第一章概论
1.神经元的基本结构：处理单元（兴奋、抑制）、连接（输入、输出）
2.神经元模型-激励函数：硬极限激励函数、线性激励函数、对数-S形激励函数
3.人工神经网络的定义：由大量处理单元互联组成的非线性、自适应、分布式并行信息处
理系统。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，是一种基于统计的学习方法。
4.神经网络：神经元模型（激励函数）+网络结构+学习算法
5.神经网络的分类：（了解）
拓扑结构：前馈神经网络、递归（反馈）神经网络
按连续性：连续性、离散型
按学习方式：有监督学习、无监督学习
网络应用：自组织神经网络、联想记忆神经网络
6.神经网络分类
前馈神经网络：感知机、自适应线性元、多层感知机、深度学习网络
自组织神经网络（无监督学习）：自组织映射网络（SOM）、自适应谐振理论（ART）、径向基函数网络（RBF）
递归网络模型（简单反馈）：hopfield网络
7.神经网络的特点：
数量巨大（含有大量极其简单的处理单元）；
计算简单（每一个计算单元的处理简单）；
高度复杂的互连。
8.神经网络的特点：
非线性：大多数系统都是非线性的自适应：时变系统、非平稳随机过程分布式：并行计算、大规模并行表示
第二章前馈神经网络（感知机+自适用线性元+BP算法）
2.1感知机
1.感知机的特点：（针对之前神经运算模型的改进）
权值和偏置值能够解析确定，也能学习
二值、多值、连续模型都可以处理
对于线性可分问题，学习步数存在上限
2.感知机组成：一个具有线性组合功能的累加器+硬极限函数激励
3.感知机局限：
对于线性可分问题、学习过程一定收敛；
线性不可分问题：判定边界对震荡不休；
传输函数不可导
4.学习规模：初始化权值；计算输出值；调节权值以及偏置值；迭代完所有样本；判断结
束条件
5.输入向量归一化：很大或很小的输入向量都会导致感知机训练时间大幅度增加，因此对
输入向量归一化（除以向量的模）
6.学习率算法：加一个学习率系数
7.口袋算法：针对线性不可分问题，保留最佳的权值
主要区别在权值更新步骤：若当前权值能将训练样本正确分类，且能够正确分类的训练样本数量大于口袋中权值向量能够正确分类的训练样本数量，则以现权值向量代替原权值向量，并更新口袋中权值向量能够正确分类的样本个数。
若分类错误，则进行常规权值更新
2.2自适应线性元
1.自适应线性元特点：
激励函数为可导线性激励函数
学习规则：LMS最小均方算法，采用梯度下降法的一种近似来更新权值
鲁棒学习，对噪声不敏感
应用广泛：函数逼近、信号处理
2.自适应线性元神经网络组成：一个具有线性组合功能的累加器+线性函数
3.局限性：线性可分问题不一定能够正确分类；线性不可分问题一定不能正确分类
4.感知机与自适应线性元的比较
评价准则不同，导致结果不同：感知机的目标是调整权值，使神经元的输出与期望值完全相同；LMS算法是时神经元的输出在均方意义上接近期望值
线性可分问题：感知机可以保证分类成功；LMS算法不一定保证成功
线性不可分问题：感知机无法收敛；LMS也无法分类成功，但会保留效果最好的一组权值。
2.3反向传播算法BP算法
1.多层感知机
拓扑结构：输入层、隐含层、输出层
特性：激励函数非线性可导（对数S函数）、包含一层以上的隐含层、具有高度的互连性
学习规则：采用有监督学习方式，由反向传播算法来更新权值，可视为LMS算法的推广
2.网络训练：前向传播阶段+反向传播阶段
前向传播阶段：输入向量由输入层引入，以前馈方式经隐含层传导至输出层，并计算网络输出值
反向传播阶段：网络的权值根据误差修正法则来进行修正，以使网络的输出值趋向于期望输出值
3.网络结构的逼近特性
理论上可以逼近任意连续函数
需要两层架构，隐含层上的神经元足够多
4.BP算法的初始值与输入次序
权值向量与初始值应该设定在一均匀分布的小范围内，不能为零，否则性能曲面会趋向鞍点，不能太大，会远离优化点，导致学习较慢
训练样本的输入次序不同，也会造成不一样的学习结果，在每一次的学习循环汇总，输入向量输入网络的次序应不同
5.训练终止条件
当权值向量的梯度小于给定值
均方误差小于给定误差容限值
泛化能力达到目标
6.收敛性
误差函数相对权值向量是非线性函数，会产生很多局部极小值，当BP算法收敛时，不能确定是最优解
如何选择学习率依赖于经验
7.泛化能力
泛化是指对新输入和输出数据是否能做出正确的判断
当网络学习太多的输入输出关系时，也就是网络过度训练时，网络变的只是去记忆所学习过的学习样本，而无法泛化相类似的样本应有的输入输出关系
影响泛化的因素：训练集的大小、网络拓扑结构、处理问题的复杂度
8.BP网络的特点
学习速率固定、网络收敛速度慢，需要较长的训练时间
BP算法可以使权值收敛到某个值，但不能保证是全局最小值
隐含层的层数和单元数的选择尚无理论指导
网络的学习和记忆具有不稳定性
2.4BP算法的变形
1.基本BP算法：采用最速下降反向传播算法；存在局部极小点；网络训练时间长
2.SDBP算法的改进：
基于启发式：源于对标准反向传播算法特定性能的研究：使用动量、可变学习率
基于数值优化：训练前馈网路较小误差是一个数值优化问题：共轭梯度法CGBP、LMBP 算法
3.动量BP算法MOBP
SDBP增大学习速率，缩短训练时间，收敛效果不好的原因是权值震荡比较厉害容易发散
对权值和偏置值的更新值进行平滑以提高收敛效能
实现措施：采用一阶惯性滤波器进行低通滤波
4.可变学习率BP算法（VLBP）
对于多层网络，均方误差不是一个二次哈十年后，曲面形状随参数的空间区域的不同而不同，在陡峭处应降低学习率，平坦处提高学习率
学习率应该随曲率变化而变化
5.VLBP学习规则：
若均方误差增加但小于指定值，接收权值更新，学习率必变
若均方误差大于指定值，取消权值更新，学习率乘以一个小于1的因子
若均方误差减小，接收权值更新，学习率乘以一个大于1的因子
6.共轭梯度BP（CGBP）算法
最速下降法：沿梯度反方向搜索，学习率固定，训练速度最慢
牛顿法：梯度反方向搜索，学习率为赫森矩阵的逆，速度最快，但计算极其复杂
共轭梯度法：搜索方向为梯度的垂直方向，无需计算二阶导数，且具有牛顿法的优点，经过有限次迭代后能收敛到二次函数的极小点
7.LS-CGBP算法
CGBP的缺点在于权值的学习率固定
基于linesearch的CGBP算法的特点：权值的学习率可变；采用线性搜索技术沿搜索方向向前进行搜索，找到一个极小点，搜索的过程包括区间定位和区间缩小
