神经网络实验1
班级：姓名：学号：实验日期：
ANN实验一单个神经元特性及感知器初步设计
要求：根据题目要求给出文字说明或截图。
题目1 认识单个神经元的特性
一、实验目的
熟悉的单个神经元的信息处理特性。
二、实验内容
观察Hardlim，Hardlims，Satlin，Satlins，Logsig，Tansig作为转移函数的单个神经元的信息处理能力。
三、实验步骤
(1) 在命令窗口键入nnd2n1
(2) 选择不同的转移函数，改变W，b的值，观察输出值的变化，描述每种神经元的信息处理方式。（可选择2个转移函数观察，写出函数公式，并举例给出不同输入p下的输出y的值）
题目2 单个神经元的应用
一、实验目的
探索单个神经元的功能及初步应用。
二、实验内容（选择1题即可，4为选作）
1.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑非。
2.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑与。
3.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑或。
4.选择一种转移函数，调整W和b，请分析是否可以用单个神经元实现逻辑异或？
三、实验步骤
(1)列写非、与、或、非的逻辑关系：
例如“非”：输入为1，输出为0
例如“与”，输入为1,1时，输出为1
(2)在命令窗口键入nnd2n1
(3)根据逻辑关系，选择合适的转移函数；
(4)调整权值W和b，给出如何实现以上逻辑。
题目3 感知器的功能及初步设计
一、实验目的
掌握感知器的功能。
二、实验内容
认识感知器的学习和训练，用demo完成书中题目3.1，记录W，b。
三、实验步骤
(1) 在命令窗口键入nnd4pr
(2) 将3.1中的样本在图中实现，对感知器进行训练。
(3) 记录初始值，以及正确分类后的W，b，以及训练次数。
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人工神经网络原理及实际应用
人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；
轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。
人工神经网络复习题
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。 （4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂
的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。 在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。
实验一、BP及RBP神经网络逼近
实验一、BP 及RBF 神经网络逼近 一、实验目的 1、了解MATLAB 集成开发环境 2、了解MATLAB 编程基本方法 3、熟练掌握BP 算法的原理和步骤 4、掌握工具包入口初始化及调用 5、加深BP、RBF 神经网络对任意函数逼近的理解 二、实验内容 1、MATLAB 基本指令和语法。 2、BP 算法的MATLAB 实现 三、实验步骤 1、熟悉MATLAB 开发环境 2、输入参考程序 3、设置断点，运行程序，观察运行结果 四、参考程序 1. BP算法的matlab实现程序 %lr为学习步长，err_goal期望误差最小值，max_epoch训练的最大次数，隐层和输岀层初值为零lr=0.05; err_goal=0.0001; max_epoch=10000; a=0.9; Oi=0; Ok=0; %两组训练集和目标值 X=[1 1;-1 -1;1 1]; T=[1 1;1 1]; %初始化wki , wij ( M为输入节点j的数量；q为隐层节点i的数量；L为输岀节点k的数量) [M,N]=size(X); q=8; [L,N]=size(T); wij=rand(q,M); wki=rand(L,q); wij0=zeros(size(wij)); wki0=zeros(size(wki)); for epoch=1:max_epoch % 计算隐层各神经元输岀 NETi=wij*X; for j=1:N for i=1:q Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1; end
end % 计算输出层各神经元输出NETk=wki*Oi; for i=1:N for k=1:L Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1; end end % 计算误差函数E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2; if (E 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); 实验报告人工神经网络 实验原理：利用线性回归和神经网络建模技术分析预测。 实验题目：利用给出的葡萄酒数据集，解释获得的分析结论。 library(plspm); data(wines); wines 实验要求： 1、探索认识意大利葡萄酒数据集，对葡萄酒数据预处理，将其随机划分为训练集和测试集，然后创建一个线性回归模型； 2、利用neuralnet包拟合神经网络模型； 3、评估两个模型的优劣，如果都不理想，提出你的改进思路。 分析报告： 1、线性回归模型 > rm(list=ls()) > gc() used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb) Ncells 250340 13.4 608394 32.5 408712 21.9 Vcells 498334 3.9 8388608 64.0 1606736 12.3 >library(plspm) >data(wines) >wines[c(1:5),] class alcohol malic.acid ash alcalinity magnesium phenols flavanoids 1 1 14.23 1.71 2.43 15.6 127 2.80 3.06 2 1 13.20 1.78 2.14 11.2 100 2.65 2.76 3 1 13.16 2.36 2.67 18.6 101 2.80 3.24 4 1 14.37 1.9 5 2.50 16.8 113 3.85 3.49 5 1 13.24 2.59 2.87 21.0 118 2.80 2.69 nofla.phen proantho col.intens hue diluted proline 1 0.28 2.29 5.64 1.04 3.9 2 1065 2 0.26 1.28 4.38 1.05 3.40 1050 3 0.30 2.81 5.68 1.03 3.17 1185 4 0.24 2.18 7.80 0.86 3.4 5 1480 5 0.39 1.82 4.32 1.04 2.93 735 > data <- wines > summary(wines) 人工神经网络的发展及应用 西安邮电学院电信系樊宏西北电力设计院王勇日期：2005 1-21 1 人工神经网络的发展 1．