现代智能算法在信号处理中的应用
人工智能信号处理技术的研究与应用
人工智能信号处理技术的研究与应用随着计算机技术的发展和普及，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
而在信号处理领域，人工智能技术也有着重要的研究和应用价值。
本文将就人工智能信号处理技术的研究和应用进行探讨。
一、人工智能在信号处理中的作用信号在实际应用当中具有很高的复杂性和高维性，所以常规的传统方法往往处理不了这些问题。
而人工智能技术的出现为信号处理提供了一种新的解决思路。
人工智能的机器学习算法和大数据处理方法可以提高信号处理的准确性和效率，并且能够处理解决一些传统方法不易处理的问题。
因此，将人工智能技术与信号处理结合起来，可以使得信号处理的效果更加出色。
二、人工智能信号处理技术的基础理论1. 机器学习机器学习是人工智能技术的重要分支之一，其主要利用计算机算法和模型实现对数据的学习和预测。
在信号处理领域，机器学习可以通过对数据样本的学习和分析，来预测信号的模式和趋势，从而实现对信号的处理和分析。
2. 深度学习深度学习是一种机器学习的高级形式，其更关注数据中的多层次语义信息。
在信号处理领域，深度学习可以通过建立深度神经网络进行信号的特征提取和分类，从而提高信号处理的准确性和效率。
3. 大数据处理大数据处理是指处理和分析大规模数据集的技术和方法，其主要应用在信号处理领域中的模式识别、机器学习和深度学习等方面。
在信号处理领域，当数据量过大时，常规的计算机算法难以处理数据。
而大数据处理技术可以有效地解决这些问题，提高信号处理的效率和准确性。
三、人工智能信号处理技术在实践中的应用1. 语音信号处理语音信号处理是人工智能技术在信号处理领域中的一个重要应用领域。
在实际处理当中，常规的信号处理技术难以准确地对语音信号进行处理和识别。
而人工智能技术可以通过对语音信号的深度学习和模型训练，从而实现准确的语音处理和识别。
2. 视频信号处理视频信号处理在人工智能技术中也有着较为广泛的应用。
在当前视频云直播和视频AI领域中，人工智能技术可以通过对视频信号的实时处理和分析，从而实现视频的质量优化和内容识别等功能。
新型人工智能算法在脑电信号处理中的应用研究
新型人工智能算法在脑电信号处理中的应用研究一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始探索将人工智能应用于其工作中。
脑电信号处理作为神经科学和医学领域的重要研究方向，也开始引入新型人工智能算法。
本文将探讨新型人工智能算法在脑电信号处理中的应用研究，并分析其在脑电信号特征提取、异常检测和脑机接口等方面的优势和挑战。
二、脑电信号处理与新型人工智能算法的结合2.1 脑电信号特征提取脑电信号特征提取是脑电信号处理的基础工作，对于理解和判断脑部活动状态具有重要意义。
传统的脑电信号特征提取方法主要基于特征工程，需要人工选择和设计特征。
而利用新型人工智能算法，可以通过深度学习方法自动学习脑电信号的特征表示，避免了繁琐的特征工程过程。
例如，使用卷积神经网络（CNN）对脑电信号进行特征提取，可以获得更准确和有代表性的特征表达。
2.2 异常检测异常检测是脑电信号处理中的重要任务，旨在识别异常电活动，如癫痫发作等。
传统的异常检测方法主要基于统计学和信号处理方法，需要人工定义阈值和规则。
而新型人工智能算法如深度学习可以通过训练大规模数据集识别不同类型的异常脑电信号，具有更高的准确度和鲁棒性。
例如，使用循环神经网络（RNN）结合长短时记忆（LSTM）单元进行异常检测，在临床相关的脑电信号中取得了较好的效果。
三、新型人工智能算法在脑电信号处理中的应用案例3.1 脑电信号分类脑电信号分类是脑电信号处理中的重要任务，旨在将脑电信号分为不同的活动状态，如注意力状态、嗜睡状态等。
利用新型人工智能算法可以对脑电信号进行有效分类。
例如，将多通道脑电信号输入到卷积神经网络中进行特征学习和分类，可以实现对不同脑电信号状态的自动分类。
3.2 脑电信号图像生成脑电信号图像生成是将脑电信号转化为可视化图像的过程，对于研究脑部活动具有重要意义。
新型人工智能算法如生成对抗网络（GAN）可以通过学习大量脑电信号数据集，生成逼真的脑电信号图像，为临床诊断和研究提供了更直观的工具。
人工智能技术研究在信号处理中的应用
人工智能技术研究在信号处理中的应用随着信息时代的快速发展，信号处理在各个领域中变得更加重要。