8.LMBP算法
牛顿法的变形，使用范围受限，用于最小化那些可以分解为非线性函数平方和的函数，非常适合于性能指数为均方误差的神经网络训练
优点：不需要手动调整学习率，训练速度快；需要的神经元数量少，能够获得更优解缺点：需要存储Jacobian矩阵，矩阵的的大小和训练样本的个数有关
9.改进BP算法的比较
MOBP算法：易于实现；速度明显快于SDBP算法，需要选择动量系数，但算法对参数的选择不敏感
VLBP算法：需要的存储空间大，速度快于MOBP算法，需要选择5个参数，参数选择影响收敛速度；部分问题无法进行求解
LS-CGBP算法：需要的存储空间大、每次迭代要进行线性搜素、速度较快
LMBP：速度最快；需要选择两个参数，但算法对参数的选择不敏感；存储需求较大
第三章自组织神经网络
1.竞争学习
模拟生物神经系统依靠神经元之间的兴奋与抑制进行信息处理的原理来指导网络的学习，常用来进行聚类分析，在没有实现分类信息的情况下，去挖掘数据中的结构和聚类关系。
2.聚类分析
用来探索数据中聚类结构的一种方法，只要是将相似的数据归类在同一聚类中；通过聚类算法得到的聚类可以用来解释原始数据的分布于特性
3.相似度的度量
距离向量：采用欧式距离，即向量差的模，值越小则相似度越高，形成大小且相似的圆形聚类，计算较为复杂
内积向量：采用内机度量相似度，值越大相似度越高，聚类集合特性不变
4.自组织网络的一般结构
一般采用单层结构（竞争层含有神经元，无隐含层）
层内连接：有的竞争层在层内神经元之间也存在横向连接
5.典型的自组织网络
竞争网络（CN）、自组织映射（SOM）、自适应谐振理论（ART）、对传网络（CP）、混合网络（学习向量量化LVQ、径向基函数RBF）
3.1 竞争网络
1.竞争函数：找到最大净输入n的神经元的下标i，并将该神经元的输出置位1，
所有其他神经元的下标置位0
2.学习规则：采用竞争学习规则，奖励唯一获胜者
学习步骤：竞争阶段、奖励阶段
3.神经元的数量：完全依赖于经验确定，若神经元的数量确定的不对，则会将
样本错误的分类
4.死神经元问题
在竞争中不能获胜，权值永远不会调整，彻底的失败者。
解决方法：将所有神经元的聚类中心随机初始为一部分输入向量
加入良心机制，减少经常获胜神经元的获胜机会
在奖励阶段，所有的获胜神经元的聚类中心都加以调整，但获胜者调整的最多
3.2 自组织映射网络SOM
1.自组织映射神经网络反映了大脑神经细胞的区域性结构、自组织特性、记忆
方式以及神经细胞兴奋抑制的规律
2.自组织映射神经网络是一种竞争学习网络，输出层的神经元会根据输入向量
的特征以有意义的拓扑结构展现在输出空间。
3.网络结构
4.学习规则
竞争：提交一个输入模式，则输出层的某一神经元得到最大的刺激而竞争获胜，同时该获胜神经元周围的一些神经元也因横向抑制作用而受到较大的刺激，然后修改这些神经元与输入单元之间的连接权值
有序：不断提交新的输入模式，则输出层获胜神经元也会发生改变；通过网络权值的不断调整，使得输出层特征映射能够反映输入模式的分布情况；最终呈现一种有序的结构
映射结果：能够判断输入模式所属的类别，使得输出神经元代表某一模式类别；能偶得到整个数据区域的大题分布情况。
主要目标：以特征映射的方式，将任意维度的输入向量映射至一维或二维的特征映射图上。
3.3 学习向量量化LVQ
1.针对问题：无论是竞争网络还是自组织映射网络只会产生子类而不能进行分
类
2.学习向量量化LVQ：是一种混合网络
竞争层（第一层）：无监督学习，将非线性问题映射成线性问题，产生子类线性层（第二层）：权值固定，有监督学习，把子类合并成类
3.W2的值
行代表类，有多少类就有多少行
列代表子类：有多少子类就有多少列
4.学习规则
3.4 径向基函数RBF
1.多层感知机的问题
学习过程的收敛于初值密切相关；学习过程可能出现局部收敛；由于迭代计算，计算速度较慢
2.径向基神经网络
性能良好的混合神经网络
基于人脑的神经元对外界反映反应的局部性原理
较强的非线性映射能力，能以任意精度全局逼近一个非线性函数
具有较高的运算速度（3-4个量级VS多层感知机）
适合于解决分类问题，在多个领域得到广泛的应用
3.网络结构
隐含层：变换函数为RBF，非线性变换
输出层：对输入模式做出响应，线性变换
4.RBF网路需要确定的参数
基函数的中心点、宽度（决定网络性能的关键），输出层的权值、偏置值5.RBF网络的优点
局部性原理：是一种有效的混合神经网络
最佳性能逼近：能以任意精度全局逼近一个非线性函数
全局最优特征：无局部极小点
计算速度快：输出层是对隐含层的线性加权，避免了反向传播冗长计算
6.RBF缺点
径向基函数选择较多；隐含层节点数目确定依赖于经验；参数确定困难
3.5 自适应谐振理论ART
1.针对问题：竞争网络、SOM、LVQ、RBF有很强的自适应性（可塑性），这
也导致先前的学习内筒容易被后面的所学内容破坏掉
2.基本思路
采用动态网络架构，即有足够数目的神经元等待着被使用
当一个输入模式提交给网络时，将其与该模式最相近的原型模式比较
若输入模式与原型模式不足以匹配，那将作为新的模式加入到原型模式中3.网络结构
L1->L2的学习：聚类操作
输入模式提交给网络，与W12权值矩阵相乘，在第二层通过竞争决定权值矩阵的哪一行最接近输出模式，则这一行移向输入模式。学习结束后，W12的每一行都是一个原型模式，他代表输入模式的一个聚类
L2->L1的学习：模式回忆
反馈连接。当第二层的一个节点被激活，他在第一层对应一个原型模式，第一层将输入模式与期望值进行比较，当不能匹配时，取消获胜神经元。第二层进行新一轮竞争，新的获胜神经元又产生一个期望值。
调整子系统的作用：
判定L2->L1的期望值与输入模式是否充分匹配，当不匹配时，调整子系统会向第二层发出复位信号，复位信号导致前一个获胜神经元长时间抑制。
4.权值初始化
从前至后网络权值：对输入模式进行相似度度量
从后至前网络权值：保证输入模式能够爱收敛到所属类别，而不会轻易增加新的输出神经元
5.警戒参数
其值的大小影响模式聚类的类别数和分类精度
警戒参数越大，分类越细，类别数越多
第四章深度学习网络
1.BP算法的局限
浅层网络结构：层数过多时误差对前面权值的修正基本可忽略
在有限样本和计算单元的情况下，对复杂函数的表示能力有限
层数较少时，性能一般
2.深度学习
