实神经网络的代数算法研究和分析

一种粒子群优化的神经网络综合训练算法研究

ＣｍｕｒｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｓｏｐｔｇｎｅｉｎＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｎｃｏ
一
种粒子群优化的神经网络综合训练算法研究
刚，黄先玖

徐
ＸＧａｇＨＵＡａｊＵｎ，ＮＧＸｉｉｎｕ
ｄｔｒｎｔｏｏｕｒｌｅｗｏｋ，ｈｓｅｅｍｉａｉｎｆＢＰｎｅａｎｔｒｔｉｍｅｈｄｒａｉｅｔｅｐｉｌｆＢＰｎｅａｅｗｏｋＢａｅｉｎｎｅｅｃｍｅｈｄａｅｔｏｅｌｓｈｏｔｍａｏｕｒｌｎｔｒ．ｙｓａｉｆｒｎｅｚｔｏｓｒ
摘
要：于粒子群优化算法，基将灰色关联分析法应用到Ｂ神经网络隐层结点数的确定，Ｐ实现了ＢＰ神经网络结构的４ｋ；Ｌ４然后￣
将贝叶斯正则法应用于神经网络训练，进一步提高网络的泛化性能仿真结果表明泛化能力明显优于其他改进的ＢＰ算法，拟合
为使所构造的网络对训练样本集输出与输入的映射关系具有足够的描述能力，构造具有足够泛化能力的网络是神经网络训练的根本要求。目前，神经网络的应用和研究中，在的在存主要问题是如何优化网络结构，有效提高网络的泛化能力和收敛速度。进化算法具有较强的收敛能力，需要借助于问题的导不数等梯度信息，训练神经网络，用它不仅能提高神经网络的泛化能力，能提高神经网络的收敛速度和学习能力而且。。粒子群算法（ＳＹ是一种新的进化算法，ＰＯ在解决多峰值问题上具优越性。本文拟利用ＰＯ法改善神经网络训练性能，咖Ｓ算灰色关联分析一化网络结构，优贝叶斯正则法一步提高网进络的泛化性能，出了一种基于粒子群优化的神经网络综合提训练算法。实验结果表明这种改进的综合训练方法取得了很好的效果，具有很强的泛化能力。

神经网络第一讲课文档

• 神经元的基本工作机制
– 神经元有两种状态—兴奋和抑制（也不能认为神经元只能
表达或传递二值逻辑信号）
– 当神经元接收到其它神经元经由突触传来的激励信号时，多个输入在神经元中以代数和的方式叠加。如果叠加总量超
过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由轴突的突触传递给其它神经元。
• 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最佳效果，常常要重复试验多次。
• 网络收敛性的问题。
第10页，共30页。
1.3 人工神经网络的特点
– 总之，ANN是基于人类大脑的结构和功能建立起来的学科，尽管它只是大脑的低级近似，但它的许多特点和人类的智能特点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用
前景。
第4页，共30页。
1.2 人工神经网络的发展
• 第一次高潮期 — 感知器模型和ANN – 1957年，计算机专家Frank Rosenblatt开始从事感知器
的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络模型。
– 1959年，两位电机工程师Bernard Widrow和Marcian Haff开发出一种叫作自适应线性单元的网络模型，并描
（阶跃，符号）
1 W *Pb0
Af(W *Pb) 0 W *Pb0
f
f
1
1
n
-1
n
-b
-1
无偏差阈值型激活函数
有偏差阈值型激活函数
第19页，共30页。
2.2 人工神经元模型
－线性函数
A f( W * P b ) W * P b
f
1
n
-1
无偏差线性激活函数
f
1
n
-b
-1
有偏差线性激活函数

代数超曲面神经元的空间几何分析及其代数表示理论

ｄｉｅｓｏｎａｌｂｒｈｅｒｔｃｌｍｎｉｌａｇｅａｔｏｅｉａｌｙ．
Ｋｅｒｓｎｕｏｓａｇｂａｈｐｒｃｒｅｎｕｏｓｇｏｔｉａｓａｅａｇｂａｅ — ｙｗｏｄｅｒｎ，ｌｅｒｙｅ — ｕｖｅｒｎ，ｅｍｅｒｃｌｐｃ，ｌｅｒｘ
代数簇分支理论认识分析的方法，作者已发表的代数神经网络新模型及学习算法＿。的结果在１一。
ｇ０ＺＯ０２０－Ｚ收稿．０２１１２０ — ８修回３＊广四自然科学基盘资助项目［科基０４０４桂１１３３
ｌａｅｔｄｉｔｈｅｌｂｒｅｓｎｅｆＭ — ｎｅｏｎｓｍｏ１Ｔｈｅｌｂｒｈｙｐｅ — ｅｓｄｏｅｐｃｔａｇｅａｓｅｃｏＰｕｒｄｅ．ａｇｅａｒＣＶｕｒｎｓｍｏｅｌＷＯＵｄｔｋｅｍｏｅｃＵｒｅｎｅｏｄｌａｒｏｎｔｉｔｏｎｔｈｅｄｅｌｐｍｅｆｔｅｒｂｕｉｏｔｖｅｏｎｔｏｈｅｎｕ—
刻画和描述出代数超曲面神经元模型的数学实质，＾们研究高阶神经网络系统的空间几何给
理论厦其多维代数表示理论奠定了基础
关键词神经元
中圈法分类号
代数超曲面神经元
Ｔ８｛１３Ｐ１１ＴＰ８
维普资讯
第１８卷第２期２０，２年５月２

