人工神经网络理论和应用课件 (一)
人工神经网络理论和应用课件是现代网络科学中的重要研究内容，也
是目前最为广泛应用的技术之一。本文将从人工神经网络的基本理论、应用领域、教学实践等方面逐一解析。
一、人工神经网络的基本理论
人工神经网络是一种类比于生物神经系统的计算模型，它模拟人脑神
经元之间的连接和相互作用，利用复杂的算法进行信息处理和学习。
其基本组成部分是神经元、权值和连接方式，神经元接收输入信号并
将其输出到下一层，权值代表信号的相对重要程度，连接方式则决定
了信息传递的方式和路径。人工神经网络模型可以分为前馈网络、反
馈网络和自适应网络，分别应用于不同的问题领域。
二、人工神经网络的应用领域
人工神经网络在计算机科学、信号处理、模式识别、自然语言处理、
智能控制、数据挖掘等领域具有广泛应用。其中，计算机视觉和图像
识别是其最为成功的应用之一。人工神经网络在这个领域中可以进行
图像去噪、特征提取、分类识别等任务，广泛应用于人脸识别、图像
搜索、自动驾驶等领域。另外，人工神经网络还可用于预测和优化方面，如股票预测、航班调度、交通拥堵控制等领域。
三、教学实践
人工神经网络理论和应用课程是计算机、电子等学科中的必修课程，
通常包含基本理论、模型建立、算法设计、实验验证等环节。在教学
实践中，应综合使用理论课、实验课、作业、项目等多种教学手段，
让学生全面掌握和熟练使用人工神经网络技术，提高其实际应用能力。同时，还应注重推广应用，培养学生与企业合作、解决实际问题的能力，提高学生的竞争力。
综上所述，人工神经网络理论和应用课件是一门重要的网络科学学科，具有广泛应用和教学意义。对于学习和研究人工智能领域的学生和研
究者来说，熟练掌握人工神经网络的基本理论和应用技术是非常必要的。
人工神经网络 1.简介 人工神经网络(ANN)技术是一种信息处理范式,灵感来自于生物神经系统的方式,如大脑、处理信息。这拍拉的DIGM关键的元素是一款新颖的结构的信息处理系统。它是由大量的高度互连处理单元(神经元都)工作在和谐中要解决的具体问题。像人一样,学习结合起来,通过实例说明。一个人工神经网络被配置为某一特定的应用,如模式识别或数据分类,通过一个学习的过程。学习在生物体系需要调整突触连接之间的神经元都存在。结合起来,这是有据可查的。在更多的实际统计数据的模糊神经网络的非线性建模工具。它们能被用于模型复杂的输入-输出关系或发现模式在数据。本文将简要介绍有关知识安和打好基础,为进一步研究。 2.人工神经网络的特点 神经网络模型,拥有的卓越的能力也衍生意义是从复杂的或不精确数据，可被用于提取模式和趋势发现太过于复杂以致难以被任何人类或其它计算机技术注意到。一个受过训练的神经网络可以被认为是一个“专家”在信息范畴内,才能来来作分析。这位专家就可以被用来提供给测感和给定新的有兴趣环境，然后提问“假如如此”的问题。 神经网络的其他优点包括: 自适应学习能力:学习如何做任务的基础上,给出了初始数据训练或经验。 自组织:一个人工神经网络可以创造自己的组织或表示它收到的信息时的学习时间。 实时操作:安计算可以对并联,和特殊的硬件设备被设计和制造,充分利用这一能力。 通过冗余信息容错编码:局部破坏网络导致相应的降解性能。然而,一些网络能力甚至可以保留与主要网络伤害。 3.一个简单的神经元和复杂的神经元 一个简单神经元 一种人工神经元是一种装置与许多输入和一个输出,如图。3-26。神经元的有两种模式的操作:培养模式和使用模式。在训练模式中,神经元可以训练的射击(或没有),为特定的输入方式。在使用模式,当一个教输入模式检测到输入、输出成为其关联的输出电流。如果输入模式不属于这教的名单输入方式、烧成规则是用来确定是否发生火灾或不是。 射击规则是在神经网络的一个重要概念。一个射击规则决定了一个人如何计算一个神经
BP 网络的算法 设网络输入为X ，输入神经元有r 个；隐含层有1s 个神经元，激发函数为1F ；输出层内有2s 个神经元，对应的激活函数为2F 。输出为Y ，目标矢量为T 。 （1） 信息的正向传递 ① 隐含层中第i 个神经元的输出为： 1,2,1),11(111 s i b x w f y r j i j ij i =+=∑= (4.15) ② 输出层第k 个神经元的输出为： 2,,2,1),212(221 1 s k b y w f y s i k i ki k =+=∑= (4.16) ③ 定义误差函数为： ∑=-= 2 1 2 ) 2(2 1 ),(s k k k y t B W E (4.17) （2） 求权值的变化及误差的反向传播 ① 输出层的权值变化 对从第i 个输入到第k 个输出的权值变化为： i ki i k k ki k k ki ki y y f y t w y y E w E w 112)2(22222ηδ ηη η ='-=∂∂∂∂-=∂∂-=∆ (4.18) 式(4.18)中，k k k k k k ki y t e f e f y t 222)2(-='='-=；δ。 