本质：通过构建具有很多隐层的学习模型和海量的训练数据来学习更有用的特征，从而达到提升分类和预测的准确性
3.深度学习与浅层网络的区别
强调模型的深度：通常有5、6甚至10多层的隐含层
明确特征学习的重要性：通过逐层特征变化，将样本的原空间的特征表示转化到一个新的空间，从而使分类或预测更容易
4.Wake-Sleep算法
逐层训练：从前至后，采用无监督学习。每次仅训练一个单层神经元
调优：当所有层训练完成后，进行调优（相当于给深度学习网络初始化权值）核心思想：通过该算法调整所有的权重，让认知与生成达成一致
4.1自动编码器
1.自动编码器是一种尽可能复现输入信号的神经网络
2.具体过程
学习特征：给定无标签数据，用无监督学习来学习特征
逐层训练：通过编码器产生特征，然后训练下一层，逐层训练
有监督微调：将最后层的特征编码输入到最后的分类器，通过有标签样本，通过监督学习进行微调
4.2卷积神经网络CNN
1.特点：是一种高性能特征识别和分类算法
多维输入无需复杂的预处理过程
具有自适用特征提取功能，突出环境适应能力
对平移、旋转、扭曲、模糊保持不变性
2.网路结构
C层（卷积层）
S层（子采样层）：每层包含多个特征平面
全连接层：最后一层输出结果
3.学习规则
局部特征提取：感受野，相对位置
特征映射：共享权值、抗变形
子采样：分辨率降低，变形敏感度下降
4.优点
一种针对视图处理而设计的神经网络架构
局部特征提取：提取现实世界中的元素如图像、声音抗变形能力：平移、缩放、扭曲
较高的特征提取、识别性能
无需对输入进行预处理
5.缺点
训练速度需进一步提升
《数值分析》与《数学实验》专业实训 报告书 题目基于BP神经网络预测方法的预测 模型 一、问题描述 建立基于BP神经网络的信号回归模型，来预测某一组数据。 二、基本要求 1.熟悉掌握神经网络知识； 2.学习多层感知器神经网络的设计方法和Matlab实现； 3.学习神经网络的典型结构； 4.了解BP算法基本思想，设计BP神经网络架构； 5.谈谈实验体会与收获。 三、数据结构 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 BP神经网络算法: 神经网络由神经元和权重构成，神经元即为：输入节点，输出节点和隐层结点三部分；权重是各个神经元相互连接的强度。神经网络通过训练，从样本中学习知识，并且将知识以数值的形式存储于连接权中。神经网络的分类过程分成两部分，首先学习网络的权重，利用一些已知的数据训练网络得到该类数据模型的权重；接着根据现有的网络结构和权重等参数得到未知样本的类别。BP算法被称作反向传播算法，主要思想是从前向后（正向）逐层传播信
息；从后向前（反向）逐层传播输出层的误差，间接算出隐层误差。 四、实验内容 人工神经网络是用来模拟人脑结构及智能特点的一个前沿研究领域,它的一个重要特点是通过网络学习达到其输出与期望输出相符的结果,具有很强的自学习、自适应、鲁棒性、容错性及存储记忆的能力.人工神经网络系统评价方法以其超凡的处理复杂非线性问题的能力独树一帜,这种评价方法忠实于客观实际,不带任何人为干预的成分,是一种较好的动态评 价方法. 近年来,人工神经网络的研究和应用受到了国内外的极大重视. 在人工神经网络中有多种模型,其中BP 神经网络模型最成熟,其应用也最为广泛. BP 神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络,层间神经元实现全连接,即下层的每个神经元与上层的每个神经元都实现权连接,而层内各神经元间无连接. 典型的BP 网络是三层前馈阶层网络,即:输入层、隐含层和输出层. 源程序： %======原始数据输入======== p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928 3497 2261;... 3497 2261 6921;2261 6921 1391;6921 1391 3580;1391 3580 4451;3580 4451 2636;... 4451 2636 3471;2636 3471 3854;3471 3854 3556;3854 3556 2659;3556 2659 4335;... 2659 4335 2882;4335 2882 4084;4335 2882 1999;2882 1999 2889;1999 2889 2175;... 2889 2175 2510;2175 2510 3409;2510 3409 3729;3409 3729 3489;3729 3489 3172;... 3489 3172 4568;3172 4568 4015;]'; %===========期望输出======= t=[4554 2928 3497 2261 6921 1391 3580 4451 2636 3471 3854 3556 2659 ... 4335 2882 4084 1999 2889 2175 2510 3409 3729 3489 3172 4568 4015 ... 3666]; ptest=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928;4554 2928 3497;2928
#i n c l u d e"" #include <> const double e = ; //设置一个神经网络 //有一个隐藏层（含有两个节点） //输出层有一个节点 //输入数据是二维（两个节点） //一个样本数据为：x = , 标签为 //初始权值输入节点1到隐藏层：， //输入节点2到隐藏层：, //隐藏层到输出层初始权值为：, //学习速率为1 double changeWeightFromHiddenToOutput(double cost,double output,double hiddenLayerCode) { double result=0; result = cost*output*(1-output)*hiddenLayerCode; return result; } double changeWeightFromInputToHidden(double cost,double output,double weightOfHiddenCodeToOutput,double weightOfHiddenCode,double inputNum)
