基本要求 1.熟悉掌握神经网络知识； 2.学习多层感知器神经网络的设计方法和Matlab实现； 3.学习神经网络的典型结构； 4.了解BP算法基本思想，设计BP神经网络架构； 5.谈谈实验体会与收获。 三、数据结构 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，经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)。 BP神经网络算法: 神经网络由神经元和权重构成，神经元即为：输入节点，输出节点和隐层结点三部分；权重是各个神经元相互连接的强度。神经网络经过训练，从样本中学习知识，而且将知识以数值的形式存储于连接权中。神经网络的分类过程分成两部分，首先学习网络的权重，利用一些已知的数据训练网络得到该类数据模型的权重；接着根据现有的网络结构和权重等参数得到未知样本的类别。BP算法被称作反向传播算法，主要思想是从前向后（正向）逐层传播信息；从后向前（反向）逐层传播输出层的误差，间接算出隐层误差。 四、实验内容 人工神经网络是用来模拟人脑结构及智能特点的一个前沿研究领域,它的一个重要特点是经过网络学习达到其输出与期望输出相符的结果,具有很强的自学习、自适应、鲁棒性、容错性及存储记忆的能力.人工神经网络系统评价方法以其超凡的处理复杂非线性问题的能力独树一帜,这种评价方法忠实于客观实际,不带任何人为干预的成分,是一种较好的动态评价方法. 近年来,人工神经网络的研究和应用受到了国内外的极大重视. 在人工神经网络中有多种模型,其中BP 神经网络模型最成熟,其应用也最为广泛. BP 神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络,层
基于神经网络的优化计算实验报告
人工智能实验报告 实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的： 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件： VC＋＋6.0。 四、实验内容： 1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。
五、实验报告要求： 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。 2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）
tsp15.txt 最短路程371 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→1914861351534712210111 (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。 遗传算法易出现早熟收敛和收敛性差的缺点。 Hopfield算法对高速计算特别有效，但网络不稳定。 用Hopfield解TSP问题效果并不理想。相对前面的遗传算法解TSP 性能有相当大差距。
完整word版BP神经网络试验报告
BP神经网络实验报告 一、实验目的 1、熟悉MATLAB中神经网络工具箱的使用方法； 通过在MATLAB下面编程实现BP网络逼近标准正弦函数，来加深对BP网络的了2、解和认识，理解信号的正向传播和误差的反向传递过程。 二、实验原理 由于传统的感知器和线性神经网络有自身无法克服的缺陷，它们都不能解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。而BP网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力。因此成为应用最为广泛的一种神经网络。BP算法的基本思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程；输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程；若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。 基于BP算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如上图所示。
BP算法的数学描述：三层BP前馈网络的数学模型如上图所示。三层前馈网中，输入向 TT；输出层输出向量；隐层输入向量为：量为：)y,...y?(y,y,...,Y)x,...,x?(x,x,...,X ni21mj21TT。输入层到隐层之间的为：；期望输出向量为：)d,...d(d,,...,o,oo,...o)d,...d?O?(l1212lkkY，个神经元对应的权向量；为隐层第j其中列向量权值矩阵用V表 示，),...vvvV?(,v,...v jmj12隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示，，其中列向量为输出层第),...ww,w,...wW?(w lk12k k个神经元对应的权向量。 下面分析各层信号之间的数学关系。 对于输出层，有 y?f(net),j?1,2,...,m jj?m2,...,j?1net?,vx,ijij对于隐层，有 O?f(net),k?1,2,...,l kk m?l,...,1,?2wy,k?net ikjk0?j1以上两式中，转移函数f(x)均为单极性Sigmoid函数：f(x)?x?e1?f(x)具有连续、可导的特点，且有)]x?f(f(x)[1?f'(x)以上共同构成了三层前馈网了的数学模型。 当网络输出和期望输出不相等时，存在输出误差E如下： ?22)odo)??(E?(d?kk22j?0将以上误差定义式展开至隐层，有 m11 ???2 )](y)]?w[d?fE?f[d?(net jkjkjk220??1k?1jk进一步展开至输入层，有 2lml11 ?????2 ]}xfw()v[)]}[E?d{?ffw(net?d{?f ijkjkijkjk220i0?0?k1j?i??k1由上式可以看2llnnm11 出，网络输入误差是两层权值W和V的函数，因此调整权值可以改变误差E。显然，调整权值的原则是使误差不断的减小，因此应使权值的调整量与误差的负梯度成 正比，即：