同理可得： ki k k ki k k ki k f y t b y y E b E b δηηη η ⋅='⋅-=∂∂⋅∂∂-=∂∂-=∆2)2(22222 (4.19) ② 隐含层权值的变化 对从第j 个输入到第i 个输出的权值，其变化量为： j ij j ki s k k k ij i i k k ij ij x x f w f y t w y y y y E w E w ⋅⋅=⋅'⋅'-=∂∂⋅∂∂⋅∂∂-=∂∂-=∆∑=δηηη η 122)2(11122112 1 (4.20) 式(4.20)中，∑=='=2 1 2,1s k ki ki i i ij w e f e δδ 同理可得：ij i b ηδ=∆1。 （三）BP 网络的设计和训练 1）BP 网络的设计 设计BP 网络的结构，包括的内容为：①网络的层数；②每层的神经元数；③初始权值的选取；④期望误差的选取。其设计的网络性能直接影响到评判结果
人工神经网络理论和应用课件 (一) 人工神经网络理论和应用课件是现代网络科学中的重要研究内容，也 是目前最为广泛应用的技术之一。本文将从人工神经网络的基本理论、应用领域、教学实践等方面逐一解析。 一、人工神经网络的基本理论 人工神经网络是一种类比于生物神经系统的计算模型，它模拟人脑神 经元之间的连接和相互作用，利用复杂的算法进行信息处理和学习。 其基本组成部分是神经元、权值和连接方式，神经元接收输入信号并 将其输出到下一层，权值代表信号的相对重要程度，连接方式则决定 了信息传递的方式和路径。人工神经网络模型可以分为前馈网络、反 馈网络和自适应网络，分别应用于不同的问题领域。 二、人工神经网络的应用领域 人工神经网络在计算机科学、信号处理、模式识别、自然语言处理、 智能控制、数据挖掘等领域具有广泛应用。其中，计算机视觉和图像 识别是其最为成功的应用之一。人工神经网络在这个领域中可以进行 图像去噪、特征提取、分类识别等任务，广泛应用于人脸识别、图像 搜索、自动驾驶等领域。另外，人工神经网络还可用于预测和优化方面，如股票预测、航班调度、交通拥堵控制等领域。 三、教学实践 人工神经网络理论和应用课程是计算机、电子等学科中的必修课程， 通常包含基本理论、模型建立、算法设计、实验验证等环节。在教学 实践中，应综合使用理论课、实验课、作业、项目等多种教学手段，
让学生全面掌握和熟练使用人工神经网络技术，提高其实际应用能力。同时，还应注重推广应用，培养学生与企业合作、解决实际问题的能力，提高学生的竞争力。 综上所述，人工神经网络理论和应用课件是一门重要的网络科学学科，具有广泛应用和教学意义。对于学习和研究人工智能领域的学生和研 究者来说，熟练掌握人工神经网络的基本理论和应用技术是非常必要的。
人工神经网络原理及其应用 1.人工神经网络的概念：人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。 2.生物神经网络：由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所构成的错综复杂的神经网络，其中最主要的是脑神经系统。 3.人工神经网络原理： 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。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。突触是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，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。 人工神经网络的工作原理与生物神经网络原理类似，但却又不相同，其主要是通过建立一些数学模型，去模拟生物神经网络。 4.神经网络的结构： (1)前馈型：本层每个神经元只作用于下一层神经元的输入，不能直接作用 于下下一层的神经元，且本层神经元之前不能互相租用。 (2)反馈型：即在前馈型的基础上，输出信号直接或间接地作用于输入信号。 5.神经网络的工作方式： (1)同步（并行）方式：任一时刻神经网络中所有神经元同时调整状态。 (2)异步（串行）方式：任一时刻只有一个神经元调整状态，而其它神经元