double result=0; result = cost*output*(1-output)*weightOfHiddenCodeToOutput*weightOfHiddenC ode*(1-weightOfHiddenCode)*inputNum; return result; } double sigmoidFunction(double x) { double result=0; result = 1/(1+pow(e,-x)); return result; } double costFunction(double originalSignal,double outputOfOurCalculation) { //此处采取的损失函数是最小二乘法 double cost=0; cost = (1/*(originalSignal-outputOfOurCalculation)*(originalSignal-outpu tOfOurCalculation); return cost;
一个专家系统的例子 一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。 规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。 ( rules ((rule1 (if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule2 (if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2) (then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1) ((rule3 (if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule4 (if (animal flies)) 若动物会飞(F10) (animal lays eggs)) 且生蛋(F11) (then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4) ((rule5 (if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule6 (if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4) (animal has claws) 且有爪(F5) (animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6) (then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2) ((rule7 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal has hoofs)) 且有蹄(F7) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule8 (if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal chews cud)) 且反刍(F8) (then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3) ((rule9 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2) (animal has tawny color) 且有黄褐色(F12) (animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13) (then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1) ((rule10 (if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1) (animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)
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。
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910359395.7 (22)申请日 2019.04.30 (71)申请人 南京大学 地址 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大 道163号 (72)发明人 潘红兵 查羿 郭良蛟 秦子迪 苏岩 朱杏伟 (74)专利代理机构 江苏法德东恒律师事务所 32305 代理人 李媛媛 (51)Int.Cl. G06N 3/063(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法(57)摘要本发明提供了一种LSTM神经网络的FPGA加速器及其加速方法。加速器包括数据分发单元、运算单元、控制单元和存储单元；运算单元包括稀疏矩阵向量乘模块、非线性激活函数模块和按元素乘加计算模块；控制单元发出控制信号给数据分发单元，数据分发单元从存储单元中读取输入激励值和神经网络权重参数，并输入到运算单元进行运算。本发明按非零权重值的个数均匀地分配给每个运算单元，这样不会造成运算资源的闲置，从而提高整个网络的运算性能。同时，采用稀疏网络的形式存储剪枝后的神经网络，每一列的权重值存储在同一个地址空间，并根据行索引对其进行编码，在保证精度的情况下，提高了运 算性能和数据吞吐率。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 110110851 A 2019.08.09 C N 110110851 A
