神经网络基本概念
二．神经网络控制
§2.1 神经网络基本概念
一. 生物神经元模型：<1>P7
生物神经元,也称作神经细胞,是构成神经系统的基本功能单元。虽然神经元的形态有极大差异,但基本结构相似。本目从信息处理和生物控制的角度,简述其结构和功能。
1.神经元结构
神经元结构如图2－1所示
图2－1
1) 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。
2) 树突：胞体上短而多分支的突起，相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲
动。
3) 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经末梢，传出神经
冲动。
4) 突触：是神经元之间的连接接口，每一个神经元约有104～106
个突触，前一个
神经元的轴突末梢称为突触的前膜，而后一个神经元的树突称为突触的后膜。一个神经元通过其轴突的神经末梢经突触，与另一个神经元的树突连接，以实现信息传递。由于突触的信息传递是特性可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。 5） 细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后能产生兴奋，此时细胞膜内外由电位差，称为膜电位。其电位膜内为正，膜外为负。 2. 神经元功能
1） 兴奋与抑制：传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位提高，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。传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于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，突触的传递作用可增强与减弱，
因此神经元具有学习与遗忘的功能。
二．人工神经元模型 ,<2>P96
人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。它是神经网络的基本处理单元。图2－2显示了一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入单输出的非线形元件。
图2－2
其输入、输出的关系可描述为
=-=
n j i j ji i Q X W I 1
2－1
)I (f y i i =
其中i X (j=1、2、……、n)是从其他神经元传来的输入信号；
ij W 表示从神经元j 到神经元i 的连接权值；
i Q 为阈值；
f （.）称为激发函数或作用函数。
有时为了方便起见，常把－i Q 也看成是恒等于1的输入0X 的权值，这时（2－1式）的和式可写成∑==n
j j ji i X W I 0
2－2
其中,0i i
Q W -= 10=X
输出激发函数f （.）又称为变换函数，它决定神经元（节点）的输出。f （.）函数一般具有线性特性。图2－3表示了几种常见的激发函数，分述如下。 （1） 阈值型函数
当i y 取0或1时，
)(I f 为图2－3（a ）所示的阶跃函数：
?
?≤≥=抑制状态
兴奋状态
0,
00,1)(I I I f 2-3
当i y 取－1或1时，
)(I f 为图2－3（b ）所示的sign 函数（符号函数）
?
?
?≤-≥==0,10
,1)()(I I I f I sign 2-4 （2） 饱和型函数：图2－3（c ）
????
?????
-≤
-≤≤-≥
=k I k
I k kI k I I f 1,11
1,
1
,1)( 2-5 （3）双曲函数：图
2-3(d)
)tanh()(I I f = 2-6
（4）S 型函数：图2-3(e)
神经元的状态与输入作用之间的关系是在（0，1）内连续取值的单调可微函数，称为
sigmord 函数，简称为S 型函数：
图2－3（e ）I
e 11
)I (f β-+=
β>0
当β趋于无穷时，S 型曲线趋于阶跃函数，通常情况下，β取值为1。
I e I f β-+=1/1)( β>0 2-7
对称型S 函数：可微，可表示为 图2-3(f) 图2－3（f ）
I
I
e e I
f ββ--+-=11)( β>0 2-8
(5)高斯函数 图2-3(g) （c=0时）
在径向基函数（Radial Basis Fnnetion, RBF ）构成的神经元网络中，神经元的结构可用高斯函数描述：
2
2
/)
()(δe x e I f --= 2-9
图2－3（g ）
三．人工神经网络模型<2> 98页
人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。就神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。
（1） 前馈型神经网络
又称前向网络（Feedforward NN ）。如图2-4可示，神经元分层排列，有输入层，隐层（亦称中间层，可有若干层）和输出层，每一层的神经元只接受前一层神经元的输入。 图2－4
从学习的观点来看，前馈网络是一种强有力的学习系统，其结构简单而易于编程；从系统的观点来看，前馈网络是—静态非线性映射，通过简单非线性处理
单元的复合映射，可获得复杂的非线性处理能力。但从计算的观点看，缺乏丰
（1） 一维高斯RBF 自变量 u 、中心 c 是一维，则有
??