而人工智能技术的兴起为信号处理带来了新的突破和应用。
本文将探讨人工智能技术在信号处理中的应用，并展望这些应用对我们的生活和未来的影响。
一、语音信号处理中的人工智能应用语音信号处理是人工智能在信号处理领域中的一个重要应用。
通过深度学习等人工智能技术，机器可以自动识别和理解人类的语音指令，从无数的语音数据中提取出有用的信息。
这项技术可以应用于智能语音助手、智能家居、语音识别等领域。
例如，智能语音助手可以根据用户的语音指令来执行各种任务，如播放音乐、提醒日程等。
这种技术的发展为人们的生活提供了更多的便利和智能化。
二、图像处理中的人工智能应用图像处理是另一个重要的信号处理领域，而人工智能技术的应用为图像处理带来了翻天覆地的变化。
通过深度学习和神经网络等技术，机器可以自动识别和分类图像，从而实现图像的分析、识别和处理。
这项技术可以应用于智能摄像头、人脸识别、图像搜索等领域。
例如，智能摄像头可以通过深度学习技术来识别并跟踪物体，实现智能监控和安防。
而人脸识别技术可以应用于刷脸支付、人脸解锁等场景。
这些技术的应用不仅提高了我们的生活便利性，还为社会带来了更高的安全性。
三、信号处理中的智能感知和控制在传统的信号处理中，往往需要人工进行信号的采集、预处理、分析和控制。
然而，人工智能技术的应用使得信号的感知和控制变得更加智能化和自动化。
通过机器学习和智能算法，机器可以根据输入的信号数据自动调整参数、优化性能，甚至自主决策。
这种技术可以应用于智能交通系统、智能制造、自动驾驶等领域。
例如，智能交通系统可以通过感知和分析车辆的信号数据，智能调整交通信号灯的时间，优化交通流畅度。
而自动驾驶技术则可以通过感知和分析周围环境的信号数据，自主决策并控制汽车的行驶。
四、人工智能技术在信号处理中的挑战尽管人工智能技术在信号处理领域中的应用带来了巨大的潜力和发展，但也面临着一些挑战和问题。
基于智能算法的信号处理研究
基于智能算法的信号处理研究智能算法日渐成为信号处理领域中的焦点研究。
信号处理是对传输的信息进行处理和分析，智能算法则是一种模拟人类智能行为的计算方式。
将两者结合使用，可以获取更准确的信号处理结果，提高信号处理的效率和准确性。
智能算法包括神经网络、遗传算法、粒子群算法、人工免疫算法等。
这些智能算法有着各自的特点和优势，可以用于不同的信号处理问题中，用来解决各种不同的难题。
但是，要想在信号处理领域中采用这些智能算法进行研究和应用，需要先了解它们的原理。
首先，神经网络是一种非线性系统，可以通过大量的实验数据训练，从而最终实现对输入数据进行预测和分类的目的。
在信号处理领域，神经网络可以被应用到信号识别、信号重构、语音识别等多个方面。
其中，信号识别是神经网络最典型的应用。
神经网络学习训练所得到的模型可以对信号进行分类和预测，根据不同的特征，将信号分为不同的类别，从而实现对信号的识别。
其次，遗传算法是一种通过模拟自然选择和自然生殖的过程来寻求最优化解决方案的算法。
在信号处理领域，遗传算法可以优化滤波器的参数，从而提高滤波器对信号的响应特性。
在滤波器参数寻优的过程中，遗传算法以优化问题的最优化解，将筛选得到的优秀个体进行交叉、变异后，通过不断迭代，最终得到一个满足条件的最优解。
再者，粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。
在信号处理领域，粒子群算法被应用到了自适应滤波、动态压缩等领域。
对于自适应滤波问题，通过调整系统参数，实现对信号进行滤波降噪，从而提高信号质量。
而对于动态压缩问题，粒子群算法可以实现对信号进行压缩，减少数据传输的带宽，从而实现信号数据更高效的传输。
最后，人工免疫算法是一种基于生物免疫系统的计算模型，被应用到模式识别、图像处理等领域。
在信号处理领域，人工免疫算法可以实现对高维度的、非线性的、复杂的信号进行分类和识别。
实现原理是通过模拟生物免疫系统中的产生抗体和记忆细胞的机制，寻求更加优秀的解决方案。
人工智能在数字信号处理中的应用研究
人工智能在数字信号处理中的应用研究随着科技的发展，人工智能越来越成为各个领域的热门话题。
其中，在数字信号处理这一领域，人工智能也有着广泛的应用和研究。
本文将从人工智能在数字信号处理中的应用角度进行探讨。
一、人工智能在图像处理中的应用数字图像处理是数字信号处理的一个重要方向。
随着数字化技术的广泛应用，数字图像处理在医学影像、工业检测、安防监控等领域有着广泛的应用。
