神经网络期终论文

摘要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。

目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。

前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。

但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。

于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。

关键字：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network. Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network improving methods目录1 神经网络概述 (3)1.1生物神经元模型............................. 错误!未定义书签。

神经网络模型的研究毕业论文简介本文旨在研究神经网络模型在机器研究中的应用。

神经网络是一种模仿人类神经系统工作的数学模型，能够研究输入和输出之间的复杂关系，并通过调整模型参数来提高预测准确度。

本文将探讨神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法。

神经网络的基本原理神经网络由许多神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，最终产生输出。

神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来研究输入和输出之间的关系。

常见的神经网络结构本文将介绍几种常见的神经网络结构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。

前馈神经网络是最基本的神经网络结构，信息只在一个方向传递。

卷积神经网络在图像处理中有广泛应用，能够从原始像素中提取特征。

循环神经网络则可以处理具有时序关系的数据，如文本和语音。

神经网络的训练方法神经网络的训练是通过优化算法来调整网络参数以减小预测误差。

本文将介绍几种常用的优化算法，包括梯度下降法和反向传播算法。

梯度下降法通过计算损失函数的梯度来更新网络参数，以使预测结果与实际输出更接近。

反向传播算法则是一种高效计算梯度的方法。

实验与结果分析本文将设计并实施几个实验来验证神经网络模型的性能。

通过使用公开的数据集和适当的评估指标，我们将对不同网络结构和训练方法进行比较，并对实验结果进行分析和讨论。

结论神经网络模型在机器研究中有着广泛的应用前景。

本文通过对神经网络的基本原理、常见的网络结构和训练方法的介绍，以及实验结果的分析，为研究和应用神经网络模型提供了有效的参考。

以上为《神经网络模型的研究毕业论文》的大纲。

神经网络的原理及应用摘要：通过阅读相关文献，总结了神经网络方面的基本原理和应用。

首先介绍了Hopfield神经网络中的离散型网络，并介绍其实现交通标志的步骤。

随着神经网络的发展，其局限性日益凸显。

为此，科学家们提出了与其它方法结合的神经网络。

本文介绍了遗传算法优化BP神经网络的原理及在在坝基岩体渗透系数识别中的应用，还介绍了模糊神经网络的原理及在预测地基沉降量中的应用，最后介绍了小波神经网络的原理及在电力负荷预测中的应用。

关键字：神经网络、Hopfield、遗传算法、模糊神经网络、小波神经网络绪论Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。

它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。

Hopfield最早提出的网络是二值神经网络，神经元的输出只取1和0，所以，也称离散Hopfield神经网络（Discrete Hopfield Neural Network，DHNN）。

在离散Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元，因此，所输出的离散值1和0分别表示神经元处于激活和抑制状态。

Hopfield神经网络是递归神经网络的一种，在函数优化和联想记忆等方面有大量的应用。

其运行机理与反馈神经网络有本质的区别，运行规律更加复杂。

神经网络由于高度复杂的非线性结构导致其内部存在大量的局部极值点，而传统的梯度下降法训练神经网络有可能收敛于局部极值点，造成神经网络性能变差，甚至无法使用。

随着现代非线性优化方法异军突起，特别是赫赫有名的遗传算法，具有极强的全局搜索能力，其收敛的有效性得到了理论和实践的充分检验。

因此，遗传神经网络是解决高复杂性情况下全局收敛问题的有效途径。

系统的复杂性与所要求的精确性之间存在着尖锐矛盾，模糊逻辑、神经网络和专家控制等智能系统为缓解这种矛盾提供了有效途径，但是这些系统单个运用时常常存在多种问题，因此人们便根据它们的优缺点提出了融合使用的新思路，如本文的模糊神经网络。

神经网络经典论文神经网络经典论文神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

那么关于人工的神经网络的论文应该怎么写呢？下面就和小编一起来看看吧。

摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。

在BP神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。

关键词：风险；软件需求；BP神经网络；研究；分析软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。

导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。

这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。

因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。

现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。

21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。

1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。

最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。

BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。

采用BP算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。

它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。

对于神经网络技术的探究多年以来，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。

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。

人工神经网络是由大量的简单基本元件-神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络的基本结构模仿人脑，反映了人脑功能的若干基本特性，能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

