人工神经网络评价法
人工智能控制技术课件：神经网络控制
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
地震灾害损失评价方法总结
地震灾害损失评价方法总结地震是一种地球表面地壳运动所产生的自然灾害，其频繁的发生给人们的生命和财产安全造成了巨大威胁。
为了准确评估地震灾害带来的损失，科学家们通过深入研究和大量实践，发展了多种地震灾害损失评价方法。
本文将对地震灾害损失评价方法进行总结，并分析其特点和应用范围。
一、灾情调查法灾情调查法是地震灾害损失评价的最常用方法之一。
该方法通过实地勘察和调查，对受灾地区的房屋、道路、桥梁等建筑物的受损情况进行评估，从而估算出灾区的直接经济损失。
在灾情调查过程中，通常采用分类、统计和抽样的方法，辅助于现代测量设备和技术手段，以提高评估的准确性和可靠性。
这种方法具有操作简便、数据可靠、成本低廉等特点，适用于各类地震灾情的评估工作。
二、熵值法熵值法是一种常用的综合评价方法，可用于地震灾害损失的评估。
该方法通过将各项评价指标转化为数值，利用信息熵的原理，对各指标的重要性进行排序，从而得出总体的评价结果。
熵值法在地震灾害损失评价中的应用很广泛，例如对建筑物的破坏程度、人员伤亡情况、经济损失等进行评估，可提供科学的决策依据。
熵值法的主要特点是可降低评估中的主观性，提高评估的客观性和科学性。
三、模糊综合评价方法模糊综合评价方法是一种基于模糊数学理论的评价方法，适用于多因素、多层次的评估问题。
在地震灾害损失评价中，该方法通过建立模糊综合评价模型，将各项评价指标转化为模糊数，通过模糊数的组合运算和规则推理，得出综合的评价结果。
模糊综合评价方法能够充分考虑不确定性因素，提高评估的准确性和可靠性。
该方法在地震灾害损失评价中的应用范围较广，可以评估各类评价指标，如建筑物破坏、地质灾害、社会经济影响等。
四、神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络的评价方法，通过模拟人脑神经元网络的工作原理，对地震灾害损失进行评估。
该方法可将多个输入参数通过神经元之间的连接和权重进行计算，并将结果输出为一个或多个评价指标。
神经网络方法的优势在于其自适应性和非线性特点，可以适应不同类型的地震灾害评估任务。
人工神经网络概述
2.1 感知器
单层感知器的学习法：
2.1 感知器
多层感知器：
在输入层和输出层之间加入一层或多层隐单元，构成 多层感知器。提高感知器的分类能力。
两层感知器可以解决“异或”问题的分类及识别任一凸 多边形或无界的凸区域。
更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。
2.2 BP网络
多层前馈网络的反向传播 （BP）学习算法，简称BP 算法，是有导师的学习，它 是梯度下降法在多层前馈网 中的应用。
基本感知器
是一个具有单层计算神经元的两层网络。 只能对线性可分输入矢量进行分类。
n个输入向量x1,x2, …, xn 均为实数，w1i，w2i,…,wni 分别是n个输入 的连接权值，b是感知器的阈值，传递函数f一般是阶跃函数，y 是感 知器的输出。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量 的响应成为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类识别的目的。
网络结构 见图，u、y是网络的输
入、输出向量，神经元用节 点表示，网络由输入层、隐 层和输出层节点组成，隐层 可一层，也可多层（图中是 单隐层），前层至后层节点 通过权联接。由于用BP学习 算法，所以常称BP神经网络 。
2.2 BP网络
已知网络的输入/输出样本，即导师信号 。
BP学习算法由正向传播和反向传播组成 ：
net.trainparam.goal=0.00001;
网络可能根本不能训
% 进行网络训练和仿真：
练或网络性能很差；
[net,tr]=train(net,X,Y);
若隐层节点数太多，
% 进行仿真预测
虽然可使网络的系统
XX1=[0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556] 误差减小，但一方面
水体富营养化评价方法
2
主成分分析法
建立原始变量矩阵
对原始变量矩阵进行标准化处理
确定综合函数
计算主成分得分
一
二
步骤
四
三
求标准化矩阵相关系数 及特征值
确定主成分个数
确定主成分表达
2
模糊综合评价法
最大隶属原则
原 则
加Hale Waihona Puke 平均原则假设模糊综合评价结果向量为B=（b1，b2，…， bn）。如果br=max 1≤j≤n {bj}（r≤n），则被评 事物总体上隶属于第r 级，这就是最大隶属度原则。
步
标的5 级标准，求出5 个级别的隶属函数
骤
5.利用模糊运算将A和R合成得到模糊综 合评价结果向量(B),A为模糊向量集。
2.确定评价等级：根据GB3838—2002 把水 质分为5个等级，f={I， II， III， IV， V}。
4.确定评价指标的模糊权向量析
6.对模糊综合评价的结果进行分析
3
主成分分析法
关键词：分级标准
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1
水体富营养化
单项指标法
物理指标、化学指标、生物指标
评价方法
基于AHP的动态模糊评价法在科技人力资源竞争力评价中的应用
基于AHP的动态模糊评价法在科技人力资源竞争力评价中的应用摘要文章分析了科技人力资源竞争力评价方法选择的特殊要求，在对当前现有的评价方法进行述评的基础上，提出了基于ahp （层次分析法）的动态模糊评价法。