深度神经网络识别航空飞机目标算法研究

深度神经网络识别航空飞机目标算法研究摘要：航空飞机目标的准确识别对于军事、民航以及无人机技术发展具有重要意义。

本文研究了深度神经网络在航空飞机目标识别中的应用，并对相关算法进行了分析和探讨。

实验结果表明，深度神经网络在航空飞机目标识别任务中具有较高的准确度和鲁棒性，能够满足实际应用的需求。

1. 引言航空飞机目标的识别在航空领域具有重要的实际应用价值。

随着军事技术和民用航空技术不断发展，航空飞机目标识别算法的研究成为了一个热点问题。

传统的机器学习方法往往需要手动提取特征，且精度较低，难以满足实际需求。

而深度神经网络具有自动学习特征的能力，能够更好地应对航空飞机目标识别的挑战。

2. 相关工作在航空飞机目标识别领域，近年来出现了一系列关于深度神经网络的研究。

例如，Xiao等人提出了一种基于卷积神经网络的航空飞机目标检测算法，该算法通过对输入图像进行多尺度的卷积和池化操作，能够提高目标检测的准确性和鲁棒性。

此外，Zhang等人通过引入残差网络结构，进一步提升了航空飞机目标的识别性能。

3. 算法设计本文采用了一种基于卷积神经网络的航空飞机目标识别算法。

该算法由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动学习输入图像的特征。

具体而言，我们首先对输入图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和归一化。

然后，通过卷积操作提取图像的特征。

接着，利用池化操作对特征进行降维，以减少计算量。

最后，通过全连接层将特征映射到目标类别上，并采用softmax函数进行分类。

4. 实验设计为了评估所提算法的性能，在一个包含航空飞机目标的数据集上进行了实验。

该数据集包括不同角度、不同尺寸的航空飞机图像。

我们将数据集划分为训练集和测试集，其中70%用于训练，30%用于测试。

使用Python编程语言和TensorFlow框架实现了所提算法，并在一台配备了Nvidia Titan X显卡的计算机上进行了实验。

5. 实验结果与分析实验结果表明，所提算法在航空飞机目标识别任务中取得了较好的效果。

神经网络基本理论d

5
神经网络简介
3 复兴期（1982-1986） 1982年，物理学家Hoppield提出了Hoppield神经网络模型，该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。在1986年，在Rumelhart和McCelland等出版《Parallel Distributed Processing》一书，提出了一种著名的多层神经网络模型，即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍的神经网络。
反馈网络：从输出层到输入层有反馈，每一个神经元同时接收外来输入和来自其它神经元的反馈输入，其中包括神经元输出信号引回自身输入的自环反馈。
混合型网络：前向网络的同一层神经元之间有互联的网络。
23
神经网络的构成和分类
（2）从激发函数的类型上划分高斯基函数神经网络、小波基函数神经网络、样条基函数神经网络等等（3）从网络的学习方式上划分 ①有导师学习神经网络为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼近样本数据的输入输出关系。 ②无导师学习神经网络不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自动将输入数据的特征提取出来。（4）从学习算法上来划分：基于BP算法的网络、基于Hebb算法的网络、基于竞争式学习算法的网络、基于遗传算法的网络。
11
神经网络简介
神经元具有如下功能：
(1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜
电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作

神经网络遗传算法函数极值寻优

神经网络遗传算法函数极值寻优编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（神经网络遗传算法函数极值寻优）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为神经网络遗传算法函数极值寻优的全部内容。