传统的数字图像处理方法主要基于数学模型和算法。
但随着人工智能的发展，深度学习和卷积神经网络等算法的出现，已经可以对传统处理方法进行优化和改进。
利用深度学习技术，可以通过训练神经网络，自动学习图像特征，高效地完成图像分类、分割、识别等任务。
在医学影像中，利用人工智能可以对病灶进行自动识别和分割，实现辅助诊断。
二、人工智能在声音处理中的应用数字信号处理在音频领域也有着广泛的应用。
利用FFT变换可以对声音信号进行频谱分析，通过SVM、PCA等模型可以实现信号分类和特征提取。
人工智能技术的发展，为声音信号处理带来了新的思路。
通过深度学习和卷积神经网络，可以进行声音鉴定、声音识别以及声音生成等任务。
举个例子，利用人工智能技术可以针对不同语音进行自适应降噪和语音增强。
这种方法相较于传统的降噪算法，能够准确识别加噪前的干净语音信号，而非对整个信号进行简单高斯模型消噪。
三、人工智能在数据分析中的应用数字信号处理的另一个核心领域是数据分析。
在数据分析中，最重要的一步就是数据预处理，而人工智能技术可以用于数据预处理和特征提取。
例如，在信号处理中，信号降噪是一项重要任务，但传统的滤波器在滤波效果和计算复杂度方面存在矛盾。
而卷积神经网络则弥补了这方面的不足，能够在保证较好降噪效果的情况下，大大减少计算复杂度。
此外，人工智能还可以用于信号特征提取和分析。
对于大数据分析来说，传统的数据分析方法在特征提取时存在较大的困难和不确定性。
而人工智能技术能够利用深度学习自动提取数据特征，并针对数据进行分析和预测。
人工智能在智能交通信号控制中的智能算法
人工智能在智能交通信号控制中的智能算法智能交通信号控制是利用现代信息技术和通信技术对交通信号进行监控和管理的系统。
随着人工智能技术的不断发展，智能交通信号控制中的智能算法也得到了很大的进步和应用。
一、智能交通信号控制的背景随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益突出。
传统的交通信号控制方法已不再适应快速增长的车辆流量，因此需要引入智能交通信号控制来提高交通效率。
二、人工智能在智能交通信号控制中的应用1. 传感器技术传感器技术是智能交通信号控制中不可或缺的一部分。
通过安装多种传感器，如地磁传感器、摄像头等，可以感知路面车流情况，从而根据实时数据对交通信号进行控制。
2. 数据采集与分析智能交通信号控制需要对交通数据进行采集和分析，以便更准确地预测交通流量和拥堵情况。
通过人工智能的数据分析技术，可以有效地预测交通流量，并根据预测结果进行信号控制，以提高交通效率。
3. 智能算法智能交通信号控制中的智能算法是人工智能在交通领域的核心应用之一。
通过使用机器学习和深度学习等算法，可以根据历史数据和实时交通信息来优化信号配时方案，进而减少交通拥堵，提高道路通行能力。
三、人工智能算法在智能交通信号控制中的优势1. 实时性人工智能算法可以实时获取交通状况的数据，并根据数据进行信号调整，能够及时应对交通拥堵等问题。
2. 自适应性智能交通信号控制中的人工智能算法能够自动学习和适应不同交通流量和路况的变化，以达到最优的信号配时方案。
3. 高效性人工智能算法在交通信号控制中能够根据交通数据进行智能化的计算和决策，从而有效减少交通拥堵，提高车辆通行效率。
四、智能交通信号控制中的挑战与问题1. 数据隐私与安全智能交通信号控制需要大量的交通数据支持，而这些数据可能涉及到个人隐私和安全问题。
因此，在智能交通信号控制中需要严格保护数据的安全性和隐私性。
2. 技术成本智能交通信号控制的实施需要大量的传感器和计算设备，这些设备的投入会造成一定的成本。
AI在无线通信系统中的应用
AI在无线通信系统中的应用一、A一、无线通信系统中的应用概述随着科技的不断发展，人工智能(AI)技术在无线通信系统中的应用越来越广泛。
无线通信系统作为一种重要的信息传输方式，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
而AI技术的应用，使得无线通信系统在传输速率、信号质量、网络优化等方面取得了显著的提升。
本文将对AI在无线通信系统中的应用进行详细的阐述，包括AI技术在无线通信系统中的基本原理、主要应用场景以及未来的发展趋势。
1.1 A一、术的发展历程在20世纪50年代至70年代，无线通信系统的技术研究主要集中在信号处理、信道编码和调制等方面。
这一时期的研究主要关注如何提高信号的质量和传输距离，以及如何降低通信系统的功耗。
