人工神经网络及其应用实例解读

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、

多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主

要探讨前向网络模型。

多层前向神经网络不具有侧抑制和反馈的连接方式，即不具有本

层之间或指向前一层的连接弧，只有指向下一层的连接弧。代表是

BP 神经网络：输入模式由输入层进入网络，经中间各隐层的顺序变

换，最后由输出层产生一个输出模式，如下图所示：

输入层

隐层

输出层

多层前向神经网络由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力，这

个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非

线性激励函数。下图给出了一个接收 n 个输入 x 1, x 2 , , x n 的神经元：

b

x 1

x 2

y

x n

y = σ (∑ w j j + b )

神经元的输出由下式给出：

n

x j =1

这里输入的加权和（括号内部分）由一个非线性函数传递， b 表

示与偏差输入相关的权值， w j 表示与第 j 个输入相关的权值。

使用最广泛的函数是 S 形函数，其曲线家族包括对数函数和双曲

正切函数，这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外

所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数，在此不一一展

开介绍，本文主要使用的激励函数是对数函数，函数表达式为：

y = L (u ) =

函数曲线如下图所示：

1

0.8

0.6

0.4

0.2

1 1 + e -u

-0.2 -10

-8

-6

-4

-2

2

4

6

8

10

对于有限输入量，对数函数输出范围为 y ∈ (0,1)。在输入为 u = 0 时，

输出值为中间值 y = 0.5。输出在 u = 0 附近随着输入的增加以相对快的

= t -

1 + e

?ε ?u e -u

?ε ?u e -u

?w = -β ? = β ? E ? ? x

?b = -β ? = β ? E ?

速率增加并非常慢地到达上限。对于 u < 0 ，输出起初减少得很快，然

后随着下限的接近将会变慢。

训练神经元的规则有很多种，这里首先介绍利用 delta 规则的学

习，神经元选择为一个单输入单输出的简单情形，数学描述如下：

u = wx + b , y =

1 1 + e -u

该神经元具有一个输入 x ，权重为 w ，偏差输入为 b ，目标输出

为 t ，预报输出为 y 。则预报误差为：

E = t - y = t -

1 1

1 + e -u 1 + e - wx -b

为消除当误差在整个输入模式上求和时引起的误差符号问题，在

delta 规则里使用的误差指示是平方误差，定义为：

1 1

2 2

1

- wx -b

)2

根据 delta 规则，最优权值（使平方误差最小）可以在训练过程

中从初始权值出发，沿负梯度方向下降得到。将平方误差对 w , b （神

经元的可调整参数）进行微分，得：

?ε ?u

= -E ? e -u -u 2

?ε ?w ?ε ?b = ? = - E ? ? x ?u ?w (1 + e -u )2 = ? = - E ?

?u ?b (1 + e -u )2

根据 delta 原则，权值改变应与误差梯度的负值成比例，引入学

习率 β ，每次迭代中的权值改变可表示为：

?ε e -u

?w (1 + e -u )2 ?ε

?b e -u (1 + e -u )2

w

ij ji

+ β ? E ?

= w

学习率 β 决定了沿梯度方向的移动速度，以确定新的权值。大的

β 值会加快权值的改变，小的 β 值则减缓了权值的改变。第 i 次迭代

后的新权值可表示为：

w i +1 = w i + β ? E ?

e -u (1 + e -u )2 ? x

b i +1 = b i + β ? E ?