第一章概述 神经网络与智能信息技术处理是当今领衔世界信息技术处理潮流的一门边缘学科。世界主要信息技术大国诸如日.美.德等均不遗余力里在研究这门技术。各国都想通过研究和在这方面的研究的突破在21世纪的信息王国占领一席之地。神经网络是一类新的计算模型，它是模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制而建立的一种计算模型。这种计算模型的特点是，利用大量的简单计算单元（即神经元）连成网络，来实现大规模并行计算。神经网络的工作机理是通过学习，改变神经元之间的连接强度。常用的神经计算模型有多层感知机、反传网络、自适应映射网络等。最流行的神经网络学习算法是BP算法（Back-propagation algorithm）。自1986年美国科学家莫克兰迪发表了"Parallel Distributed Processing"论著后，从事人工智能、计算机科学、信息科学的许多科学家对人工神经网络掀起了新的研究热潮。 1.1神经网络产生的背景 人工神经网络（Artificial Neural Networks）理论是在怎样的科学背景下产生的呢？要回答这个问题，首先要明确什么是“智能”和“智能理论”？虽然到目前为止对“智能”还没有一个统一、确切的定义，但简单说来，智能是指人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。它表现为运用知识认识新情况、解决新问题、学习新方法、预见新趋势、创造新思维的能力。智能的高低反映在对客观事物认识的深刻、正确、全面的程度以及运用知识解决实际问题的速度和质量上。有了对什么是“智能”的解释，就不难推而得知什么是“智能理论”。简言之，“智能理论”包括两个基本问题：探索人类智能的奥秘（研究人类的认识过程）和运用—从硬件结构上模拟人脑的构成；功能主义——撇开人脑的具体结构，仅从输出输入关系上构造出与人脑功能相一致的人工智能系统。功能主义成了传统人工智能理论的研究基础人工手段模仿人类的智能行为。在对后一问题的研究上又有两种主导思想：结构主义—。这种理论的核心就是以冯·诺依曼型数字计算机为支持，编制出本领超凡的软件程序，以此达到模拟人脑智能的目的。传统人工智能理论在求解高精度计算问题以及过程模拟、过程控制等方面取得了巨大的成功。但是，这种理论也遇到了许多它无法克服的问题，对此读者可从本书第一章结论中详细了解到。与传统的人工智能理论相对应，以结构主义为主导思想，从分析人脑神经网络的微观结构上入手，抓住人脑结构的主要特征，即大量相对简单的非线性神经元之间复杂而又灵活的联接关系，深刻揭示人脑认识过程的结构作用的研究——人工神经网络理论研究，成为人工智能理论研究的一大分支。正如本书始终贯穿的一个思想，人工智能理论研究的这两大分支，不是相互替代、相互对立的关系，而是相辅相成、相互补充的关系。它们有着共同的研究基础，这就是对信息的处理；所不同的只是处理方法上的差别。对于人工神经网络理论的研究，从80年代开始获得蓬勃发展，但人类对这一理论的探索可追溯到1943年，法国心理学家 McCulloch和数学家Pitts合作提出的神经元数学模型，即著名的 M－P模型。这一模型的提出，开创了人工神经网络这一新兴边缘学科研究的先河。在这之后，有关研究异常活跃，一系列关于神经元及神经网络的模型、计算方法被提出来，并引起学术界的极大兴趣。 1.2智能信息处理的产生及发展 1.2.1计算智能的产生
主成份分析 (PCA) 1. 最主要成分 对原始向量n R ∈x 压缩到d R ∈x 。 压缩的标准？希望压缩后更有利于分类。考虑对于一组随机样本{} q x ，首先找到某一方向p ，使 ,q q a =x p 最有利于分类。即：使a σ最大。 不失一般性，令[]0E =x ？ 则[]0T T a E a E E μ⎡⎤⎡⎤====⎣⎦⎣⎦x p x p 根据定义， ()222T T T a a xx E a E a E R σμ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-===⎣⎦⎣⎦⎣⎦ p xx p p p 。 什么时候T xx R p p 最大？注意到R xx 是对称的，且对角元素均为正数，因而其特征值均为非负实数，同时对 应不同特征值的特征向量正交。不失一般性，令u i 为归一化的特征向量，U 为u i 组合，则有：T xx U R U Λ=。 同时，由于U 是线性空间中的一组标准正交基，因此有：U =p c 。c 为在该组基下的坐标。代入前式，即有：2 21 n T T T a xx i i i U R U c σΛλ==== ∑c c c c 注意到max 0i λλ≤≤，同时 21 1n i i c ==∑ 因此有：2 max a σλ≤，其中等号仅当p 取max λ对应的特征向量。 因此，可首先将x 投影到该方向。 2. 使用单个神经元完成最主要成分分析 Hebb 规则 设权值更新()()()k k y k α∆=w x 同上，设x 为随机变量，权值w 随机的由x 确定，且与x 相互独立。将权值更新看作是使某一指标函数J (w )最小化的最速梯度下降过程，即有： ()k J α∆=-∇w 为简便起见，记[][]E •=•，并合并上述二式，因此有： []()()()()()()()()()T T xx J k y k k k k k k k R k ⎡⎤⎡⎤∇=-=-=-=-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦x x x w x x w w 积分即有：()()21122 T xx y J k R k σ=-=-⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦w w 可见学习（权值更新）的最终目标是是使输出y 的方差最大化。这说明，最终结果将与最主要成分分析得