在这一阶段，AI技术尚未广泛应用于无线通信系统，但已经开始为无线通信系统的研究提供一定的支持。
进入20世纪80年代和90年代，随着数字信号处理(DSP)技术的发展，无线通信系统的性能得到了显著提高。
这一时期的研究重点开始转向如何利用AI技术优化无线通信系统的性能。
通过使用神经网络(NN)算法对无线通信信号进行建模和预测，可以实现对信号的实时检测和分析。
基于遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)等智能优化方法，也可以为无线通信系统的参数设置和资源分配提供决策支持。
进入21世纪，随着深度学习(DL)技术的快速发展，AI在无线通信系统中的应用取得了突破性进展。
特别是在近年来，卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等深度学习模型在无线通信信号处理、信道估计和多天线阵列技术等方面取得了显著的成果。
基于强化学习(RL)的方法也在无线通信系统中得到了广泛应用，如用于无线网络资源分配、调度策略制定等任务。
随着AI技术的不断发展和无线通信技术的进步，AI在无线通信系统中的应用已经从最初的辅助研究逐渐发展成为一个独立的研究领域，并为无线通信系统的发展提供了强大的技术支持。
基于现代数字信号处理技术的信号处理与应用
基于现代数字信号处理技术的信号处理与应用随着科技的飞速发展，数字信号处理技术成为了现代科技领域中的重要组成部分。
数字信号处理技术在音频、图像、视频、通信等领域均有广泛的应用。
数字信号处理技术是分析、处理和重新合成数字信号的技术，它将信号分割为数字信号，采样和量化数字信号，并应用现代数学算法对其进行处理。
数字信号处理技术的应用可广泛应用于音频及图像处理、信号压缩和恢复、编码/解码、信号滤波和卷积、以及通信系统等方面。
一、信号的分析与处理数字信号处理技术旨在将信号中的信息提取出来，然后对其进行分析和处理。
数字信号处理技术包括信号采样和量化过程、数字滤波器的设计和应用、信号变换和傅里叶变换、形态学变换等。
信号采样是将模拟信号转化为数字信号的过程。
在数字信号处理中，需要将连续的模拟信号通过采样器转化为离散的数字信号。
信号量化是将模拟信号转化为用离散量表示的数字信号的过程。
信号量化减少了数字信号的存储空间，同时也会带来信号信息损失。
在数字信号处理中，滤波器是广泛应用的工具。
数字滤波器是基于数字信号的滤波器，其将数字信号中的高频或低频组件进行滤除或强化，从而改变数字信号的特性。
数字滤波器的常见类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
信号变换主要包括离散傅里叶变换和波形变换，其中傅里叶变换通常用于处理频率分析和频域滤波，而波形变换则用于处理时域信息，例如变换波形的幅度、振荡周期和时间间隔。
形态学变换是用于数字图像处理的重要方法，它通过对元素形态的变换，可以加强或弱化图像中所感兴趣的结构成分，从而产生特定的图像增强、分割、配准或者测量。
二、信号处理的应用1. 音频信号处理数字信号处理技术在音频信号处理方面有着广泛的应用。
数字音频为人们提供了更高质量的音乐体验。
数字信号处理技术多用于音频信号的降噪和增强，包括语音识别、人类听力模型、音频压缩等。
2. 图像处理在图像处理中，数字信号处理技术广泛应用于图像增强、滤波和压缩。
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所以隐层数值的改变正 比于上式的负值：
h h o o o p pj f jh ' ( S pj ) x pi (t pk O pk ) f ko ' ( S pk )kj k o 利用 pk 的定义 h h o o p pj ＝f jh ' ( S pj ) x pi pk kj k
改变训练样板
No
训练样终止？
y
迭代次数加1
No
迭代终止？
y
BP算法的基本流程
人工神经网络在信号方面的应用
一、神经网络应用于雷达信号的分选和识别
1.自组织PNN应用于信号分选和识别
2.BSB应用于信号的分选和识别
二、神经网络在自适应信号处理中的应用 1.自适应滤波 2.自适应噪声和干扰对消 3.自适应波束形成
现代智能算法在信号处 理中的应用
田攀博~2012113130 王晓超~2012113133