e -u

(1 + e -u )2

如果将偏差输入 b 视为输入 x 的一部分，令 x 0 = 1, w 0 = b ，可以得到

对于多输入神经元的权值修正式：

+1

e -u

(1 + e -u )2

? x j , j = 0,1, 2, , n

总之，利用 delta 规则的有监督的学习可以按如下方法来实现：

一个输入模式（ x 0 , x 1, x 2 , , x n ）通过连接被传递，它的初始权值被设置

为任意值。对加权的输入求和，产生输出 y ，然后 y 与给定的目标输

出 t 做比较决定此模式的平方误差 ε 。输入和目标输出不断地被提出，

在每一次迭代或每一个训练时间后利用 delta 规则进行权值调整直到

得到可能的最小平方误差。

delta 规则在每一步中通过导数寻找在误差平面中某个特定点局

部区域的斜率，它总是应用这个斜率从而试图减小局部误差，因此，

delta 规则不能区分误差空间中的全局最小点和局部最小点，它本身

不能克服单层神经网络的局限，无法直接应用到多层神经网络（易陷

入局部最小点），但它的一般形式是多层神经网络中的学习算法——

反传算法的核心。

在多层前向神经网络的训练过程中，误差导数或关于权值的误差

, u i = ∑ a ji j , i = 1, 2, z = v , v = ∑ b i i y

表面的斜率对权值的调整是至关重要的，在网络训练期间，所有的输

出神经元和隐含神经元权值必须同时调整，因此，有必要找出关于所

有权值的误差导数。由于网络层数增多，平方误差 ε 与权值的连接没

有之前单个神经元时那么直接，故可以使用链式规则的概念来找到导

数。

下面对一个含有一层隐含神经元的 BP 网络进行讨论，网络结构

如下图所示：

x x

x

x 各个神经元的输入输出关系为：

y i =

1

1 + e -u i

n j =0

x

, m m

i =0

设目标输出为 t ，则平方误差 ε 定义为：

= ? y i , i = 0,1, 2, = ? b i , i = 1, 2, ?ε?ε??ε?ε ?u i ?ε

?u i ?a ji ?u i

= -(t - z ) ? b i ? ? x j , i = 1, 2,

1 2

使用链式法则，分别列出平方误差 ε 对所有网络参数的导数：

?ε ?v

= -(t - z )

?ε

?b i ?ε

?v

, m

?ε

?y i

?ε

?v

, m

= ? = ?

?u i ?y i ?u i ?y i (1+ e -u i )2 , i = 1, 2,

, m

?ε ?a ji

= ? = ? x j , i = 1, 2, , m , j = 0,1, 2,

, n

在实际的编程过程中，我们需要的是 ?ε

?b i

和

?ε ?a ji

，所以如果有需要，

也可以直接采用以下整理之后的形式：

?ε

?b i

= -(t - z ) ? y i , i = 0,1, 2, , m

?ε ?a ji

e -u i

(1 + e -u i )2

, m , j = 0,1, 2,

, n

研究表明，两层网络在其隐层中使用 S 形激励函数，在输出层中

使用线性传输函数，就几乎可以以任意精度逼近任意感兴趣的函数，

只要隐层中有足够的单元可用。

问题 1：

试使用 BP 神经网络去逼近正弦函数的正半周，如下：

t = sin(x ), x ∈[0,π ]

由于输入量 x 仅有一维，故 BP 神经网络结构可以设计为：

, u i = ∑ a ji j , i = 1, 2

z = v , v = ∑ b i i y

= -(t - z ) ? b i ? ? x j , i = 1, 2, j = 0,1

b i i b k - β ?

= = b i + β ? (t - z ) ? y i , i = 0,1, 2

= a -

β ? = a ji + β ? (t - z ) ? b i ? ? x j , i = 1, 2, j = 0,1 ?a j i (1 +

各个神经元的输入输出关系为：

y i =

1 1 + e -u i

1 j =0

x 2

i =0

根据之前的推导，平方误差 ε 对所有网络参数的导数为：

?ε

?b i

= -(t - z ) ? y i , i = 0,1, 2

?ε ?a ji

e -u i

(1 + e -u i )2

网络参数修正方程为：

k +1

?ε ?b i

k

a

k +1 ji

ji

k

?ε k

为加快寻找最优权值的速度，可以使用动量法。之前的方法中，

收敛到最优权值的速度取决于学习率的大小，但是过大的学习率会导

致来回震荡，不能稳定到最优权值点。动量法的引入，使得较大的学

习率也可以具有较好的稳定性，即提供了在学习期间到达最优权值时

的稳定性。这种方法基本上是将过去权值变化的平均值附加到每一次权值变化的新权值增量，从而使网络权值的变化更平滑。数学表示如下：

?w k +1 = μ ? ?w k + (1- μ ) ? β ? (- ?ε

?w

)

式中， μ是一个在0和1之间的动量参数， ?w k是在前一个训练时间里的权值变化。使用动量法的实际效果是：基本上，如果以前积累的变化与之前方向所暗示的是同一个方向时，动量部分就会加速当前权值改变；如果当前积累的变化是相反的方向，动量将阻止当前的变化。