人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model） 目录 [隐藏] ? 1 人工神经网络概述 ? 2 人工神经网络的特点 ? 3 人工神经网络的特点与优越性 ? 4 人工神经网络的主要研究方向 ? 5 人工神经网络的应用分析 人工神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家，第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义就是：“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。” 这一定义是恰当的。人工神经网络的研究，可以追溯到1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。它几乎与人工智能——AI（Artificial Intelligence）同时起步，但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功，中间经历了一段长时间的萧条。直到80年代，获得了关于人工神经网络切实可行的算法，以及以Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后，人们才重新对人工神经网络发生了兴趣，导致神经网络的复兴。目前在神经网络研究方法上已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。 人工神经网络的特点 人工神经网络的以下几个突出的优点使它近年来引起人们的极大关注：
2人工神经网络基本理论 人工神经网络(artificial neural networks, ANN)，或简称神经网络，是人们在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的一种新型智能信息处理理论，它通过大量的被称为神经元的简单处理单元构成非线性系统，对人脑的形象思维、联想记忆等进行模拟和抽象，实现与人脑相似的学习、识别、记忆等信息处理能力。神经网络在经历了60多年的曲折发展之后，在许多领域已显示出巨大的潜力和广阔的应用前景回。 2. 1人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究始于20世纪40年代。半个多世纪以来，它经历了一条由兴起到衰退、又由衰退到兴盛的曲折发展过程tz4}0 1943年美国心理学家W. S. MeCulloch和数学家W. Pitts合作，用逻辑的数学工具研究客观事件在形式神经网络中的表述，从此开创了对神经网络的理论研究。他们在分析、总结神经元基本特性的基础上，首先提出了神经元的数学模型，简称为MP模型。神经元模型的出现开创了人工神经网络研究的先河，并为以后的研究提供了依据。 1949年心理学家D. 0. Hebb提出了一种调整神经网络连接权值的规则。他认为，学习过程是在神经元的突触上发生的，连接权值的调整正比于两个相连神经元活动状态的乘积，这就是著名的Hebb学习算法。直到现在，Hebb学习算法仍然是神经网络中一个极为重要的学习算法。 1957年F. Rosenblatt首次提出了著名的感知器(Perception)模型，这是第一个真正的人工神经网络，从而确立了从系统角度研究神经网络的基础，掀起了研究人工神经网络的高潮。 1969年，美国麻省理工学院著名的人工智能专家M. Minsky和S. Papert共同出版了名为《感知器》的专著，指出单层的感知器神经网络只能用于线性问题的求解，而对于像XOR(异或)这样简单的非线性问题却无法求解。Minsky的悲观结论对当时神经网络的研究是一个沉重的打击。由于当时计算机技术还不够发达，因而很多人放弃 了对神经网络的研究，致使在这以后的10年中，神经网络的研究进入了一个缓慢发展的低潮期。整个20世纪70年代，只有线性神经网络模型、自组织识别神经网络模型等少数模型出现。 1982年，美国加州理工学院生物物理学家John. J. Hopf i e 1 d博士提出了著
浅谈人工神经网络 人工神经网络定义：人工神经网络是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。 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《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元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏