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法 的应用领域也越来越广泛，人工智能计算也 有人称之为“软计算”，是人们受自然（生 物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解 什么是人工智 问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结 能算法 构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们 向自然界学习的一个方面。另一方面，我们 还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法 )，这就是智能计算的思想。
但是刺激在神经系统里并非毫无规律地广播式地传播。通常某条通 道对某类刺激传播的速度比较快，而且神经细胞每传播一次这类刺激，似
胞体3
乎这类刺激就在这个神经细胞里留下了痕迹，就好像很多动物会在走过的 路上留下分泌物。渐渐地这类刺激在大多数情况下多会从这条通道经过， 通过这条通道相同的处理后输出。
定义
美国神经网络学家Hecht Nielsen对人工神经网络的定义： 人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式 相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入 信息的动态响应来处理信息。
3.自适应波束形成
神经网络自适应波束形成技术除具有自适应波束形成的优点外， 还具有降低天线制造及维护成本的潜力。神经网络自适应波束形成 器主要包括预处理，人工神经网络及后处理。 神经网络自适应波束形成器的关键是神经网络结构的选择。由于径 向基函数可在理论上构造任何连续函数，所以选择其作为网络的结构 。对于连续函数的建模来说，径向基函数及经典的后向传播结构均可 作为导入神经网络结构。但由于径向基函数网络较后向传播结构小而 且训练速度快，所以选择径向基函数作波束形成器的神经网络结构较 好。 后处理部分用于处理输出节点能量以产生所需的网络信息。对于 信号检测及测向来说，需要所探测目标的角位置且具有某种可信度。 在噪声情况下，还需避免虚警。在后处理期间，应检验输出节点的能 量以确定目标的存在、准确位置及相关的可信度。
x2
y
wn
人工神经网络是一种多层向前神经网络， 一般分三层：输入层，隐层，输出层，也可以两层 或更多隐层。 层与层之间采用全互联方式，同一层单元之间不存 在相互连接。
人工神经网络算法实质是求取误差函数的最小值问 题。这种算法采用非线性规划中的最速下降方法，按 误差函数的负梯度方向修改权系数
分析说明
2.自适应噪声和干扰对消
自适应噪声和干扰对消是自适应处理领域的一个重要内容，利用 改进的BP神经网络，效果甚为明显。BP网络由于引入了隐层单元 ，网络能够实现各种内部判决；在输出层可以实现波形识别，BP 网络这种结构与波形识别特征表明，对于各种各样噪声和干扰的 需要波形特征，从而可以实现噪声和干扰的对消。根据自适应线 性神经元，构适一种新的自适应噪声和干扰的对消系统，它是一 个二层感知器。这种二层感知器网络能够实现单频干扰和窄带噪 声的良好对消，且性能优于自适应线性神经元网络。
？
当前存在的一些智能算法有：人工神经网络 、 遗传算法、模拟退火算法、 群集智能、蚁群 算法 、粒子群算等等。
重点讲解： 人工神经网络算法
一、背景
人工神经网络的研究，可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的 感知器(Perceptron)模型 。它几乎与人工智能——AI （Artificial Intelligence）同时起步，但30余年来却并未取得人 工智能那样巨大的成功，中间经历了一段长时间的萧条。直到 80年代，获得了关于 人工神经网络切实可行的算法，以及以 Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露 出其力不从心后，人们才重新对人工神经网络发生了兴趣，导 致神经网络的复兴。
o pk
(t pk O ) f ' ( S )＝ pk f ' ( S )
o pk o k o pk o k o pk o kj o kj o pk h pj
是一个与j无关的量 则： (t 1) (t ) O
对隐层权值的更新
隐层的权值更新采用与输出层相仿的方法