人工神经网络具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。

第二，具有联想存储功能。

第三，具有高速寻找优化解的能力。

1 神经网络的学习方法神经网络的学习也称为训练，指的是神经网络在外界环境的刺激作用下调整网络自由参数，并以新的方式来响应外部环境的过程。

能够从环境中学习并在学习中提高自身性能是神经网络最有意义的性质。

理想情况下，神经网络在每一次重复学习后，对它的环境有了更多的了解。

（1）监督学习（有教师学习）在学习时需要由教师提供期望输出，通常神经网络对于周围的环境未知而教师具有周围环境的知识，输入学习样本，教师可以根据自身的知识为训练样本提供最佳逼近结果，神经网络的自由参数在误差信号的影响下进行调整，其最终目的是让神经网络模拟教师。

（2）非监督学习（无教师学习）它也称为自组织学习，系统在学习过程中，没有外部教师信号，而是提供给一个关于网络学习性质的度量，它独立于学习任务，以此尺度来逐步优化网络，一旦网络与输入数据的统计规律达成一致，那么它将发展形成用于输入数据编码特征的内部表示能力，从而自动创造新的类别。

（3）强化学习（激励学习）在强化学习系统中，对输入输出映射的学习是通过与外部环境的不断交互作用来完成学习，目的是网络标量函数值最小，即外部环境对系统输出结果只给出评价信息（奖或罚）而不是给出正确答案，学习通过强化那些受奖的动作来改善自身性能。

神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。

随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。

由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。

在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。

关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。

2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。

1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。

2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。

神经网络论文以下是一些关于神经网络的重要论文：1. "A Computational Approach to Edge Detection"，作者：John Canny，论文发表于1986年，提出了一种基于神经网络的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域。

2. "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1990年，引入了反向传播算法在手写数字识别中的应用，为图像识别领域开创了先河。

3. "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1998年，介绍了LeNet-5，一个用于手写数字和字符识别的深度卷积神经网络。

4. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"，作者：Alex Krizhevsky et al.，论文发表于2012年，提出了深度卷积神经网络模型（AlexNet），在ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。

5. "Deep Residual Learning for Image Recognition"，作者：Kaiming He et al.，论文发表于2015年，提出了深度残差网络（ResNet），通过引入残差连接解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

6. "Generative Adversarial Networks"，作者：Ian Goodfellow etal.，论文发表于2014年，引入了生成对抗网络（GAN），这是一种通过博弈论思想训练生成模型和判别模型的框架，广泛应用于图像生成和增强现实等领域。

神经网络的介绍范文
神经网络（Neural Networks）是一种利用统计学习的方法，来解决
计算机视觉，自然语言处理，以及其他各种智能问题。

基本的神经网络架
构是由多个由具有可学习的权重的神经元构成的多层网络，每个神经元都
有一个可以被其他神经元影响的活动函数（例如逻辑函数或非线性函数）。

在简单的神经网络中，神经元可以接收输入信号并输出一个基于输入
信号。

输入信号可以是一维数组或多维数组，输出值可以是一维数组，也
可以是多维数组。

神经元可以有不同的连接强度，一些强连接的神经元可
以更大程度的影响输出，而连接弱的神经元则起到一个较小的作用。

神经
元之间的权重（weights）可以用梯度下降算法调整，以更精确的拟合数据。

分类器神经网络（Classifier Neural Networks）是使用神经网络来
实现分类任务的一种技术，类似于支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类
器（Naive Bayes Classifier）。

该网络包含多个输入层，隐藏层和输出层。

输入层接收原始信号，隐藏层处理特征和聚类，然后输出层将结果转
换为有意义的分类结果。

国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文简介本篇小论文旨在探讨神经网络在人工智能领域的应用及其潜在影响。

神经网络作为一种模拟人脑思维过程的算法模型，在近年来取得了显著的发展，并在多个领域得到了广泛应用。

神经网络的定义和原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。

它由大量的人工神经元互相连接而成，通过研究和调整连接权重来实现对输入数据的智能处理。

神经网络分为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以包含多个层级，并通过非线性激活函数进行处理。