1 人工神经网络基本理论 1．1．1 神经生物学基础生物神经系统可以简略地认为是以神经元为信号的处理单元，通过广泛的突触联系形成的信息处理集团，其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞，即神经元(neuron) 。 (1)神经元具有信号的输人、整合、输出三种主要功能作用行为，结构如图1 所示： (2)突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站，它构成各神经元之间广泛的联接。 (3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物，其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1．1．2 建模方法神经元的数量早在胎儿时期就已固定，后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系，这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法：①神经生物学模型方法，即根据微观神经生物学知识的积累，把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚，在此基础上建立脑功能模型；②神 经计算模型方法，即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性，然后冉与真实对象作比较（仿真处理方法）。1．1．3 概 念人工神经网络用物理町实现系统采模仿人脑神经系统的结构和功能，是一门新兴的前沿交义学科，其概念以T．Kohonen．Pr 的论述 最具代表性：人工神经网络就是由简单的处理单元（通常为适应性神经元，模型见图2）组成的并行互联网络，它的组织能够模拟生物神 经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1．2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40 年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的较为曲折的道路。1943 年，心理学家W．S．Mcculloch 和数理逻辑学家W．Pitts 提出了M—P 模型， 这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949 年，心理学家D. O. Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络。1969 年，美国著名人工智能学者M．Minsky 和S．Papert 编写了影响很大的Perceptron 一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知能也不过如此，在这之后近10 年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。美国生物物理学家J．J．Hopfield 于1982年、1984 年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的 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。 神经网络实验指导书2013版[1] 北京信息科技大学自编实验讲义 神经网络实验指导书 许晓飞陈雯柏编著 找其映射是靠学习实践的，只要学习数据足够完备，就能够描述任意未知的复杂系统。因此前馈神经网络为非线性系统的建模和控制提供了有力的工具。 输入层隐层输出层 图1 前馈型神经网络结构 2.BP算法原理 BP（Back Propagation）神经网络是一种利用误差反向传播训练算法的前馈型网络，BP学习算法实质是求取网络总误差函数的最小值问题[2]。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，它是梯度下降法在多层前馈网络中的应用。具体学习算法包括两大过程，其一是输入信号的正向传播过程，其二是输出误差信号的反向传播过程。 1.正向传播 输入的样本从输入层经过隐层单元一层一层进行处理，通过所有的隐层之后，则传向输出 层；在逐层处理的过程中，每一层神经元的状态只对下一层神经元的状态产生影响。在输出层把现行输出和期望输出进行比较，如果现行输出不等于期望输出，则进入反向传播过程。 2.反向传播 反向传播时，把误差信号按原来正向传播的通路反向传回，并对每个隐层的各个神经元的权系数进行修改，以望误差信号趋向最小。网络各层的权值改变量，则由传播到该层的误差大小来决定。 3.BP算法的特点 BP神经网络具有以下三方面的主要优点[3]：第一，只要有足够多的隐含层和隐层节点，BP 神经网络可逼近任意的非线性映射关系；第二，BP学习算法是一种全局逼近方法，因而它具有较好的泛化能力。第三，BP神经网络具有一定的容错能力。因为BP神经网络输入输出间的关联信息分布存储于连接权中，由于连接权的个数总多，个别神经元的损坏对输入输出关系只有较小影响。 但在实际应用中也存在一些问题，如：收敛 5.4 BP神经网络的基本原理 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和 McClelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算 法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型 之一。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)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神经元 图5.3给出了第j个基本BP神经元（节点），它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本 也是最重要的功能：加权、求和与转移。