o f o k 其中f ko ' ( S pk ) o S pk
所以输出权值的更新：
(t 1) (t ) p (t )
o kj o kj o kj
其中 p (t )＝ (t pk O ) f ' ( S )O
o kj o pk o k o pk
h pj
0 1 令
人工神经网络
生物学角度：每个神经细胞可以简单地看做由三部分组成：树突，轴突，细胞体。对每个神经细胞，树突可以由多个，它们是接受来 自其他神经细胞的刺激的通道；细胞体只有一个，它接受刺激并进行相应的处理；轴突也只有一个，它负责输出刺激，通过神经连接 传递给其他神经元。当某个来自大脑或者感受器的刺激发生，神经细胞就通过树突->胞体->轴突->神经连接->其他细胞这样的迅速将 刺激通过处理传到其他神经细胞。这样一条通路就是一个信息处理的通路。整个神经系统由无数的神经细胞及神经连接组成，构成一 个神奇的巨大的信号处理系统。
E p
o kj o S pk o kj
(t pk (
o kj
o o S f pk o k O pk ) o o S pk kj o h h O ) O kj pj pj J 1 L
L为隐层节点数 E p o o o h 所以－ ＝ ( t O ) f ' ( S ) O pk pk k pk pj o kj
神经元网络的特点：
1）非线性 2）分布处理 3）学习并行和自适应 4）数据融合 5）适用于多变量系统 6）便于硬件实现
仿生物神经系统建立的信号处理模型：
x1 w1 w2 · · · xn
每个信息处理单元接受n个输入X1,X2…Xn,对每个输入的灵敏度为W1,W2…Wn,处理单元 的处理功能用一个函数 y = f(X1*W1+X2*W2+…Xi*Wi+…Xn*Wn- Θ )表示， 而处理单元处理的结 果就是输出Y。由多个这样的信息处理单元构成的一个网络就是人工神经网络。
1.自适应滤波
Hopfield网络虽然可以在电路常数量级内求解复杂的优化问题 ，但存在编程复杂的问题，而且只能给出局部最优解，不能给出全 局最优解。 若采用线性规划神经网络就可输出连续变化的模拟量，但这 种网络可能会产生不稳定。通过对其不稳定性的分析，找出了使 该网络保持稳定(即适当地选择约束放大器和信号放大器的形式和 具体参数)的方法，这种网络可以在几百微微秒数量级内求解自适 应滤波器的最佳权系数和自适应谱估计的模型参数，所得结果与 准确解可以任意接近，而不存在任何编程复杂性问题，又能给出 所需的真正全局最优解，因此在自适应信号处理中有很好的应用 前景。
o kj h kj o kj o pk o pj h ji
h pj
w (t 1) w (t ) x pj
初始化
加输入和期望输出 计算隐层和输出层的输出
调节输出层和隐层的连接权值
o o o k wkj (t 1) wkj (t ) pk O pj h o wkj (t 1) wh ji (t ) pj x pj
自组织PNN应用于信号分选和识别
概率神经网络PNN的功能函数采用的不是Sigmoid型函数，而是指 数函数。采用这种函数形成的分类神经网络，可以得到非线性判决边界 ，且在一定条件下就可实现贝叶斯最优判决。 自组织神经网络是根据人脑具有的下列特点开发出来的。自组织 PNN利用人脑组织的一些特点，无须事先存储训练样本，而是通过边工 作边学习(记忆)，其内容即其隐含层各单元的权重，是利用其自身内部 的竞争学习获得的，竞争的获胜者是具有最大概率的模式，随着更多模 式的获得系统能自已调整记忆，并自动遗忘过旧的模式以适应新的复杂 环境 利用PNN可以对具有单维或多维特征参数的信号进行分类。
· · ·
t pm
输入层
隐层
隐层节点j输出和输入节点的关系： h h h h h S pj w ji x pi O pj f j ( S pj ) i 输出节点k和隐层输出节点的关系：
j
S
o pk
w O
o kj
h pj
o o o O pk f k (S pk )
学习过程： 定义输出误差 pk o pk (t pk O pk )
为说明算法，假定BP网络中只有一个隐层，也就是三层BP网络。
上标h表示隐层，
上标o表示输出层， 下标p表示p次训练向量
● 反传（BP）网络的结构图 一个输入层，一个输出层，多个隐层。
隐层
Op1 xp1
wj1 p1
t pk
p
x pn
· · ·பைடு நூலகம்
Sh jp
Oh pj
j Op2 wjn pm O pn 输出层 信息流
而：
Sh pj