?
???--=?2
2)(21exp ][σc u R 图 (a)：15~10-=u ，左高斯RBF ：1,5=-=σc ；
右高斯RBF ：3,2==σc 。
u
富的动力学行为。大部分前馈网络都是学习网络，它们的分类能力和模式识别能力一般都强于反馈网络，典型的前馈网络有感知器网络，BP 网络等。
1、径向基函数神经网络（RBF 型）
径向基函数（RBF ）神经网络，是具有单隐层的三层前馈网络，结构见图2-6-1。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构，因此，是一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。
（2） 反馈型神经网络
（Feedback NN ）结构如图2-5所示。若总节点（神经元）数为N 。则每个节点有N 个输入和一个输出，也就是说，所有的节点都是一样的，它们之间都可相互连接。
反馈神经网络是一种反馈动力学系统，它需要工作一段时间才能达到稳定。Hopfield 神经网络是反馈网络中最简单且广泛的模型，它具有联想记忆（Contern —Addressible Memory,CAM ）的功能，如果将Lyapunov 函数定义为寻优函数，Hopfield 神经网络还可以用来解决快速寻优问题。
图2－5
节点 节点 节 图 RBF 神经网络
u
y
2、局部递归（反馈）型
)
基本Elman 网络 改进型Elman 网络
局部递归网络——外时延反馈型
四、人工神经网络学习方法
学习方法是体现人工神经网络智能特征的主要标志，离开了学习算法，人工神经网络就失去了诱人的自适性，自组织和自学习的能力。目前，神经网络的学习方法有多种，按有无导师来分，可分为有教师学习（Sperrised Learning）、无教师学习（Unsperrised Learning）和再励学习（Reinforcement Learning）等几大类。在有教师的学习的学习方式中，网络的输出和期望的输出（即教师信号）进行比较，然后根据两者之间的差异调整网络的权值，最终使差异变小。在无教师的学习方式中，输入模式进入网络后，网络按照一预先设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最终具有模式分类等功能。再励学习是介于上述两者之间的一种学习方式。
下面介绍神经网络中常用的两种最基本的学习方法。
1．Hebb 学习规则
Hebb学习规则是一种联想式学习方法。联想是人脑形象思维过程的一种表现形式。例如在空间和时间上相互接近的事物间，在性质上相似（或相反）的事物都容易在人脑中引起联想。生物学家D.O.Hebbian基于对生物学和心理学的研究，提出了学习行为的突触联系和神经群理论。认为突触前与突触后二者同时兴奋，即两个神经元同时处于激发状态时，它们之间的连接强度将得到加强，这一论述的数学描述被称为Hebb学习规则，即
W i j (k+1)= W i j (k)+△W i j(k)=W i j(k)+ I i I j
其中，W i j (k)为连接从神经元i 到神经元j 的当前权值。
I i ，I j 为神经元的激活水平。
Hebb学习规则是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此这种方法又称为相关学习或并联学习。
当神经元由式（2－1）描述时，即
I i = ∑W i j X j －θj
y i =f(I i )=1/（1+e –Ii ）
Hebb 学习规则可写成如下：
Wij （k+1）= Wij （k ）+αYiYj α>0
另外，根据神经元状态变化来调整权值的Hebb 学习方法称为微分Hebb 学习方法，可描述为：
Wij （k+1）= Wij （k ）+[ Yik)－Yi(k －1)][ Yj(k)－Yj(k －1)] 2-10 2．Delta （δ）学习规则 假设下列误差准则函数
E=2
12
1
)(p p
p p
y d
-∑==∑=p
p 1
E p 2-11
其中，d p 代表期望的输出（教师信号）；
y p =f(wx p )为网络的实际输出；w 为网络的所有权值组成的向量：
W=(W 0 W 1 …….W n )
x p 为输入模式：
X p =(X 0p X 1p ……X pn )T
训练样本数 p=1,2,3,…..,p
现在的问题是如何调整权值W ，使准则函数最小。可用梯度下降法来求解，其基本思想是误差E 的负梯度方向不断修正W 值，直到E 达到最小，这种方法的数学表达式为
?W i =η
i
W E
??- i W E ??=∑=p p 1i p
W E ?? 2-13 其中E p =
2
1
21
)(p p
p p
y d
-∑=
用p θ表示WX p ，则有
i p W E ??=p p y E ???p p y θ???i
p
w ??θ=－（d p －y p ）?f '(θ)?X ip W i 的修正规则为
?W i =η)(1
p p
p p y d -∑= f '(p θ) X ip
上式称为δ学习规则，又称为误差修正规则。定义误差传播函数δ为： δ=
p p E ??=－p p y E ??p
p
y ?? 2-24 δ规则实现了E 的梯度下降，因此使误差函数达到最小值。但δ学习规则
只适用于线性可分函数，无法用于多层网络。BP 网络的学习算法称为BP 算法，是在δ规则基础上发展起来的，可在多层网络上有效学习。
从上述的两种学习规则不难看出，要使人工神经网络的知识结构变化，即使神经元网络的结合模式变化，这同把连接权向量用什么方法变化是等价的。所以，所谓神经网络的学习，目前主要是指通过一定的学习算法实现对突触结合强度（权值）的调整，使其达到具有记忆、识别、分类、信息处理和问题优化求解算法功能，这是一个正在发展中的研究课题。