人工神经网络原理及仿真实例课程设计 一、引言 人工神经网络是作为人类学习和复制神经系统功能的一种模型而被发明的。它是由大量的处理单元相互连接而组成的计算模型，每个单元都可以接受输入和产生输出。人工神经网络广泛应用于语音识别、图像识别、控制系统、自然语言处理等领域。因此，对于计算机科学和人工智能领域的学习者来说，深入研究神经网络理论和实践非常重要。 本文旨在介绍人工神经网络的原理和设计过程，并提供一个基于MATLAB软件的仿真实例，帮助学习者深入了解神经网络的应用。 二、人工神经网络的原理 1. 神经元模型 神经元是神经网络的基本单元。其模型通常由三个部分组成：输入部分、激励函数和输出部分。在输入部分，神经元接收到来自其他神经元的信号，并将其加权后传递到下一层。激励函数则用于计算加权后的信号是否达到神经元的阈值。如果达到阈值，则该神经元会产生输出信号，否则则不产生。 2. 前馈神经网络模型 前馈神经网络是一种基本的网络结构，其模型是一个多层前向结构，网络的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，其输出被下一层的神经元作为输入。 3. 反馈神经网络模型 反馈神经网络具有递归结构，其模型可以形成一个环路。由于它们具有记忆功能，可以用于时间序列分析和控制问题中。
4. 感知器 感知器是一种最简单的神经网络结构，主要由一个输出层和一个或多个输入层 组成。在感知器中，输入层的神经元接收外部信号并将它们转发到输出层的神经元，输出层产生此神经元的输出值。 5. 递归神经网络模型 递归神经网络的输出层的输出值可以通过对前面时间步骤的结果进行回溯和反 馈改进。这使得递归神经网络在面对时间序列数据集时表现出更好的性能。 三、基于MATLAB的人工神经网络仿真实例 1. 数据准备 我们使用一个鸢尾花数据集进行实验。首先，需要从网上下载数据集(下载链 接不提供)，并将其存储为.csv文件。 2. 数据预处理 使用MATLAB工具箱对数据进行预处理，将每一列数据归一化到[0,1]的范围内。这有助于提高神经网络的性能和准确性。 3. 神经网络设计 我们使用前馈神经网络来对数据进行预测。网络的第一层包含4个神经元，第 二层包含3个神经元，最后一层包含1个神经元。 4. 训练神经网络 在神经网络训练之前，应该将数据集划分为训练集和测试集。接着使用训练数 据集进行神经网络的训练，采用反向传播算法和梯度下降法对参数进行优化，达到最小误差。
人工神经网络理论.设计及应用第二版课程设计 一、前言 人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，本 质上是一个数学模型。它是建立在现代信息科学、数学、电子工程等 多学科交叉的基础上的，是一种群体智能的集成体现。近年来，人工 神经网络技术在模式识别、数据挖掘、机器学习等领域备受关注，被 誉为第三次信息技术革命。 本课程设计将以人工神经网络理论、设计及应用为主线，结合数学 基础、机器学习理论等多学科知识，从理论与实践两个方面介绍人工 神经网络的基本原理、模型设计、参数调整及应用实例等内容。本课 程旨在使学生通过理论课程和课程设计学习到人工神经网络的基本原 理和应用，提高学生的工程实践能力和应用创新能力。 二、课程设计方案 2.1 课程设计目标 1.掌握人工神经网络基本理论知识，包括神经元结构、神经 网络结构、神经网络训练算法等； 2.熟悉常见的神经网络模型，如感知器、反向传播神经网络、 自适应神经网络等； 3.掌握神经网络在分类、回归等领域的应用，能够完成简单 的神经网络设计、实现和应用； 4.培养工程实践能力，提高应用创新能力。
2.2 课程设计内容 1.神经元模型及激活函数的选择 2.前馈神经网络模型的设计 3.反向传播神经网络模型的设计 4.常见的神经网络模型介绍 5.神经网络的训练算法 6.神经网络在分类、回归、时间序列预测等领域的应用 7.神经网络在数据挖掘、机器学习等领域的应用 2.3 课程设计形式 1.理论课程讲解：介绍人工神经网络的基本理论知识、常见 神经网络模型、神经网络的训练算法等； 2.课程设计实验：设计实现人工神经网络的分类、回归、时 间序列预测等应用； 3.课程报告撰写：撰写课程设计报告，内容包括课程设计目 的、实验内容、实验结果及分析、所遇问题及解决方法等。2.4 评分方式 1.课程设计报告：60分； 2.课程设计实验：30分； 3.课堂表现：10分。