关键词科技人力资源竞争力评价动态模糊评价法0 引言科技人力资源指的是实际从事或有潜力从事系统性科学和技术知识的产生、促进、传播和应用活动的人力资源。
我国的科技人力资源包括科技活动人员、专业技术人员、研究与试验（r&d）人员等三类。
①科技人力资源竞争力是指科技人力资源自身拥有的综合竞争力，包括规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新和科技环境支撑等。
②科技人力资源综合竞争力与区域科技创新、经济发展和综合实力密切相关，其综合竞争力强弱直接关系着一个地区的整体经济发展和社会进步。
所以如何正确评价科技人力资源的竞争力，直接关系到能否将科技人力资源优化配置以及充分利用，从而促进经济的发展和社会的进步。
1 科技人力资源竞争力评价方法的选择要求科技人力资源竞争力评价方法虽然有很多，但对其的选择并不是主观随意的。
在选择评价方法过程中，应遵循一定的原则，包括一般原则与特殊原则（特定评价对象对评价方法的特殊要求）。
评价方法选择的一般原则包括：科学性原则、③系统性原则、可比性原则、④可行性原则等。
由于科技人力资源自身的复杂性与发展性，科技人力资源竞争力的评价方法的选择除了要考虑以上一般原则外，还有其自身的特殊要求。
1.1 综合性由于科技人力资源竞争力涉及到规模、结构、科技投入、科技产出、科技创新、科技环境支撑等多种因素，因此在对其进行评价时，一方面要全面、系统地而不能孤立地单从某一个方面对科技人力资源竞争力进行评价；另一方面要尽量地多考虑与之相关联的一切因素，做到综合分析，统筹兼顾。
只有这样，才能完整、准确地去评价一个国家或地区的科技人力资源竞争力的强弱。
1.2 模糊性在对科技人力资源竞争力进行定性分析过程中，会遇到具有很强不明确性的概念，比如科技环境支撑的好与坏、创新能力的高与低等。
《人工神经网络：模型、算法及应用》习题参考答案
习题2.1什么是感知机？感知机的基本结构是什么样的？解答：感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。
它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络，是一种二元线性分类器。
感知机结构：2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么？请举例说明。
解答：单层感知机与多层感知机的区别：1. 单层感知机只有输入层和输出层，多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层；2. 单层感知机只能解决线性可分问题，多层感知机还可以解决非线性可分问题。
2.3证明定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答：首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1：设集合S⊂R n，是由R n中的k个点所组成的集合，即S={x1,x2,⋯,x k}。
定义S的凸壳为conv(S)为：conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2：给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S：w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有的正例点即y i=+1的实例i，有w∙x+b>0，对所有负实例点即y i=−1的实例i，有w∙x+b<0，则称数据集T为线性可分数据集；否则，称数据集T线性不可分。
必要性：线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+，S+的凸壳为conv(S+)，负实例点集为S−，S−的凸壳为conv(S−)，若T是线性可分的，则存在一个超平面：w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。
假设对于所有的正例点x i ，有：w ∙x i +b =εi易知εi >0，i =1，2，⋯，|S +|。
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
数学建模 四大模型总结
四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。
1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。
如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。
该问题属于NP 难问题。
● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。
工人i 完成工作j 的时间为ij d 。
如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP 问题是VRP 问题的特例。
● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题：存在j 个工作和m 台机器，每个工作由一系列操作组成，操作的执行次序遵循严格的串行顺序，在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成，每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作，同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。