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
BP神经网络在多传感器数据融合中的应用
BP神经网络在多传感器数据融合中的应用 摘要：提出一种基于多传感器神经网络融合的机动目标估计算法，利用BP 神经网络的函数逼近能力，将BP神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个估计器，该算法可以对来自经不同噪声污染的传感器信息加以充分利用，在改善估计性能的同时又保持估计滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的估计滤波算法在估计应用上优于一般的加权估计算法，提高了估计算法的精度。 关键词：BP神经网络卡尔曼滤波数据融合 一、引言 数据融合是指对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融(这种融合通常是决策级融合)。提取征兆信息，在推理机作用下．将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块．故障决策经自学习模块反馈给知识库．并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库。同时．自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。以获得新知识。总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。 多传感器数据融合是20世纪70年代以来发展起来的一门新兴边缘学科，目前已经成为备受人们关注的热门领域。多传感器数据融合是一门新兴技术，在军事和非军事领域中都碍到了广泛应用、多传感器数据融合技术汲取了人工智能、模式识别、统计估计等多门学科的相关技术，计算机技术的快速发展以及数据融合技术的成熟为数据融合的广泛应用提供了基础。 多传感器信息融合状态估计是多传感器信息融合学科的一个重要分支。多传感器数据融合的基本原理就像是人脑综合处理信息的过程一样，它充分利用多个传感器资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。目前有两种常用的信息融合方法：一种方法是状态融合方法，另一种方法是观测融合方法。状态融合方法又可分为集中式kalman滤波[1]和分散式kalman滤波。集中式kalman滤波虽然在理论上可获得全局最优融合状态估计，但这种方法计算量大，且容错性能差，而分散式kalman滤波信息融合能克服这些缺点，但这种方法是局部最优的，因此基于此思想我们可以利用BP神经网络来提高融合精度。 BP(Back Propagation)神经网络[2]，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期
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。
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.sodocs.net/doc/4d9089584.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
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
基于神经网络的信息融合技术
基于多传感器信息融合的 数控机床故障诊断研究 1.引言 数控机床具有加工柔性好、加工精度高、加工质量稳定、生产率高等诸多特点，但其结构和运行工况也很复杂，一旦机床发生故障，引起故障的因素众多，有机械方面的，有电气方面的，同时同一种故障往往有不同的表现，同一种症状又常常是几种故障共同作用的结果，故障的多样性、复杂性和各故障之间的复杂联系构成了数控机床故障诊断中的重点和难点。每个传感器都有一定的功能和测量范围，单个传感器的数据从某个侧面反应被测对象或系统的情况，难免带有一定的局限性。仅仅通过单一传感器的特征提取和诊断分析将无法成功完成对数控机床的故障诊断任务。因此多传感器数据融合技术显得尤为重要，它能克服传感器使用的局限性和传感器信息的不准确性，充分地、综合地、更有效地利用多传感器信息，减少信息的模糊性，增加决策可信度，提高对数控机床的故障诊断的准确率。 多传感器数据融合是一种重要的传感器信息处理方法，它起源于20世纪70年代，最早被应用于军事领域，用于解决目标识别与跟踪、状态与身份估计、态势和威胁估计等技术问题。它能充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，得到对被测对象的一致性解释和描述，并做出相应的判断、估计和决策。 多传感器数据融合有多种算法，其中，D-S证据理论方法的应用最为广泛。本文主要建立了基于多传感器信息融合的数控机床二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合。然后利用某一论文中的数控机床的测量数据，通过MATLAB软件对其进行分析计算，最后得出结论。 2．基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统 本文介绍了一种基于多传感器信息融合的二级故障诊断系统：基于自适应加权算法的一级融合，基于D-S证据理论的二级融合，如图1所示。
人工神经网络概论