权 利 要 求 书1/1页CN 110110851 A 1.一种LSTM神经网络的FPGA加速器，其特征在于，包括数据分发单元、运算单元、控制单元和存储单元； 所述运算单元包括：稀疏矩阵向量乘模块，用于权重与激励向量的点乘运算；非线性激活函数模块，用于获得最终的输入门、侯选门、遗忘门和输出门；以及按元素乘加计算模块，用于计算t时刻的状态和t时刻的隐藏层的值； 所述存储单元用于缓存输入激励值、神经网络权重参数值、LSTM神经网络当前时刻状态值以及当前时刻的输出值； 所述控制单元发出控制信号给数据分发单元，所述数据分发单元从存储单元中读取输入激励值和神经网络权重参数，并输入到运算单元进行运算。 2.根据权利要求1所述的一种LSTM神经网络的FPGA加速器，其特征在于，稀疏矩阵向量乘模块包括非零检测模块和多个计算单元，每一个计算单元包括激励值存储模块、权重解码模块和运算模块；所述非零检测模块用于检索激励数据的非零激励值和相对索引值；所述激励值存储模块用于存储非零激励值和相对索引值；所述权重解压缩模块用于根据激励数据的相对索引值进行权重的寻址，找出相对应的整列权重值；所述运算模块用于对非零激励值和整列权重值进行乘加运算。 3.如权利要求1所述一种LSTM神经网络的FPGA加速器的加速方法，其特征在于，具体步骤如下： 采用剪枝量化的方式对LSTM神经网络模型进行压缩，使得神经网络模型的权重矩阵稀疏化；对压缩后的稀疏矩阵按行进行重排，由上至下，每一行的非零权重个数逐渐递减；将重排后的矩阵内的非零元素值进行编码，即对每一个非零元素值标出其数值以及行索引值；将所有的非零权重的数值按列进行存储，即每一列的非零值的数值存到一个地址空间，用标识符将其间隔开来，并标明其行索引指针。 2
BP神经网络实现（Java代码） 神经网络的原理虽然理解起来不难，但是要是想实现它，还是需要做一些工作的，并且有很多细节性的东西需要注意。通过参阅各种相关资料，以及参考网络上已有的资源，自己写了一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。 需要说明的是，神经网络的每个输入都在[0,1]中，输出也在[0,1]中，在使用神经网络解决实际问题的时候，还需要对实际问题的输入输出进行归一化处理。另外，尽量不要使得神经网络的输入或输出接近于0或1，这样会影响拟合效果。 我用正弦函数进行了一次测试，效果如图所示： 以下是相关的代码： 1.神经网络代码 [java]view plaincopy 1.package pkg1; 2. 3.import java.util.Scanner; 4. 5./* 6.* 7.*/ 8.public class TestNeuro{
9. 10.private int INPUT_DIM=1; 11.private int HIDDEN_DIM=20; 12.private double LEARNING_RATE=0.05; 13.double[][]input_hidden_weights=new double[INPUT_DIM][HIDDEN_DIM]; 14.double[]hidden_output_weights=new double[HIDDEN_DIM]; 15.double[]hidden_thresholds=new double[HIDDEN_DIM]; 16.double output_threshold; 17. 18.public static void main(String[]args){ 19.Scanner in=new Scanner(System.in); 20.TestNeuro neuro=new TestNeuro(1,5); 21.neuro.initialize(); 22.for(int i=0;i<10000;i++){ 23.double[]input=new double[1]; 24.input[0]=Math.random(); 25.double expectedOutput=input[0]*input[0]; 26.//System.out.println("input:"+input[0]+"\t\texpectedOutput: "+expectedOutput); 27.//System.out.println("predict before training:"+neuro.predict (input)); 28.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 29.//System.out.println("predict after training:"+neuro.predict( input)); 30.//in.next(); 31.} 32.while(true){ 33.//neuro.printLinks(); 34.double[]input=new double[1]; 35.input[0]=in.nextDouble(); 36.double expectedOutput=in.nextDouble(); 37.System.out.println("predict before training:"+neuro.predict(i nput)); 38.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 39.System.out.println("predict after training:"+neuro.predict(in put)); 40. 41.} 42.} 43. 44.public TestNeuro(int input_dimension,int hidden_dimension){ 45.this.INPUT_DIM=input_dimension; 46.this.HIDDEN_DIM=hidden_dimension; 47.this.initialize();
专家系统的实例分析 张宏昊 研电1203 1122201030 一、实验要求 1.1 已知：电网的接线、操作前的开关、刀闸状态初始态、现场的运行规程、要操作的设备、操作前状态、操作后状态 求出：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。 信息流图（系统结构图） 1.2 用产生式表示刀闸的操作规则 规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合 规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合 规则三：IF 刀闸是母线刀闸 且 停电操作 且出线刀闸分 THEN 刀闸能分 规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合 1.3 知识表示方法（数据库结构设计） 以设备为核心 85 853 851 852 8530 8510 85J1 85J2 856 典型间隔 Typical Unit 855