边坡稳定性计算
计算中给出三种不同的圆心搜索范围，用遗传 进化算法计算结果如下：
结论：
遗传进化算法模拟了生物遗传进化过程， 克服了传统方法容易陷入局部极小值的缺点， 是一种全局优化算法。
参考文献： 参考文献：
1、 杨学堂、王飞 ，边坡稳定性评价方法及发展趋势 ，岩土工程
技术 ，2004，18（2）：103~106 2、 I.B.DONALD，边坡稳定性的有限元评价，西北水资源与水工 程，1996，7（3）：89~95 3、 孙涛、顾波，边坡稳定性分析方法评述，岩土工程界，5 （11）：48~50 4、 陈新民，罗国煜。基于经验的边坡稳定性灰色系统分析与评 价。岩土工程学报，1999，21（5）：638~641 5、肖专文、张奇志，遗传进化算法在边坡稳定性分析中的应用 ， 岩土工程学报 ，1998，18（1）：43~46
一、定量分析法
１，极限平衡分析方法 极限平衡分析方法计算简便，是目前最 常用方法．它是通过分析在临界破坏状态下， 土体外力与内部强度所提供抗力之间的平衡， 计算土体在自身和外力作用下的土体稳定程 度．目前已有的极限平衡分析方法有：斯宾塞 法，毕肖普条分法，简布法，沙尔玛法和楔体 极限平衡分析法等等。其缺点是在力学上作了 一些简化假设。
4，遗传进化算法 ，
遗传进化算法是一种新发展起来的全局搜索 算法。此法首先随机生成一组模型，将模型的 每个参数表示为二进位制数码，然后对种群内 各模型根据具体问题所给的目标函数决定其生 存概率，来进行优胜劣汰，再把剩下的较优的 个体进行交换和变异，最终完成一次最种群的 繁殖，反复循环，来模拟生物进化规律。它的 特点是在检索了少部分搜索空间后便能迅速的 收敛于最有解。该方法模拟了生物遗传进化的 过程，克服了传统方法容易陷入局部极小值的 缺点，是一种全局优化算法。
神经网络训练的方法和技巧总结
神经网络训练的方法和技巧总结神经网络是一种模拟人脑工作方式的人工智能模型，它通过模拟神经元之间的连接关系来实现数据的处理和学习。
在神经网络的训练过程中，选择合适的方法和技巧是提高性能和效果的关键。
本文将总结几种常用的神经网络训练方法和技巧，并对其优劣进行评价。
1. 梯度下降法梯度下降法是神经网络训练中最基础且最常用的方法之一。
它通过计算代价函数对于每个参数的偏导数，并根据导数值的大小进行参数的更新。
具体而言，梯度下降法以参数调整的方向和速率为基础，不断迭代优化模型直至收敛。
虽然梯度下降法简单易懂且易于实现，但存在收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题。
2. 学习率调整策略学习率是指在梯度下降法中每次参数更新的步幅大小。
合适的学习率可以加快模型的收敛速度，但过大或过小的学习率都会导致训练效果不佳。
为了解决这一问题，需要采用合适的学习率调整策略。
一种常见的策略是学习率衰减，即让学习率随着训练的进行逐渐减小。
另外，也可以使用动态学习率方法，如Adagrad、Adam等，根据参数的历史梯度信息自适应地调整学习率。
3. 批量归一化批量归一化是一种优化技巧，用于在神经网络的每一层输入数据进行归一化处理，有助于加快网络训练的速度并提高模型的性能。
通过将每一层的输入数据进行标准化，可以避免激活函数输入数据过大或过小，从而减少梯度爆炸或梯度弥散的问题。
同时，批量归一化还可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。
4. 正则化技术正则化技术是一种用于减小模型过拟合的方法。
过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。
为了避免过拟合，可以采用L1正则化、L2正则化等技术。
正则化通过在代价函数中引入正则化项，限制参数的大小，减小模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
5. 数据增强数据增强是一种通过对原始数据进行一系列随机变换来扩充训练集的方法。
通过数据增强，可以有效提高模型的泛化能力和鲁棒性。
常用的数据增强技术包括图像翻转、旋转、平移、缩放、裁剪等。
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人工神经网络评价法
评价法的过程主要包括数据预处理、网络训练与测试、性能度量和模型选择几个关键步骤。
首先进行数据预处理，包括数据的清洗、归一化、特征选择等操作。
清洗数据是为了去除异常值和噪声，从而提高数据的质量。
归一化是将数据映射到一个统一的区间，以消除不同特征之间的数值差异。
特征选择是从原始特征中选择出对问题解决有意义的特征，以减少信息冗余和噪声。
然后进行网络训练与测试。
网络训练是通过反向传播算法来调整网络中的权值和偏置，以使网络的输出误差最小化。
训练过程中需要选择合适的学习速率和迭代次数，以避免过拟合和欠拟合问题。
网络测试是用测试集来评估经过训练的网络模型的性能表现。
接下来进行性能度量，常用的性能度量指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
准确率用于衡量分类任务的正确率，精确率和召回率用于衡量二分类任务中预测结果的准确程度和覆盖率，F1值是精确率和召回率的调和平均值。
最后进行模型选择，选择合适的网络结构和参数配置。
模型选择可以通过交叉验证、网格和集成学习等方法来进行。
交叉验证是将数据分为训练集和验证集，通过在验证集上的性能表现来选择最优的模型。
网格是通过遍历不同的参数组合来选择最优的参数配置。
集成学习是通过结合多个不同的神经网络模型来提高性能。