人工神经网络基本原理 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模 拟生物神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和传递信息的方式来 进行计算和学习。它由大量的人工神经元（Artificial Neuron）组成， 每个人工神经元可以接收多个输入，经过激活函数的处理后，产生一个输出。这些神经元之间通过权重来调整信息的传递强度和方向，从而实现信 息的处理和模式的学习。下面是人工神经网络的基本原理和工作过程。 1.人工神经元的结构和工作原理 人工神经元是人工神经网络的基本组成单位，它模拟了生物神经元的 结构和功能。一个人工神经元接收多个输入信号，每个输入信号通过一个 权重进行加权，然后通过激活函数进行处理，最终产生一个输出信号。人 工神经元的结构可以表示为：y = f(Σ(w_i * x_i) + b)，其中y表示输 出信号，x_i表示输入信号，w_i表示对应的权重，b表示偏置，f表示激 活函数。常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。 2.前向传播和反向传播 在人工神经网络中，信息的传递分为两个过程：前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）。 （1）前向传播：在前向传播过程中，输入数据通过一层一层的神经元，从输入层传递到输出层。每个神经元接收到上一层神经元的输出信号，并经过激活函数的处理产生一个新的输出信号。这个过程可以理解为信息 的正向流动。通过多次的前向传播，人工神经网络可以对输入数据进行非 线性的处理和抽象表示。
（2）反向传播：在反向传播过程中，首先计算输出层的误差，然后 反向计算隐藏层和输入层的误差，并通过调整权重和偏置来减小误差。这 一过程可以看作是信息的反向流动。反向传播使用梯度下降法来进行权重 和偏置的更新，目的是将网络的输出尽可能地接近目标输出，从而实现训 练和学习的目标。 3.神经网络的学习和训练 神经网络的学习和训练是通过调整神经元之间的连接权重和偏置来实 现的。常用的学习算法是反向传播算法（Backpropagation），它基于梯 度下降法来最小化网络的误差。反向传播算法的基本步骤如下：（1）前向传播：给定一个输入样本，通过前向传播计算网络的输出。 （2）计算误差：将网络的输出与目标输出进行比较，计算误差。 （3）反向传播：从输出层开始，计算每个神经元的误差贡献，然后 反向计算隐藏层和输入层的误差贡献。 （4）更新权重和偏置：根据误差贡献和梯度下降法，更新每个神经 元的权重和偏置。 （5）重复以上步骤，直到网络的误差满足要求或达到最大迭代次数。 通过反复的学习和训练，神经网络可以学习到输入和输出之间的映射 关系，从而可以在未知数据上进行预测和推理。 4.神经网络的架构和拓扑结构 神经网络的架构和拓扑结构是指神经元之间的连接方式和层次结构。 常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、
人工神经网络知识概述 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。 BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。 人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。 神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。 树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，
人工神经网络简介 1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1) 1.1人工神经网络的概念 (1) 1.2人工神经网络的特点及用途 (2) 1.3人工神经网络的基本原理 (3) 2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5) 2.1 人工神经网络模式的分类 (5) 2.2 人工神经网络的运作过程 (6) 3 人工神经网络基本模型介绍 (6) 3.1感知器 (7) 3.2线性神经网络 (7) 3.3BP（Back Propagation）网络 (7) 3.4径向基函数网络 (8) 3.5反馈性神经网络 (8) 3.6竞争型神经网络 (8) 1 人工神经网络概念、特点及其原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。 1.1人工神经网络的概念 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。 人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年