Beijing Jiaotong University智能控制技术报告神经网络遗传算法函数极值寻优学院：电子信息工程学院学号：姓名：指导教师:时间：2014。

11。

29目录一、课题背景 (5)二、模型建立 (6)2.1 算法流程 (6)2。

2 BP算法实现 (6)2.2。

1 数据选择和归一化 (6)2。

2.2 BP神经网络训练 (7)2。

2.3 BP神经网络预测 (7)2.3 遗传算法实现 (8)2。

3。

1 种群初始化 (8)2。

3.2 适应度函数 (8)2。

3。

3 选择操作 (8)2。

3.4 交叉操作 (8)2.3。

5 变异操作 (9)三、编程实现 (9)3.1 数据准备 (9)3.2 BP神经网络主函数 (9)3.3 编码函数 (11)3。

4 适应度函数 (11)3.5 选择操作 (11)3.6 交叉操作 (12)3。

7 变异操作 (13)3。

8 遗传算法主函数 (14)四、结果分析 (16)4.1 BP神经网络拟合结果分析 (16)4。

2遗传算法寻优结果分析 (18)一、课题背景在研究中经常会遇到一些非常复杂的非线性系统，这些系统方程复杂，难以用数学方法准确建模。

在这种情况下，可以建立BP神经网络表达这些非线性系统。

该方法把系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络，使网络能够表达该未知函数,然后就可以用训练好的BP神经网络预测系统输出.对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值.遗传算法通过模拟自然界遗传机制和生物进化论能够进行并行随机搜索最优化，所以对非线性函数极值寻优可以通过神经网络结合遗传算法求解。

模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测

第２卷第３３期２１动化学报
ＰｒｃｅｎｇｓｏｈｅＣＳＵ— ｏｅｄｉｆｔＥＰＳＡ
Ｖ０１２３Ｎｏ．．３
Ｊｎ２１ｕ．Ｏ１
模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测
Ｃｈｎｇｓａ４１８ａｈ００２，Ｃｈｉ）ｎａ
Ａｂｓｒｃ：Ｉｒｅｏｉｐｏｈｅｓｅｎｄａｃａｙｏｈｔｔｒｌａｏｅａｔｎｇｃｎｓｄｅｉｈｅｃｍｂｎｄｔａｔｎｏｄｒｔｍｒｖｅｔｐｅｄａｃｕｒｃｆｓｏｒ— ｅｍｏｄｆｒｃｓｉｏｉｒｎｇｔｏｉｅｉｆｕｅｅｏｅｔｅｎｌｎｃｆｗａｈｒ，ｄａｙｐｎｓｏｉａｏａｔｙｔｅａｄｈｉｔｒｃｌｌｄｄａａ，ａｎｗｈｏｒ—ｅｍｏｄｆｅａｔｎｇｍｅｈｏｓｐｒｐｅ．ｅｓｔｔｒｌａｏｒｃｓｉｔｄｉｏｏｓｄ
周虎，岳春，陈江旭，黄珊，彭信淞
（湖南大学电气与信息工程学院，长沙４０８）１０２
摘要：为了提高短期负荷预测速度和精度，出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预提测方法。综合考虑天气、日类型、史负荷等对未来负荷变化的影响，过模糊聚类分析选取学习样本，出历通找
ｏｅｃｖｒｏｍｅｔｈｏｔｏｍｉｔｔａｉｉｎａＢＰａｇｏｉｈｍ．Ｔｈｅａｅｓｕｄｒｕｌｓｈｏｗｔｔｈｅｈｅｓｒｃｎｇｏｆｈｅｒｄｔｏｌｌｒｔｃｓｔｙｅｓｔｓｈａｔｐｒｏｓｄｏｐｅ

基于主成分分析的神经网络入侵检测仿真研究

要信息的，而得到更好的预测效果，从并降低检测错误率。
主成分分析方法步骤如下：
全局最优解，Ｂ为Ｐ网络参数的优化训练提供了一种新的途
径。网络入侵原始数据维数多、据量大，数传统的选择性删除法进行降维处理，造成信息的丢失。主成分分析法会
３基于ＰＡ—ＧＡ—ＢＣＰ神经网络模型
３１主成分分析．
由于采集的网络入侵原始数据其有共４１个特征属性，如果直接用４１维特征作为神经网络的输入，网络结构就会
相当的复杂，同时４１个维数据中有一些对检测结果没有什么影响，特征之间呈高度的非线性。因此，在进行神经网络学习之间，有必要对４维数据进行降维处理，１尽量消除不需
入侵检测被提出至今已有２０多年的历史，侵检测方入
法分为滥用检测和异常检测两大类。传统的检测主要采用行为统计、专家系统、模式匹配和状态转换等技术，分析事件的审计记录、识别特定的模式、生成报告和最终分析结果，
取得不错的效果。但是，随着网络入侵技术的不断发展，入侵行为表现出不确定性、复杂性和多样性等特点，使得在提取行为特征时，很难提供确定的统计模式，即便是专家知识也带有随机性、确定性等因素。近年来，于机器学不基
ＫＹＯＲＳｅｒｅｏｋ（Ｎ）Ｐｎｉａｃｍｏｅｔｎｙｉ（Ｃ；ｎｕｉｅｅｔｎＧｎｔｇｒｈＥＷＤ：ＮｕａｎｔｒｓＮ；ｒｃｐｏｐｎｎａａｓＰＡ）Ｉｔｓｎｄｔｃｏ；ｅｅｉａｏｔｍｓｌｗｉｌｌｓｒｏｉｃｌｉ