据此编写MATLAB程序，源代码如下：

beta = 0.1;

miu = 0.8;

for i = 1 : 1 : 101;

x1(1, i) = (i - 1) * pi / 100;

t(1, i) = sin(x1(1, i));

end

x0 = 1;

y0 = 1;

a01 = rand();

a02 = rand();

a11 = rand();

a12 = rand();

b0 = rand();

b1 = rand();

b2 = rand();

delta_a01 = 0;

delta_a02 = 0;

delta_a11 = 0;

delta_a12 = 0;

delta_b0 = 0;

delta_b1 = 0;

delta_b2 = 0;

k = 1;

total_error = 0;

while 1

u1 = a01 * x0 + a11 * x1(1, k);

u2 = a02 * x0 + a12 * x1(1, k);

temp1 = exp(-u1) / ((1 + exp(-u1)) ^ 2);

temp2 = exp(-u2) / ((1 + exp(-u2)) ^ 2);

y1 = 1 / (1 + exp(-u1));

y2 = 1 / (1 + exp(-u2));

z = b0 * y0 + b1 * y1 + b2 * y2;

total_error = total_error + (t(1, k) - z) ^ 2 / 2;

delta_b0 = miu * delta_b0 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * y0);

b0 = b0 + delta_b0;

delta_b1 = miu * delta_b1 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * y1);

b1 = b1 + delta_b1;

delta_b2 = miu * delta_b2 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * y2);

b2 = b2 + delta_b2;

delta_a01 = miu * delta_a01 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * b1 * temp1 * x0);

a01 = a01 + delta_a01;

delta_a02 = miu * delta_a02 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * b2 * temp2 * x0);

a02 = a02 + delta_a02;

delta_a11 = miu * delta_a11 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * b1 * temp1 * x1(1, k));

a11 = a11 + delta_a11;

delta_a12 = miu * delta_a12 + (1 - miu) * beta * sum((t(1, k) - z) * b2 * temp2 * x1(1, k));

a12 = a12 + delta_a12;

k = k + 1;

if k == length(x1) + 1

total_error

k = 1;

if total_error < 0.001

break;

else

total_error = 0;

end

end

end

clear u1 u2 temp1 temp2 y1 y2 z x0 y0;

x0 = ones(size(x1));

y0 = ones(size(x1));

u1 = a01 * x0 + a11 * x1;

u2 = a02 * x0 + a12 * x1;

y1 = 1 ./ (1 + exp(-u1));

y2 = 1 ./ (1 + exp(-u2));

z = b0 * y0 + b1 * y1 + b2 * y2;

plot(x1, t, 'r');

hold on;

plot(x1, z, 'b');

hold off;

axis([0 pi -0.2 1.2]);

程序运行后，输出拟合曲线与原函数曲线，如下图所示：

1

0.8

0.6

0.4

0.2

-0.2

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

可以看出，训练后的神经网络的预报输出与目标输出已经很接近，拟合效果是较为理想的。

总的来说，神经网络的学习过程，是神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值乃至拓扑结构，以使网络的输出不断地接近期望的输出。BP算法是多层前向神经网络的一种学习规则，核心思想是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，学习的过程就是信号的正向传播与误差的反向传播交替的过程。

多层前向神经网络的主要功能有：

（1）非线性映射能力。多层前向神经网络能学习和存储大量输入——输出模式映射关系，而无需事先了解描述这种映射关系的数学方程。只要能提供足够多的样本模式供对神经网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。