BP神经网络实验报告
深圳大学实验报告 实验课程名称：人工神经网络技术 实验项目名称：BP神经网络对蝴蝶花分类学院：专业：软件工程报告人：学号：班级： 同组人：无 指导教师： 实验时间： 实验报告提交时间： 教务处制
一、实验目的 初步熟悉MATLAB 工作环境，熟悉命令窗口，学会使用帮助窗口查找帮助信息。 二、实验内容 1、网络设计，包括输入层、隐含层、输出层节点个数的设计。 2、算法步骤 3、编程，注意原始数据的通用化，数据输入的随机性。 4、网络训练，注意训练数据与验证数据分开。 5、网络验证 6、结果分析，修改隐含层节点个数，修改学习率，分别对结果的影响。 三、实验步骤 直接在Matlab软件中的Editor中运行以下代码：（完善的代码用红色字体表示） % li.m % A BP NN with momentum to solve Fisher's Iris Flower problem % by lixiujuan, Nov 13, 2011 % % the NN architecture % it is a three layers neural network 4-3-3. % % parameter description % h=4 the node numer of input layer % i=3 the node numer of hidden layer % j=3 the node numer of output layer % V[h,i] the weights between input and hidden layers % W[i,j] the weights between hidden and output layers % Pi[i] the thresholds of hidden layer nodes % Tau[j] the thresholds of output layer nodes % a[h] the input values % b[i] the hidden layer node activations % c[j] the output layer node activations % ck[j] the desired output of output layer nodes % d[j] the eror in output layer nodes % e[i] the eror in hidden layer nodes % DeltaW[i,j] the amount of change for the weights W[i,j] % DeltaV[h,i] the amount of change for the weights V[h,i] % DeltaPi[i] the amount of change for the thresholds Pi[i] % DeltaTau[j] the amount of change for the thresholds Tau[j] % Alpha=0.1 the leaning rate % Beta=0.1 the leaning rate % Gamma=0.8 the constant determines effect of past weight changes % Tor=0.001 the torrelance that determines when to stop training % Maxepoch=1000 the max iterate number
基于神经网络的预测控制模型仿真
基于神经网络的预测控制模型仿真 摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。 关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿 1.引言 动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。 但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。 本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP 神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。其中神经网络预测误差描述了在预测模型中未能包含的一切不确定性信息，可以归结为用BP神经网络基于一系列过去的误差信息预测未来的误差，它作为模型预测的重要补充，不仅降低建立数学模型的负担，而且还可以弥补在对象模型中已简化或无法加以考虑的一切其他因素。 本文通过进行仿真，验证了基于神经网络误差补偿的预测控制算法的有效性及优越性，