其中x 1、x 2 …x i …x n 分别代表来自神经元1、2…i…n 的输入；w j1、w j2 …w ji …w jn 则分别表示神经元1、2…i…n与第j个神经元的连接强度，即权 值；b j 为阈值；f(·)为传递函数；y j 为第j个神经元的输出。 第j个神经元的净输入值为： （5.12） 其中： 若视，，即令及包括及，则 于是节点j的净输入可表示为： （5.13）净输入通过传递函数（Transfer Function）f (·)后，便得到第j个神经元的输出 : （5.14） 式中f(·)是单调上升函数，而且必须是有界函数，因为细胞传递的信号不可能无限增加，必有一最大值。 5.4.2 BP网络 BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时，传播方向为输入层→隐层→输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播流程。通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。 5.4.2.1 正向传播 设 BP网络的输入层有n个节点，隐层有q个节点，输出层有m个节点，输入层与隐层之间的权值为，隐层与输出层之间的权值为，如图5.4所示。隐层的传递函数为f (·)， 1 (·)，则隐层节点的输出为（将阈值写入求和项中）： 输出层的传递函数为f 2 《人工智能及其应用》 实验指导书 工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月 前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月 目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三 A*算法实验I (9) 实验四 A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24) 实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应 用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的 模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的 优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连 续Hopfield神经网络。 2 综合课 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方式进行考核，都必须按实验课的目的要求，以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。 评定各级成绩时，可参考以下标准： 实验二感知器和BP网络设计初步 题目1 利用nntool进行感知器设计 一、实验目的 初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现感知器的设计。 二、实验内容 利用nntool，进行感知器设计，完成书中题目3.5，3.8。 三、实验步骤 (1) 在命令窗口键入nntool (2) 在命令窗口给出样本的输入输出P，T，在nntool中将P，T导入，用new新建网络，对网络训练，观察。 例如： 第一步：三个样本，两维输入，写成（注意转置符号） P=[1 -1;1 0; 2 1]' 输出结果为： P = 1 1 2 -1 0 1 第二步：输入教师信号T T=[1 0 1] 输出结果为 T = 1 0 1 第三步：点击import键，导入P和T 第四步：创建网络 注意选择hardlim为转移函数时，网络输出为1和0，选择Hardlims为转移函数时，网络输出为1和-1 第五步：双击network，出现以下界面 训练过程如下： 第六步：查看训练结果 第七步：预测 在命令窗口输入三个新的数据Pt Pt=[1 1;1 0;-1 1]’ 输出结果为 Pt = 1 1 -1 1 0 1 将其导入 进行预测 (3) 完成题目3.5，3.8。 题目2 利用nntool进行BP网络设计 一、实验目的 初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现BP网络的设计，熟悉BP网络的功能。二、实验内容 利用nntool，进行BP网络设计，解决以下异或问题，分析考察BP网络的功能。 三、实验步骤（与实验一的感知器训练类似） (1) 在命令窗口键入nntool (2) 在命令窗口给出样本的输入输出P，T，在nntool中将P，T导入，用new新建网络，对网络训练，观察。 人工神经网络作业M A T L A B 仿真(共3篇) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 人工神经网络仿真作业（3篇） 人工神经网络仿真作业1： 三级倒立摆的神经网络控制 人工神经网络仿真作业2： 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 人工神经网络仿真作业3： 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究 神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制 摘要：建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型，并给 出了BP 网络结构，利用Matlab 软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 1.引言 倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 2.1三级倒立摆的模型及参数 三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。小车可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后如图1 所示： 规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外，约定以下记号：u 为外界作用力，x 为小车位移，i （i =1，2，3）为摆i 与铅垂线方向的夹角， i O 分别为摆i 的链接点位置。