（2）泛化能力。当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间到输出空间的正确映射。

（3）容错能力。输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对网络的输入输出规律影响很小。

多层前向神经网络的标准BP学习算法有着以下明显的缺陷：

（1）易形成局部极小（属于贪婪算法，局部最优）而得不到全局最优；

（2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢；

（3）隐节点的选取缺乏理论支持；

（4）训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。

标准BP算法的改进方法主要有：增加动量项；自适应调节学习率等。增加动量项已经在之前进行过讨论，可以减小振荡趋势，提高

训练速度。自适应调节学习率是指根据环境变化增大或减小学习率，

基本方法是：

设一初始学习率，若经过一批次权值调整后使总误差增大，则本

次调整无效，并令 β = α1β (α1 < 1)；若经过一批次权值调整后使总误差

减小，则本次调整有效，并令 β = α2β (α2 > 1)。

下面通过一个非线性分类问题来考察前向神经网络在模式识别

领域的应用。

问题2：

x - y平面上有200个点，分别属于两个类别。试设计并训练一个多层前向神经网络，以完成该分类任务，使得被错误分类的样本数量

最低。 ω1类以绿色标示， ω2类以蓝色标示。

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

-1, u i = ∑ a ji j , i = 1, 2

-1, v = ∑ b i i ( x , y ) ∈ ? 1

= ? ? = -(t - z ) ? ? y i

?ε ?y i i e

?u = ? ? = -(t - z ) ? ? b i ? ? x j ?y i ?u i ?a ji (1 + e -v ) (1 + e -u i )2

e e -u i

, q i = b i ? (1 + e -v ) (1 + e -u i )2

根据题意，前向神经网络的结构设计如下：

x 0 = 1

x 1 = x

x 2 = y

网络的输入输出关系及分类策略为：

y i =

2 1 + e -u i

2 j =0

x z =

2 1 + e -v

2

i =0

y

?ω , z > 0

?ω2 , z < 0

分类误差定义为：

1 2 ?1, ( x , y ) ∈ω1 2 ?-1, ( x , y ) ∈ω2

由此可得误差量对网络参数的导数：

?ε ?ε ?z ?v e -v

?b i ?z ?v ?b i (1+ e -v )2

?ε ?a ji

-v

2 为简化表达式，定义：

p = -(t - z ) ? -v

2 , i = 1, 2

= p ? y i , 则有：

?ε ?ε ?b i ?a ji

= pq i ? x j

据此编写 MATLAB 程序如下（标准 BP 算法加动量法优化）：

clear x0 x1 x2; beta = 0.1; miu = 0;

[n m ] = size (x ); for i = 1 : 1 : n

x0(1, i ) = 1; x1(1, i ) = x (i , 1); x2(1, i ) = x (i , 2); y0(1, i ) = 1; t (1, i ) = x (i , 3); end

a01 = rand (); a11 = rand (); a21 = rand (); a02 = rand (); a12 = rand (); a22 = rand (); b0 = rand (); b1 = rand (); b2 = rand (); delta_a01 = 0; delta_a11 = 0; delta_a21 = 0; delta_a02 = 0; delta_a12 = 0; delta_a22 = 0; delta_b0 = 0; delta_b1 = 0; delta_b2 = 0; l = 1; while 1

u1 = a01 * x0 + a11 * x1 + a21 * x2; u2 = a02 * x0 + a12 * x1 + a22 * x2; y1 = 2 ./ (1 + exp (-u1)) - 1; y2 = 2 ./ (1 + exp (-u2)) - 1; v = b0 * y0 + b1 * y1 + b2 * y2; z = 2 ./ (1 + exp (-v )) - 1;

error = 0;

for i = 1 : 1 : n

if (z(1, i) > 0 && t(1, i) == 1) || (z(1, i) < 0 && t(1, i) == -1) %

else

error = error + 1;

end

end

error

temp0 = -(t - z) .* exp(-v) ./ (1 + exp(-v)) .^ 2;

temp1 = b1 .* exp(-u1) ./ (1 + exp(-u1)) .^ 2;

temp2 = b2 .* exp(-u2) ./ (1 + exp(-u2)) .^ 2;

delta_b0 = miu * delta_b0 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* y0);

delta_b1 = miu * delta_b1 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* y1);

delta_b2 = miu * delta_b2 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* y2);

delta_a01 = miu * delta_a01 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp1 .* x0);

delta_a11 = miu * delta_a11 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp1 .* x1);

delta_a21 = miu * delta_a21 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp1 .* x2);

delta_a02 = miu * delta_a02 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp2 .* x0);

delta_a12 = miu * delta_a12 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp2 .* x1);

delta_a22 = miu * delta_a22 + (1 - miu) * beta * sum(-temp0 .* temp2 .* x2);

b0 = b0 + delta_b0;

b1 = b1 + delta_b1;

b2 = b2 + delta_b2;

a01 = a01 + delta_a01;

a11 = a11 + delta_a11;

a21 = a21 + delta_a21;

a02 = a02 + delta_a02;

a12 = a12 + delta_a12;