人工神经网络概论 梁飞 （中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班，江苏，徐州，221116） 摘要：进入21世纪以来，神经网络近来越来越受到人们的关注，因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。 关键词：人工神经网络；人工智能；神经网络；神经系统 1．人工神经网络的简介 人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为 ANN），一种模仿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。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。 2．人工神经网络的工作原理 人脑的处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高，但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。 因此，从处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法，一直是人工智能追求的目标。 人脑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。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。
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
神经网络基本概念
二．神经网络控制 §2.1 神经网络基本概念 一. 生物神经元模型：<1>P7 生物神经元,也称作神经细胞,是构成神经系统的基本功能单元。虽然神经元的形态有极大差异,但基本结构相似。本目从信息处理和生物控制的角度,简述其结构和功能。 1.神经元结构 神经元结构如图2－1所示 图2－1
1) 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 2) 树突：胞体上短而多分支的突起，相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲 动。 3) 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经末梢，传出神经 冲动。 4) 突触：是神经元之间的连接接口，每一个神经元约有104～106 个突触，前一个 神经元的轴突末梢称为突触的前膜，而后一个神经元的树突称为突触的后膜。一个神经元通过其轴突的神经末梢经突触，与另一个神经元的树突连接，以实现信息传递。由于突触的信息传递是特性可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。 5） 细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后能产生兴奋，此时细胞膜内外由电位差，称为膜电位。其电位膜内为正，膜外为负。 2. 神经元功能 1） 兴奋与抑制：传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位提高，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。传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于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，突触的传递作用可增强与减弱， 因此神经元具有学习与遗忘的功能。 二．人工神经元模型 ,<2>P96 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。它是神经网络的基本处理单元。图2－2显示了一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入单输出的非线形元件。 图2－2 其输入、输出的关系可描述为 =-= n j i j ji i Q X W I 1 2－1 )I (f y i i = 其中i X (j=1、2、……、n)是从其他神经元传来的输入信号；
神经网络
人工神经网络概念 人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)是人工智能领域中的一个重要分支，它是由大量的、简单的处理单元(或称神经元)广泛地互连成网络系统。它反映了人脑智能的许多基本特征，但并不是人脑神经元联系网的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟。人工神经网络是由各种神经元按一定的拓扑结构相互连接而成的，它通过对连续的和间析的输入做出状态反馈而完成信息处理工作。神经网络有许多种类型，主要有前向型、反馈型、随机型和自组织竞争型等。其中前向型神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是其他一些网络的基础。比较成熟的有BP神经网络、径向基函数(RBF)神经网络等。 人工神经元模型 人工神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构(大脑神经元结构)和活动规律为背景的，参照生物神经元网络发展起来的人工神经元网络现己有许多种类型，但是它们中的基本单元一一神经元的结构是基本相同的〔27]。