其它的系统参数说明如下： 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》讲稿 主讲人：谷立臣教授 2003年9月 第1章基本概念 ?作为自然实例的人脑 ?人工神经元模型 ●人工神经网络的拓扑结构及其学习规则?神经网络的学习策略 ?人工神经网络与生物神经网络的比较?人工神经网络的发展与现状 ?人工神经网络与自动控制 ?人工神经网络与设备故障诊断 ?参考文献 ?脑神经生理学家告诉我们:人脑借以记忆与思维的最基本单元是神经元,其数量 约为个; ?每一神经元约有个突触; ?神经元间通过突触形成的网络，传递着彼此间的兴奋与抑制；全部大脑神经元构成拓扑上极其复杂的网络群体，由这一网络群体实现记忆与思维。见图1－1。 111210~103410~10 每一个神经元包括细胞体（Cell body或Soma）和突起（Process）两部分。 ◆细胞体是神经元新陈代谢的中心，还是接收与处理信息的部件 ◆突起有两类，即轴突(Axon)与树突(Dendrite)。轴突的长度相差很大，长的可达1米。轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其他神经元发送出生物信息，在轴突中电脉冲的传导速度可达到10～100米／秒。另一类突起——树突（输入），一般较短，但分枝很多，它能接收来自其他神经元的生物电信号，从而与轴突一起实现神经元之间的信息沟通。突起的作用是传递信息。 ◆通过“轴突---突触――树突”这样的路径，某一神经元就有可能和数百个以至更多的神经元沟通信息。那些具有很长轴突的神经元，更可将信息从一脑区传送到另一脑区。 ?绝大多数神经元不论其体积﹑形状﹑功能如何，不论是记忆神经元还是运动神经元，均可分为一个输入（或感知）器官，一个代数求和器官，一个长距离传递器官和一个输出器官。见图1－2。 ?既然所有神经元的功能均是相近的，那么何以实现复杂的功能呢？答案是：无一功能是由单个神经元实现的，而是由许多神经元以不同的拓扑结构所共同产生的。这一平行处理性提高了神经网路系统的冗余度与可靠性。 人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图1）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图2），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的 西北农林科技大学研究生教学参考书 《人工神经网络与应用实验指导》 信息工程学院 二〇一〇年十二月十三日 实验一 MATLAB ANN工具箱及感知器实现 一、实习目的和意义 使学生熟悉并掌握Matlab基本运算编程和运行，掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源，掌握自主学习Matlab编程的能力，并能设计实现感知器，为后续处理打下基础。 二、实习内容 1、熟悉Matlab基本运算编程，掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源。 （1）学会给矩阵赋值及常用矩阵运算； （2）学会在命令窗口单步执行命令；编写m文件及运行的方法； （3）掌握命令后“；”的显示控制作用，掌握清除命令窗口clc、图像窗口clf、内存和函数clear等命令的用法。 （4）学会用plot(x,y)绘制图形的方法；绘制双曲正切S函数的一阶导数曲线。 （5）掌握人工神经网络工具箱帮助、示例等资源。 2、设计一个感知器，并运行，分析结果、理解感知器算法。 三、实习参考 （1）Matlab基本运算 Matlab区分大小写，Abc，ABC，abc表示不同的矩阵名。在矩阵A中，同一行中的内容用逗号分隔，而采用分号来表示换行。一般情况下，用于同行中分隔的逗号是可以由空格来代替的。 基本的赋值语句：A＝[1，2，3；4，5，6；7，8，0] 矩阵加减法运算：C=A+B 和C=A－B。 矩阵的转置：A T＝A’。 矩阵的点乘：C=A.×B 矩阵的除法：x=A./B。 矩阵乘法:C=A×B 对一个矩阵单个元素赋值和操作: A （：，j ）表示A 矩阵的第j 列元素；A （i ，：）表示A 矩阵的第i 列全部元素。 在命令窗口中，输入 help 命令，如help plot ，则会给出相关的帮助信息。 （2）S 曲线函数式为x e x f y -+==11 )(，设x 在[-10，10]之间每隔0.1取一个值。用 plot()绘制S 曲线。可编写m 文件（polt_s.m ）如下： %画S 曲线 x=[-10:0.1:10]; %给x 赋值 y=1./(1.0+exp(-x)) %计算y plot(x,y) %绘制x-y 关系曲线（S 曲线） hold on %保持图形，在原图上继续绘制 y1=y*(1.-y); %计算S 曲线的一阶导数 plot(x,y1,'--r') %绘制S 曲线的一阶导数曲线 （3）设计一个二维输入矢量分为两类。 %gzq1.m %P 输入向量,T 为目标向量 P=[-1.0 -0.5 +0.3 -0.1; -0.5 +0.5 -0.5 +1.0] T=[1 1 0 0]; plotpv(P,T); %绘制感知器的输入输出矢量 disp('按任意键继续.') pause %按任意键继续 net=newp([-1 1;-1 1],1); %NEWP 建立一个感知器. plotpv(P,T); %绘制输入向量 plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %绘制初始分类线 net.adaptParam.passes = 3; net = adapt(net,P,T); %ADAPT 返回一个最佳分类的网络ner plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %绘制训练后的分类线 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。 人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。 离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、神经网络实验报告
实验报告 人工神经网络
人工神经网络的发展及应用
BP神经网络实验 Matlab
神经网络实验指导书2013版[1]
BP神经网络的基本原理+很清楚
《人工智能及其应用》实验指导书
神经网络实验2
人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)
BP神经网络实验报告
人工神经网络基本概念
人工神经网络应用实例
人工神经网络与应用实验指导2010
基于神经网络的优化计算实验报告
人工神经网络及其应用实例_毕业论文