a22 = a22 + delta_a22;

l = l + 1;

if l == 1000

break;

end

end

j1 = 1;

j2 = 1;

k1 = 1;

k2 = 1;

for i = 1 : 1 : n

if x(i, 3) == -1

if z(1, i) < 0

x11(j1, :) = x(i, :);

j1 = j1 + 1;

else

x12(j2, :) = x(i, :);

j2 = j2 + 1;

end

else

if z(1, i) > 0

x21(k1, :) = x(i, :);

k1 = k1 + 1;

else

x22(k2, :) = x(i, :);

k2 = k2 + 1;

end

end

end

hold on;

plot(x11(:, 1), x11(:, 2), 'g*');

plot(x12(:, 1), x12(:, 2), 'r+');

plot(x21(:, 1), x21(:, 2), 'bo');

plot(x22(:, 1), x22(:, 2), 'r+');

hold off;

axis([0 1 0 1]);

程序运行结果，经过训练，该神经网络对200个样本的分类正确率达到了96.5%，分类效果较好，具体分类情况如下图所示，其中被错误分类的样本已用红色标示出，其它正确分类的样本仍用原类别对应的颜色进行标示。

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

之前的所有程序都是完整地按照多层前向神经网络的标准BP学习算法过程进行编写的，程序较为复杂，而且如果出现差错，也不易发现，因此应用有一定难度，下面介绍使用MATLAB的神经网络工具箱进行人工神经网络的设计与训练的方法。

关于神经网络工具箱的帮助信息，可以在Product Help中搜索“Neural Network Toolbox”获得，包含有较为详细的使用方法，可以

在需要时进行查阅。下面以一个函数拟合的问题为例，演示如何使用神经网络工具箱。

首先介绍几个将要用到的函数：

premnmx：用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[ 1,1]区间内。其语法格式为：

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。

基于人工神经网络的通信信号分类识别

基于人工神经网络的通信信号分类识别 冯 涛 (中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081) 摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。 关键词 模式识别;特征提取;分类器;神经网中图分类号 TP391 文献标识码 A Classification and Identification of Communication Signal Using Artificial Neural Networks FE NG Tao (T he 54th Research Institute of CETC,Shijia zhuan g Hebei 050081,China) Abstract The classification and identificati on of communication signal is a typical statistical pattern identification.The paper discusses the theory and method of feature selection,feature extraction and classi fication &identificaiton of communication signal.A classifier based on artificial neural networks is designed,includin g the selection of neural network model,the input and output expression of the classifier,neural network topology and trainin g algorithm.Finally a hierarchical archi tecture classifier based on artificial neural networks is presented. Key words pattern recognition;features extraction;classifier;neural networks 收稿日期:2005-12-16 0 引言 在通信对抗侦察中,侦察接收设备在截获敌方通信信号后,必须经过对信号的特征提取和对信号特征的分析识别,才能变为有价值的通信对抗情报。通过对信号特征的分析识别,可以得到信号种类、通信体制、网路组成等方面的情报,从而为研究通信对抗策略、研制和发展通信对抗装备提供重要参考依据。 1 通信信号分类识别的原理 通信信号的分类识别是一种典型的模式识别应用,其作用和目的就是将某一接收到的信号正确地归入某一种类型中。一般过程如图1 所示。 图1 通信信号分类识别的一般过程 下面简单介绍这几部分的作用。 信号获取:接收来自天线的信号x (t),并对信号进行变频、放大和滤波,输出一个中频信号; A/D 变换:将中频模拟信号变换为计算机可以运算的数字信号x (n); 以上2步是信号空间x (t)到观察空间x (n )的变换映射。 特征提取:为了有效地实现分类识别,必须对原始数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。这些特征的选择和提取是非常重要的,因为它强烈地影响着分类器的设计和性能。理想情况下,经过特征提取得到的特征向量对不同信号类型应该有明显的差别; 分类器设计和分类决策:分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。首先,在样本训练集基础上确定合适的规则和分类器结构,然后,学习训练得到分类器参数。最后进行分类决策,把待识别信号从特征空间映射到决策空间。 2 通信信号特征参数的选择与特征提取 2 1 通信信号特征参数的选择 选择好的特征参数可以提高低信噪比下的正确 识别率,降低分类器设计的难度,是基于统计模式识别方法最为关键的一个环节。试图根据有限的信号 信号与信息处理 24 2006Radio Engineering Vo1 36No 6