人工神经元是生物神经元的模拟与抽象;按照生物神经元的结构和工作原理，构造一个人工神经元如图3一1所示。人工神经元是人工神经网络的基本单元，从图中可 以看出，它相当于一个多输入单输出的非线性闭值器件。定义表示 其他神经元的轴突输出，亦即该神经元的输入向量表示其他神经元与该神经元R个突触的连接强度，亦即权值向量，其每个元素的值可正可负，分别表示为兴奋性突触和抑制性突触，为神经元的闭值，如果神经元输入向量的加权和大于。，则该神经元被激活，所以渝入向量的加权和也称为激活值;f表示神经元的输入输出关系函数，称为激活函数或传输函数。因为激活值越大，表示神经元的膜电位总和越大，该神经元兴奋所发放的脉冲越多，所以传输函数一般为单调升函数。但它又是一个有限值函数，因为神经元发放的脉冲数是有限的。这样，神经元的输出可以表示为 神经元
人工神经网络综述
人工神经网络综述 摘要：人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分，它的提出是基于现代神经科学的相关研究，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。首先论述了人工神经网络的发展历程，并介绍了几种常见的模型及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。 关键词：神经网络、分类、应用 0引言 多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元。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。在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“人工神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。 1人工神经网络概述 1.1人工神经网络的发展 人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。 1.1.1人工神经网络发展初期 1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称MP模型，这是人类最早对于人脑功能的模仿。他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究。1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron)，用来进行分类，并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。1960年Bernard Widrow等提出自适应线形元件ADACINE网络模型，用于信号处理中的自适应滤波、预测和模型识别。 1.1.2人工神经网络低谷时期
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、
基于神经网络和决策树分类器的工艺参数优化研究
基于神经网络和决策树分类器的工艺参数优化研究 摘要：提出了基于神经网络和决策树分类器的机械加工工艺参数寻优方法，根据已有的样本训练数据建立分类和神经网络模型，针对要求的加工目标，通过对分类规则的提取，生成预测数据集，结合建立的神经网络模型，迅速准确的预测出对应的加工工艺参数。 关键词：神经网络分类器决策树工艺参数分类规则 1. 引言 在机械加工中，加工参数的选择对加工生产率和经济效益具有重要的影响，而加工参数一般是有经验的机械师的操作记录，这些记录再编纂成机械加工手册。但手册中的数据仅仅适用于特定的机加工条件，对于略有不同的机加工条件就可能不适用。而在通常加工系统中，加工参数的选择主要依靠加工手册、工人的经验等来确定，因此正确性难以保证。同时，现代工业生产中的计算机在加工过程中采集大量的数据，这些数据及其关系人工一般是很难理解、辨认和优化的，特别对一个新的加工工艺，没有参考的经验和手册，只有不断积累的数据，这时要迅速的建立优化的加工参数，按照传统的技术和方法，难度是较大的。本文针对这种问题，提出了基于决策树分类器和神经网络的加工参数寻优的新方法。 2. 基本原理与概念 2.1 分类 分类要解决的问题是为一个事件或对象归类，在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型。
分类的一般性描述如下：给定数据库D ＝｛t1，t2，…，tn ｝，元组ti ?D ，类的集合C ＝｛C1，……，Cm ｝，分类问题定义为从数据库到类集合的映射f ：D －>C ，即数据库中的元组ti 分配到某个类Cj 中，有Cj ＝｛ti | f （ti ） = Cj ，1≤i≤n ，且ti ∈D ｝ 构造决策树分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集（Training set ） 由一组记录或元组构成，每个记录是一个由有关字段值组成的特征向量，这些字段称做属性（Attribute ），用于分类的属性称为标签（Label ），标签属性即训练集的类别标记。一个具体的样本的形式可以表示为（sv1，v2，… ，vn ；c ）， 其中vi 表示字段值，c 表示类别。标签属性的类型必须是离散的，且标签属性的可能值的数目越少越好。 决策树分类器在确定分类节点时，采用信息论中信息熵理论来选择节点，信息熵为信息论中用于描述每个消息的信息量以及信源的平均不确定性，决策树分类器中用其作为特征判别能力的度量，以其下降的速度作为测试属性的标准，其概念如下所述： 设S 是具有s 个样本的集合，假定决策属性是类标号属性，具有m 个不同的值，定义了不同的类别Ci （i=1，2，…，m ）。假设si 是类别Ci 中的样本数，样本分类所需的信息量由下式给出： 121log() m m i i i I p p =∑（s ,s ,......s ）=- 其中pi 是任意样本属于Ci 的概率，并用si/s 估计。设属性A 取v 个不同的值{a1，a2，…，av}。利用属性A 可以将集合S 划分为v 个子集{S1，S2，…，Sv}，其中Sj 包含了S 集合中属性A 取aj 值的数