二、程序设计 2.1 程序主界面 2.2程序功能介绍 2.2.1 图示模块 程序左上角有一个图示模块，在这个模块里可以直观的显示各个开关、断路器的开断状态，并且可以直接点击开关进行操作，操作结果也会动态显示在界面上。 2.2.2开关状态操作块
这个模块可以分别对各个开关和断路器今天开断操作，操作结果会与图示模块同步显示。 2.2.3操作日志表 操作日志表可以显示程序执行的各种状态，从启动程序起，这里将显示所有操作记录，例如当操作某个开关，则这里相应记录着操作。而且相关的操作提示也会在这里显示，例如当某个开关操作违反规程时，这里将进行具体提醒。 2.2.4 程序操作模块 这个模块是进行读取数据和保存操作日志表到本地的地方。 2.3 数据结构 该程序包含这实验一和实验二的两个数据结构。 实验一是用来计算系统节点的程序，数据结构全部由类实现。数据节点类有：IN_BranchInfo, IN_BreakerInfo, IN_NodeInfo和IN_SubSystemInfo,这些类用来记录每个branch，breaker，node和subsystem节点的信息。而这几个类的数据操作由相应的CAL_Branch, CAL_Breaker, CAL_Node, CAL_SubSystem来控制，在这几个类中包含着相应类型数据的读取，保存，设置，清除以及显示等操作。 最后，所有的这几个类都由一个CAL_Calculate来管理。这个类有个最高的管理权，每个类型数据的读取，保存等函数都是从这里调用的，而最关键的生成数据表的计算函数也在这个类中。 对于实验二的数据结构，鉴于已给的系统是固定的，而且程序包含了图像显示，为了简单操作，数据结构使用了固定形式，即实验二的节点数是不能修改的。 节点信息用SecEquiInfo这个类来实现，相应的读取，保存等操作是在SecEqui这个类中实现的。而对系统开关的控制，已经相应的规则逻辑判断是在CVCSBPowerFormView类中实现的，因为这是控制主界面的类。
网络硬件加速器在自动驾驶计算平台的作用 近几十年来，图形处理器（GPU）已从最初作为大型电玩的视频显示适配器演进为一个强大的计算中心，并且正在推动人工智能和机器学习的发展，包括从石油和天然气勘探到自然语言处理等众多领域的计算工作。如今，GPU正在自动驾驶和先进驾驶辅助系统（ADAS）技术的发展中扮演着越来越重要的作用。 在本文中，我们将介绍神经网络硬件加速器在自动驾驶计算平台的重要作用，他可以将极高性能和极低功耗完美结合在一起。 你或许想知道GPU是如何从电子游乐场走向前沿科学研究和自动驾驶汽车的？GPU作为处理大数据工作负载的首选处理器而逐渐崛起，归因于传统中央处理器（CPU）和GPU之间存在一些基本的架构差异。GPU是一种专用的微处理器，最初是为渲染游戏中的视觉效果和3D图形而设计，这些游戏需要强大的计算能力来显示实时动作效果。为了提供这种能力，GPU使用数千个小型高效的内核来实现可同时处理大量数据的大规模并行架构。 相比之下，典型的CPU仅由几个内核和大量高速缓存组成，通常设计为一次只处理几个软件线程。CPU针对顺序串行处理进行了优化，更适合于通用的计算工作。然而，当涉及同时处理大量数据时，GPU则更胜一筹。 GPU凭借数百个内核能够并行处理数千个线程，与典型CPU的性能相比，GPU 可以将某些软件的性能提高20倍以上。越来越多出现的情况是，我们期望计算机为我们解决那些具有挑战性的计算问题都具有固有的并行结构——可以想想 大量的视频处理、图像分析、信号处理和机器学习等流程，它们都必须能可靠、实时地运行才可以确保实现汽车自动驾驶。在诸如电池供电的电动汽车等功率受限的系统中，GPU往往能够在实现这种处理速度的同时提供比CPU更高的能效和成本效益，这一点也很重要。 GPU是为ADAS量身定制的 GPU非常适合汽车自动驾驶和ADAS技术对处理能力的要求，尤其是在图像分析和并行信号处理方面。对于起初为游戏而开发的GPU而言，图像处理是其最擅长的领域。事实上，就计算方面来讲，几乎任何密集并行计算都适合用GPU来处理。 ADAS平台可以利用GPU ai服务器的图形计算能力去实时处理和分析传感器数据。 这些离散传感器包括： ?光探测和测距（激光雷达），用脉冲激光测量到目标的距离。 ?无线电探测和测距（雷达），与激光雷达类似，但使用无线电波代替激光。 ?红外（IR）摄像系统，使用热成像技术在黑暗中进行感知。 所有这些使ADAS能够更好地解析环境，并且可提升系统辅助驾驶员和维护自动驾驶汽车安全性的能力。自动驾驶汽车分为6个级别，从完全没有自动化的0
神经网络 一、神经网络简介 人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理存储与操作：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识 神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称“神经元”，或“单元”)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。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，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。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。 二、BP神经网络算法描述 1、sigmoid函数分类 回顾我们前面提到的感知器，它使用示性函数作为分类的办法。然而示性函数作为分类器它的跳点让人觉得很难处理，幸好sigmoid函数y=1/(1+e^-x)有类似的性质，且有着光滑性这一优良性质。我们通过下图可以看见sigmoid函数的图像： 错误!