人工神经网络及其在医学影像分析中的应用解析

人工神经网络及其在医学影像分析中的应用 作者：雷元义1陈海东2 摘要：人工神经网络（ANN）是在结构上模仿生物神经联结型系统，能够设计来进行模式分析，信号处理等工作。为了使医学生和医务工作者能对神经网络，特别是人工神经网络及其在医学图像和信号检测与分析中的应用有个全面了解，本文避免了繁琐的数学分析与推导，以阐明物理概念为主，深入浅出地就有关问题加以阐述，期望有所裨益。 关键词：人工神经网络；产生；原理；特点；应用 Application of man- made neural network and medical Image to analyses Abstract: Man- made neural network (ANN)is a binding system on structure to imitate biological neural to link. It can carry on pattern discriminate, Signal processing et. in order to let the me dical students and workers understand the neural network, esp ecially understand the man- made neural network which applies to the medical image to a nalyses, the article avoids complicated figure’s analysis and reasoning. It explains the concerned profound questions, mai nly about the physical concept. In simple terms. I hope it can work ! Key words: Man- made neural network; Produce; Principle; Characteristic; Applic ation 人工神经的出现与发展，从而解决了对于那些利用其它信号处理技术无法解决的问题，已成为信号处理的强有力的工具，人工神经网络的应用开辟了新的领域。二十世纪九十年代初，神经网络的研究在国际上曾经出现一股热潮，近年来有增无减，已广泛应用在民用、军用、医学生物等各个领域。 1 神经网络与人工神经网络 1.1 神经网络 神经网络就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成的计算机系统。该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。 1.2 人工神经网络 1.2.1 神经元模型的产生 神经元（神经细胞）是神经系统的基本构造单位，是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。每个神经元都由一个简单处理作用的细胞体，一个连接其它神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。人的大脑正是拥有约个神经元这个庞大的信息处理体系，来完成极其复杂的分析和推导工作。 人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称(A.N.N.）就是在对

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,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(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。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。 1.2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,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,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)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。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

人工神经网络题库

人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日

人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触

人工神经网络发展前景111

人工神经网络发展前景 姓名 单位 摘要 在分析人工神经网络的发展过程、基本功能、应用范围的基础上，着重论述了神经网络与专家系统、模糊技术、遗传算法、灰色系统及小波分析的融合。 关键词 英文摘要 英文关键词 1前言 人工神经网络的发展起源于何时，说法不一。一般认为，其起源可追溯到Warren WcCulloch和Walter Pitts提出的MP模型。从此拉开了神经网络的序幕。20世纪50年代后期，Frank Rosenblatt定义了一种以后常用的神经网络结构，称为感知器。这是人工神经网络第一个实际应用；20世纪60年代，Bernard Widrow和Ted Hoff提出了一个新的学习算法用于训练自适应线性神经网络；20世纪70年代，Grossberg 提出了自适应共振理论。他研究了两种记忆机制（短期记忆和长期记忆），提出了一种可视系统的自组织神经网络，这是一种连续时间竞争网络，是构成自适应谐振理论网络基础；20世纪80年代，Hopfield 及一些学者提出了Hopfield网络模型，这是一种全连接的反馈网络。此外，Hinton等提出了Boltzman机。Kumellhart等人提出误差反向

传播神经网络，简称BP网络。目前BP神经网络已成为广泛使用的网络。 2应用现状 神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： 1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。 3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。 4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。 5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。 6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。 7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分

实验报告 人工神经网络

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)