结合深度神经网络和决策树的完美方案
结合深度神经网络和决策树的完美方案 UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST 和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 将神经网络和决策树结合在一起的自适应神经树 神经网络的成功关键在于其表示学习的能力。但是随着网络深度的增加，模型的容量和复杂度也不断提高，训练和调参耗时耗力。 另一方面，决策树模型通过学习数据的分层结构，可以根据数据集的性质调整模型的复杂度。决策树的可解释性更高，无论是大数据还是小数据表现都很好。 如何借鉴两者的优缺点，设计新的深度学习模型，是目前学术界关心的课题之一。 举例来说，去年南大周志华教授等人提出“深度森林”，最初采用多层级联决策树结构（gcForest），探索深度神经网络以外的深度模型。如今，深度深林系列已经发表了三篇论文，第三篇提出了可做表示学习的多层GBDT森林（mGBDT），在很多神经网络不适合的应用领域中具有巨大的潜力。 日前，UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，提出了另一种新的思路，他们将决策树和神经网络结合到一起，生成了一种完全可微分的决策树（由transformer、router和solver 组成）。 他们将这种新的模型称为“自适应神经树”（Adaptive Neural Trees，ANT），这种新模型能够根据验证误差，或者加深或者分叉。在推断过程中，整个模型都可以作为一种较慢的分层混合专家系统，也可以是快速的决策树模型。 自适应神经树结合了神经网络和决策树的优点，尤其在处理分层数据结构方面，在CIFAR-10数据集上分类取得了99%的准确率。 在refinement 之前（a）和之后（b），ANT各个节点处的类别分布（红色）和路径概率（蓝
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 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。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 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。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型
决策树以及神经网络的预处理程序
决策树以及神经网络的预处理程序 BM同学为我们写了决策树以及神经网络的预处理程序，它的整个过程在之前的文章已经写过，这里就不再重复了，写得很不错，贴上代码分享一下。需要注意的是，BM同学要求读入数据要为TXT格式的，他好用C语言读，于是我在这之前使用JAVA的POI扩展包把数据给整理成了TXT格式，后来我们一切对EXCEL的操作都是用POI做的。对于输出的格式，是WEKA的ARFF格式，其实就是TXT的前面加了一些声明。 /** 决策树数据预处理**/ #include
} i++; } return hehe[0]*10000+hehe[1]*100+num; } bool check(int year,int month,int day){ if(day<1 || day>31)return false; if(month<1 || month>12)return false; if((month==4 ||month==6 || month==9 || month==11)&& day>30)return false; if(year%4==0 && month==2 && day==29)return true; if(month==2 && day>28)return false; return true; } /*读入日期*/ void readDate(){ int year,month,day; int k=1; for(int i=19901219;i<20101016;i++){ year=i/10000; day=i%100; month=(i%10000)/100; if(check(year,month,day))data[k++][0]=i; if(day==32){i+=100;i-=day;} if(month==13)i=(year+1)*10000+100; } date_num=k; } void putData(){ int i=1,j=0,k=0,m; char filename[50]; for(m=1;m<4;m++){ sprintf(filename,"sh_0%d.txt",m); freopen(filename,"r",stdin);
介绍人工神经网络的发展历程和分类.
介绍人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经