实验四、RBF神经网络实验报告
实验四、RBF神经网络 一、实验目的 通过计算机编程实现并验证RBF神经网络的曲线拟合及模式分类能力。二、实验内容 1）用Matlab实现RBF神经网络，并对给定的曲线样本集实现拟合； 2）通过改变实验参数，观察和分析影响RBF神经网络的结果与收敛速度的因素； 三、实验原理、方法和手段 RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。 如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。 径向基函数解决插值问题 完全内插法要求插值函数经过每个样本点，即。样本点总共有P个。 RBF的方法是要选择P个基函数，每个基函数对应一个训练数据，各基函数形式为，由于距离是径向同性的，因此称为径向基函数。||X-Xp||表示差向量的模，或者叫2范数。 基于为径向基函数的插值函数为：
输入X是个m维的向量，样本容量为P，P>m。可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心。 隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P，低维线性不可分的情况到高维就线性可分了。 将插值条件代入： 写成向量的形式为，显然Φ是个规模这P对称矩阵，且与X的维度无关，当Φ可逆时，有。 对于一大类函数，当输入的X各不相同时，Φ就是可逆的。下面的几个函数就属于这“一大类”函数： 1）Gauss（高斯）函数
神经网络期末报告
学习报告—— 基于信息论的神经网络模型 专业：计算数学 班级：数学二班 学号：152111033 姓名：刘楠楠
本报告主要分为两个部分，第一部分主要是对神经网络做一个整体的论述，阐述神经元的模型基理和特点，第二部分则是利用信息论的知识来研究神经元信号传递过程中，在有外界噪声的干扰下，如何保证信息最终能够达到最大输出。第三部分列举了一个拟合图像的算例，用于对比不同算法对噪声的敏感程度。 1 神经网络概述 1.1人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），是人脑或自然神经网络对信息感知与处理等智能行为的抽象和模拟，是一种分布式并行处理系统，它具有自组织、自学习、自适应和非线性动态处理的特性。可以实现人脑的概括、类比和推广能力，因而可以从大量数据中提取所需要的信息，通过联想记忆和推理等能力来获取所需要的数据。目前，已经开发和应用的神经网络有30多种，比较典型的有以下几种：感知器（Perceptron），多层感知器（MLP），BP前向网络，Hopfield网络和竞争型（Kohonen）神经网络。可以说人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。 1.2 人工神经网络的工作原理及特点 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。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作,它反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别和过程控制。人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，因而有其固有的特点： （1）高度的并行性 人工神经网络由许多相同的简单处理单元并列组合而成，虽然每个单元的结构和功能比较简单，但大量简单处理单元的并行行动，使其对信息的处理能力与效果惊人。
肖哲民 RBF神经网络模型及仿真设计 课程设计
课程设计任务书 课程名称：专业综合实验及设计 题目：RBF神经网络模型及仿真设计 学院：信息工程学院系：自动化 专业：自动化 班级：自动化062 学号：6101206078 学生姓名：肖哲民 起讫日期：2010.1.06——2008.1.20 指导教师：曾芸职称： 系分管主任： 审核日期：
说明 1.课程设计任务书由指导教师填写，并经专业学科组审定，下达到 学生。 2.进度表由学生填写，交指导教师签署审查意见，并作为课程设计 工作检查的主要依据。 3.学生根据指导教师下达的任务书独立完成课程设计。 4.本任务书在课程设计完成后，与论文一起交指导教师，作为论文 评阅和课程设计答辩的主要档案资料。
目录 1．课程设计目的 (3) 2．课程设计题目描述和要求 (3) 3．课程设计原理 (3) 4．设计内容 (8) 5．心得体会 (11) 6．参考文献 (12)
一、课程设计目的： 1、综合运用所学课程的理论知识和实践知识进行仿真设计，培养 学生理论与实际相结合能力，并使所学知识得到进一步巩固、 加强和发展。 2、培养学生分析和解决仿真设计问题的能力，树立正确的设计思 想，掌握仿真设计的基本方法和步骤，对仿真设计有个较全面 的认识。 3、要求学生熟悉常见的人工神经网络的结构和特性，包括智能系 统描述模型、人工神经网络方法的特点，并重点对RBF神经网 络进行较全面的认识和了解，并能进行相关的模型及仿真设计。 二、课程设计题目描述和要求： 1、题目描述： 运用智能控制中所学到的理论知识以及查阅的相关文献资料为指导以MATLAB软件为工具独立完成RBF神经网络模型的建立及仿真设计。 2、设计要求： （1）RBF神经网络模型及原理。 (2)主要采用智能控制原理，实现RBF神经网络的建立，完成算法以及matlab程序的编辑以及仿真的相关图形。 三、课程设计原理：