BP神经网络课程设 计
《数值分析》与《数学实验》专业实训 报告书 题目基于BP神经网络预测方法的预测 模型 一、问题描述 建立基于BP神经网络的信号回归模型，来预测某一组数据。 二、基本要求 1.熟悉掌握神经网络知识； 2.学习多层感知器神经网络的设计方法和Matlab实现； 3.学习神经网络的典型结构； 4.了解BP算法基本思想，设计BP神经网络架构； 5.谈谈实验体会与收获。 三、数据结构 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，经过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络
的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 BP神经网络算法: 神经网络由神经元和权重构成，神经元即为：输入节点，输出节点和隐层结点三部分；权重是各个神经元相互连接的强度。神经网络经过训练，从样本中学习知识，而且将知识以数值的形式存储于连接权中。神经网络的分类过程分成两部分，首先学习网络的权重，利用一些已知的数据训练网络得到该类数据模型的权重；接着根据现有的网络结构和权重等参数得到未知样本的类别。BP算法被称作反向传播算法，主要思想是从前向后（正向）逐层传播信息；从后向前（反向）逐层传播输出层的误差，间接算出隐层误差。 四、实验内容 人工神经网络是用来模拟人脑结构及智能特点的一个前沿研究领域,它的一个重要特点是经过网络学习达到其输出与期望输出相符的结果,具有很强的自学习、自适应、鲁棒性、容错性及存储记忆的能力.人工神经网络系统评价方法以其超凡的处理复杂非线性问题的能力独树一帜,这种评价方法忠实于客观实际,不带任何人为干预的成分,是一种较好的动态评价方法. 近年来,人工神经网络的研究和应用受到了国内外的极大重视. 在人工神经网络中有多种模型,其中BP 神经网络模型最成熟,其应用也最为广泛. BP 神经网络是一种具有两层或两层以上的阶层型神经网络,层
《专家系统及其设计》教学设计 天津电子计算机职专冯莉 人工智能作为一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，在一定程度上代表着信息技术的发展前沿。但是人工智能在国内中学的开设尚属首次，教师教学经验缺乏，对学生来说，也是一个陌生的事物，与其他课程相比，难度较大。专家系统是人工智能领域的重要组成内容，也是该领域发展得较为成熟的部分。为了缩小现实与理想之间的矛盾，在人工智能课程“专家系统”内容的教学中，采用“以问题解决为中心”的教学方式，通过小组协作，让学生在感受什么是专家系统的基础上既了解有关专家系统的基本知识，又能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统，由此既增强他们对人工智能的认识，又促进问题解决能力，发散性思维能力和社会合作能力的培养。 一、学习者分析 选修这门课程的学生通常已具有一定的信息技术基础知识，懂得如何操作计算机、上网浏览信息和收集资料等。“专家系统”的学习内容在人工智能教材中一般都是置于“知识表示”之后，因此学生对各种知识表示方式都有初步了解，掌握了例如产生式规则、状态空间图、语义网络等的基本表示方法。但是各种知识表示如何在人工智能中得到应用，学生们对这个问题在上一阶段的学习中还难以深入体会。专家系统通过把领域专家的大量知识加以计算机编程嵌入到计算机内部，产生式规则的知识表示方式在专家系统的知识库建设中得到了实际应用。因此对于学生来说，虽然专家系统完全是个新事物，但是它与各种知识表示，尤其是产生式规则表示方式，有着理论与实际应用的关系。教师在教学设计时，不能忽视这个有利于学生知识增长和能力发展的“最邻近发展区”。 二、教学目标 知识与技能目标： 1. 感受什么是专家系统，知道专家系统和专家系统外壳之间的区别和联系 2.了解专家系统的基本构造和工作机制 3.能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统 过程与方法： 1.能够根据任务的要求，有效采集、分类和管理信息 2.通过感受人类专家解决复杂问题的思路，增强逻辑思维和问题解决能力 情感态度与价值观： 1.进一步增强对人工智能领域的认识，感受人工智能技术的丰富魅力 2.增强协作学习和人际交流能力 三、学习时间 本次教学计划用3个课时完成《专家系统及其设计》的课程内容 第1课时：主要让学生感受什么是专家系统，并了解有关专家系统的一些基本知识 第2课时：主要让学生能够利用InterModeller专家系统外壳自行设计一个简易的植物识别专家系统 第3课时：学生展示设计的植物识别专家系统，在互相交流中提高口头表达能力和作品鉴赏能力 四、课前准备
如何用MA TLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络？ % 读入训练数据和测试数据 Input = []; Output = []; str = {'Test','Check'}; Data = textread([str{1},'.txt']); % 读训练数据 Input = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） Output = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Data = textread([str{2},'.txt']); % 读测试数据 CheckIn = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） CheckOut = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Input = Input'; Output = Output'; CheckIn = CheckIn'; CheckOut = CheckOut'; % 矩阵赚置 [Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output); % 标准化数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% % 神经网络参数设置 %====可以修正处 Para.Goal = 0.0001; % 网络训练目标误差 Para.Epochs = 800; % 网络训练代数 Para.LearnRate = 0.1; % 网络学习速率 %==== Para.Show = 5; % 网络训练显示间隔 Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1); % 网络的输入变量区间 Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1]; % 网络后两层神经元配置
农业专家系统应用实例分析 摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。 关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用 农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。 专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。 专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。 一．农业专家系统在作物病虫害综合治理中的应用 根据以往的研究和病虫害综合治理的过程，专家系统的研究主要集中在6个方面: 1.1病虫害诊断在病虫害诊断中，如果人工开具病虫处方，工作人员必须有牢固的植物保护基础知识和丰富的实践经验，需要查询大量资料，无法及时满足农户的需要。专家系统把这些资料编制成简单的程序，达到迅速确定目标的目的，从而得到最佳防治时期和方案。 1.2预测预报病虫预测预报需要的基本信息是:病虫害的生物学参数(如发生
介绍一款基于FPGA的CNN硬件加速器IP 随着人工智能(AI)的不断发展，它已经从早期的人工特征工程进化到现在 可以从海量数据中学习，机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域都取得 了重大突破。 CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)在人工智能领域受到越来越多的青睐，它是深度学习技术中极具代表性的网络结构之一，尤其在图像处 理领域取得了很大的成功。随着网络变得越来越大、越来越复杂，我们需要大 量的计算资源来对其进行训练，因此人们纷纷将注意力转向FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)器件，FPGA 不仅具有软件的可编程性和灵活性，同时又有ASIC 高吞吐和低延迟的特性，而且由于具有丰富 的I/O 接口，FPGA 还非常适合用作协议和接口转换的芯片。 近日KORTIQ 公司推出了一款Xilinx FPGA 的CNN 加速器IP——AIScale， 它能够利用实现训练好的CNN 网络，比如行业标准的ResNet、AlexNet、Tiny Yolo 和VGG-16 等，并将它们进行压缩输出二进制描述文件，可以部署到 Xilinx 全系列可编程逻辑器件上。Zynq SoC 和Zynq UltraScale+ MPSoC 器件PS 可以提供数据给AIScale CNN 加速器(PL)，经过分类处理将输出数据给PS。压缩后的CNN 网络占用资源相对小很多，可以部署在片上存储器中，可 以更快更灵活的切换CNN 网络。 图1：AIScale 在计算机视觉应用案例示意图 AIScale 加速器的核心是AIScale RCC(Re-configurable Compute Core)，用户根据需求可以灵活自定义AIScale RCC 模块的数量，AIScale RCC 支持卷积预处理、池化/采样、加权和全连接层等处理。资源更丰富的Zynq SoC 和UltraScale+ MPSoC 可以集成更多的AIScale RCC 模块，这会给AIScale 加速器
神经网络实现非线性系统设计
毕业设计（论文） 中文题目神经网络实现非线性系统设计英文题目 Neural Network Nonlinear System 院系： 年级专业： 姓名： 学号： 指导教师： 职称： 月日
【摘要】神经网络具有极强的非线性及自适应自学习的特性，常被用来模拟判断、拟合和控制等智能行为，成功渗透了几乎所有的工程应用领域，是一个在人工智能方向迅速发展的具有重大研究意义的前沿课题。 本文前两章主要介绍了神经网络的发展背景和研究现状，还有BP 网络的结构原理及相关功能。然后，对如何利用GUI工具和神经网络原理设计非线性系统的基本流程进行了详细的阐述。最后，经过利用Matlab软件进行编程，以及是经过对BP神经网络算法及函数的运用，研究其在函数逼近和数据拟合方面的应用，并分析了相关参数对运行结果的影响。 【关键词】BP网络，GUI，非线性系统 【ABSTRACT】Neural network has a strong nonlinear and adaptive self-organizing properties, often used to simulate the behavior of intelligent decision-making, cognitive control, and the successful penetration of almost all engineering applications, is a rapid development in the direction of artificial intelligence