人工神经网络理论简介 人工神经网络是基于模仿生物大脑结构和功能而构成的一种信息处理系统。由于人工神经网络具有复杂的动力学特性、并行处理机制、学习、联想和记忆等功能，以及它的高度自组织、自适应能力和灵活活性而受到自然科学领域学者和各行业应用专家的广泛重视[31]。 4.1 神经网络的特点 神经网络实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，因而有其固有的特点[32]： 1、分布式存储信息。其信息的存储分布在不同的位置，神经网络是用大量神经元的连接及对各连接权值的分布来表示特定的信息，从而使网络在局部网络受损或输入信号因各种原因发生部分畸变时，仍然能够保证网络的正确输出，提高网络的容错性和鲁棒性。 2、并行协同处理信息。神经网络中的每个神经元都可根据接收到的信息进行独立的运算和处理，并输出结果，同一层中的各个神经元的输出结果可被同时计算出来，然后传输给下一层做进一步处理，这体现了神经网络并行运算的特点，这个特点使网络具有非常强的实时性。虽然单个神经元的结构及其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为是极其丰富多彩的。 3、良好的容错性与联想记忆功能。神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所存储的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原等模式信息处理工作；又宜于做模式分类、模式联想等模式识别工作。 4、对信息的处理具有自组织、自学习的特点，便于联想、综合和推广。神经网络的神经元之间的连接强度用权值大小表示，这种权值可以通过对训练样本的学习不断变化，而且随着训练样本量的增加和反复学习，这些神经元之间的连接强度会不断增加，从而提高神经元对这些样本特征的反应灵敏度。 4.2 神经网络的结构与泛化能力 4.2.1 神经元模型 神经元是人工神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入单输出的非线性元件。一个神经网络的神经元模型描述了一个网络如何将它的输入向量转化为输出向量的过程，实质上体现了网络输入和其输出之间的一种函数关系。通过选取不同的模型结构与激活函数，可以形成各个不同的神经网络，得到不同的输入输出关系式，并达到不同的设计目的，完成不同的任务。所以在利用神经网络解
人工神经网络简介 本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。 本文是个科普文，来自网络资料的整理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。 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。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。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方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。 人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。 神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。 二、人工神经网络的发展 神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。 1. 第一阶段----启蒙时期
神经网络和深度学习的应用 神经网络和深度学习是近年来最热门的技术之一。这些技术依 赖于大量数据以及高度关联的人工神经网络，能够自动识别模式 并从中学习。随着技术的不断发展，神经网络和深度学习在各种 领域中都有了广泛的应用。 首先是计算机视觉。计算机视觉是指让计算机“看”并理解图像 和视频的能力，而神经网络和深度学习正是计算机视觉中必不可 少的技术。它们可以用于物体检测、图像分类、图像生成、视频 分析等诸多应用中。例如，人们可以使用深度学习算法来训练模 型以识别图像中的动物、建筑、汽车等物体。训练好的模型可以 应用于自动化驾驶、智能家居、安防等领域。 其次是自然语言处理。自然语言处理是指使计算机能够理解和 处理自然语言的能力。神经网络和深度学习在自然语言处理中也 具有优异的表现。例如，可以使用神经网络来训练文本分类模型，使得模型能够自动分辨出输入文本的主题、情感等。此外，还可 以使用深度学习算法来构建对话机器人、翻译系统等。 再次是音频和信号处理。神经网络和深度学习技术也是处理音 频和信号的有力工具。例如，人们可以使用神经网络来自动识别