人工神经网络在聚类分析中的运用

摘要：本文采用无导师监督的som网络，对全国31个省市自治区的人民生活质量进行了综合评价，在没有先验信息的条件下，不采用人为主观赋予各指标权重的办法，转而运用自组织神经网络自组织竞争学习的网络方法来进行赋值、计算和评价，消除了主观确定各指标的权重的主观性，得到的结果较为符合各省市自治区的实际结果。 关键词：聚类分析；k-means聚类；系统聚类；自组织神经网络；人民生活质量 一、引言（研究现状） 自改革开放以来，我国生产力极大发展，生活水平总体上得到了提高。但是，地区间的发展不平衡始终存在，而且差距越来越大，不同地区人民的生活水平也存在显著的差异。据此，我们利用自组织人工神经网络方法对全国31个省市自治区的人民生活水平质量进行分析评价。 二、指标选取与预处理 1.指标选取 遵循合理性、全面性、可操作性、可比性的原则，从以下5个层面共11个二级指标构建了人民生活质量综合评价指标体系（如下表所示）。 人民生活质量综合评价指标体系 2.指标预处理 （1）正向指标是指标数据越大，则评价也高，如人均可支配收入，人均公园等。 正向指标的处理规则如下（1）： kohonen 自组织神经网络 输入层是一个一维序列，该序列有n个元素，对应于样本向量的维度；竞争层又称为输出层，该层是由m′n=h个神经元组成的二维平面阵列其神经元的个数对应于输出样本空间的维数，可以使一维或者二维点阵。 竞争层之间的神经元与输入层之间的神经元是全连接的，在输入层神经元之间没有权连接，在竞争层的神经元之间有局部的权连接，表明竞争层神经元之间的侧反馈作用。训练之后的竞争层神经元代表者不同的分类样本。 自组织特征映射神经网络的目标：从样本的数据中找出数据所具有的特征，达到能够自动对样本进行分类的目的。 2.网络反馈算法 自组织网络的学习过程可分为以下两步： （1）神经元竞争学习过程 对于每一个样本向量，该向量会与和它相连的竞争层中的神经元的连接权进行竞争比较（相似性的比较），这就是神经元竞争的过程。相似性程度最大的神经元就被称为获胜神经元，将获胜神经元称为该样本在竞争层的像，相同的样本具有相同的像。 （2）侧反馈过程 竞争层中竞争获胜的神经元会对周围的神经元产生侧反馈作用，其侧反馈机制遵循以下原则：以获胜神经元为中心，对临近邻域的神经元表现为兴奋性侧反馈。以获胜神经元为中心，对邻域外的神经元表现为抑制性侧反馈。 对于竞争获胜的那个神经元j，其邻域内的神经元在不同程度程度上得到兴奋的侧反馈，而在nj（t）外的神经元都得到了抑制的侧反馈。nj（t）是时间t的函数，随着时间的增加，nj（t）围城的面积越来越小，最后只剩下一个神经元，而这个神经元，则反映着一个类的特征或者一个类的属性。 3.评价流程 （1）对n个输入层输入神经元到竞争层输出神经元j的连接权值为（6）式：

基于人工神经网络的图像识别

本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。 【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术 通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。 1 人工神经网络图像识别技术概述 近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说： （1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。 （2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。 （3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。 （4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。 2 图像识别技术探析 2.1 简介 广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。 2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系 图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。 3 人工神经网络结构和算法 在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。 bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。 bp神经网络结构算法如下所述： （1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置； （2）在黑色节点处对样本进行输入；

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

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、

精选-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。 X X

关于人工神经网络的分析

人工神经网络 分析 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 时间：

摘要： 人工神经网络也简称为神经网络,是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。半个多世纪以来，神经网络经历了萌芽期、第一次高潮期、反思低潮期、第二次高潮期、再认识与应用研究期五个阶段。而近年来，人工神经网络通过它几个突出的优点更是引起了人们极大的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。目前，神经网络已成为涉及计算机科学、人工智能、脑神经科学、信息科学和智能控制等多种学科和领域的一门新兴的前言交叉学科。 英文摘要： Artificial neural networks are also referred to as the neural network is a neural network model of animal behavior, distributed parallel information processing algorithm mathematical model. This network relies on system complexity, achieved by adjusting the number of nodes connected to the relationship between, so as to achieve the purpose of processing information. Since the understanding of the human brain compared to traditional computer calculation and are completely different way to start on artificial neural network research began. Over half a century, the neural network has experienced infancy, the first high tide, low tide reflections, the second peak period, and again knowledge and applied research on five stages. In recent years, artificial neural networks through which several prominent advantage is attracting a great deal of attention because it is a large complex problem solving provides a relatively simple and effective way. Currently, neural networks have become involved in computer science, artificial intelligence, brain science, information science and intelligent control and many other disciplines and fields of an emerging interdisciplinary foreword. 关键字：

人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)

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：

人工神经网络的发展及应用

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