声音和语音，以识别说话人的身份或者转化语音为文字等。另外，深度学习算法还可以用于信号复杂图像的去噪，例如用于医学图 像的改善。 此外，神经网络和深度学习还在各种领域中有着广泛的应用， 例如金融、交通、物流等。现在，越来越多的应用将神经网络和 深度学习技术融入到其核心算法中。将来，这些技术的普及将会 带来更多的功能和便利性。 总而言之，神经网络和深度学习是当今最火热的技术之一，其 应用领域非常广泛。这些技术因其高度关联的人工神经网络和大 量数据而具有出色的用户体验和预测能力，加之智能终端设备的 普及，使得其前途光明。我们期待着，随着技术的不断发展，这 些革命性的技术将为我们带来更多的实用和便利。
李凡（MZ12663） 人工神经网络的发展与应用 1、神经网络发展 1）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。 2）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。 3)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，促使人们怀疑当前的冯·诺伊曼型计算机是否能解决智能问题，同时也促使人们探索更接近人脑的计算模型，于是又形成了对神经网络研究的热潮。1982年，美国加州理工学院的物理学家JohnJ．Hopfield博士发表了一篇对神经网络研究的复苏起了重要作用的文章，他总结与吸取前人对神经网络研究的成果与经验，把网络的各种结构和各种算法概括起来，塑造出一种新颖的强有力的网络模型，称为Hopfield网络。他引入了“计算能量函数”的概念，给出了网络稳定性依据。
人工神经网络原理、分类及应用 作者：王磊 来源：《科技资讯》 2014年第3期 人工神经网络原理、分类及应用 王磊 （东莞职业技术学院教育技术中心广东东莞 523808） 摘要：本文就人工神经网络的原理进行了介绍，对于人工神经网络技术进行了分类，对 各类神经网络工作原理进行了阐述，并以BP神经网络为例，对其工作原理利用数学推导方式进行了重现，深刻揭示了神经网络的工作流程和细节。 关键词：神经网络 BP网络 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2014)01(c)-0000-00 神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自 适应动力系统。神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。该模型对于拟合现实复杂世界有着重要的实用价值。 1 神经网络简介 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），亦称神经网络（Neural Network，NN），是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型，它是在人类对自身 大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的，它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。心理学家Mcculloch,数学家Pitts在上世 纪40年代第一次提出了神经网络模型，从此开创了神经科学理论的研究时代，此后半个世纪神经网络技术蓬勃发展。神经网络是一种计算模型，由大量的神经元个体节点和其间相互连接的 加权值共同组成，每个节点都代表一种运算，称为激励函数（activation function）。每两个相互连接的节点间都代表一个通过该连接信号加权值，称值为权重（weight），神经网络就是 通过这种方式来模拟人类的记忆，网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和 激励函数。而网络本身通常是对自然界或者人类社会某种算法或函数的逼近，也可能是一种逻 辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络 则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型向结合，借助数学统计工具来实现。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方法，使神经网络能够具备类似于人的决 定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。 2 神经网络模型及训练 2.1生物神经元模型 人脑是自然界所造就的高级动物，人的思维是由人脑来完成的，而思维则是人类智能的集 中体现。人脑的皮层中包含100亿个神经元、60万亿个神经突触，以及他们的连接体。神经系