神经网络在人工智能领域的应用1. 图像识别：神经网络可以通过研究大量样本数据进行图像分类和识别，应用于人脸识别、物体识别等领域。

2. 语音识别：通过神经网络的研究和优化，可以实现语音信号的识别和转换，应用于语音助手、语音翻译等场景。

4. 推荐系统：通过分析用户行为和偏好，神经网络可以构建个性化推荐模型，为用户提供符合其兴趣和需求的推荐内容。

5. 金融预测：通过分析历史数据和市场趋势，神经网络可以进行金融市场预测和交易决策，应用于股票预测、风险评估等领域。

神经网络的潜在影响1. 技术革新：神经网络的发展将促进人工智能技术的进步和应用扩展，为各行各业带来巨大的变革机遇。

2. 数据安全：神经网络在处理大量用户数据时，需要解决数据隐私和安全保护的问题，避免数据泄露和滥用。

3. 就业影响：随着神经网络的广泛应用，特定行业的工作岗位可能会受到影响，需要适应技术发展并提升自身能力。

4. 伦理问题：神经网络可能引发一系列伦理问题，如算法歧视、自主决策的责任等，需要法律和伦理框架的引导和监管。

结论神经网络作为人工智能的重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等领域都取得了显著的应用成果。

然而，我们也应关注神经网络的潜在影响和伦理问题，积极引导其发展并加以监管，以实现科技与人类社会的和谐发展。

神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。

随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。

由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。

在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。

关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。

2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。

1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。

2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。

神经网络分析范文神经网络分析，简称"NN"，是一种模仿人脑神经网络系统的计算模型。

通过构建多层的神经元网络，进行数据处理与分析。

在深度学习领域，神经网络是应用最为广泛的算法之一、本文将分析神经网络的原理、应用以及未来发展方向。

1.神经网络原理神经网络由一个或多个神经元层组成，每层神经元与下一层神经元完全相连，形成一个拓扑结构。

每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过自身的权重和激活函数进行处理，最后将结果传递给下一层神经元。

通过反向传播算法，神经网络可以自动调整权重，使得输出结果与实际结果之间的误差最小化。

2.神经网络应用神经网络在各个领域中有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。

在图像识别领域，神经网络可以通过学习大量的图像数据，实现对图像中物体的自动识别。

在语音识别领域，神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的自动转换和理解。

在自然语言处理领域，神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对语义的理解和推理。

3.神经网络的优势和局限性神经网络具有如下优势：首先，神经网络可以通过学习大量的数据，发现其中的模式和规律，实现自动化的数据分析。

其次，神经网络具有良好的泛化能力，可以通过学习训练数据，推导出未知数据的特征和类别。

然而，神经网络也存在一些局限性，例如，神经网络训练过程中需要大量的计算资源和时间。

而且，神经网络的结构和参数较为复杂，需要经验丰富的专家进行设计和调优。

4.神经网络的发展方向神经网络在过去几年中取得了显著的进展，但仍存在一些挑战和问题。

未来，神经网络的发展方向主要包括以下几个方面：首先，改进和优化神经网络的结构和参数，以提高模型的准确性和效率。

其次，研究和开发新的神经网络算法，以满足不同领域中数据分析的需求。

再次，加强神经网络的可解释性，使得模型的输出结果能够被人理解和解释。

最后，研究和开发更高效的神经网络训练方法，以提高模型的训练速度和效果。

毕业论文文献综述范文论文毕业论文文献综述：机器视觉中的神经网络摘要机器视觉中的神经网络已经被广泛应用于图像分析、目标识别、场景理解等许多领域。

在这篇综述中，我们将概述近年来在神经网络领域的研究进展，以及神经网络在机器视觉中的应用。

主要关注的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在图像处理方面的成功应用。

此外，我们还介绍了目前的神经网络算法、技术和挑战，以及未来可能的发展方向。

关键字：神经网络，机器视觉，卷积神经网络，循环神经网络引言机器视觉是一种模仿生物的视觉感知和识别能力的技术。

它已经被广泛应用于自动驾驶车辆、安防监控、医疗诊断和工业制造等多个领域。

随着计算机算力和存储技术的不断提高，机器视觉越来越依赖于深度学习和神经网络技术，以实现更准确和高效的图像处理、目标识别和场景理解。

神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它可以通过学习得到从输入到输出的映射关系。

近年来，随着深度学习的兴起，神经网络在机器视觉中已经成为最为成功的方法之一。

特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像和序列处理方面已经获得了广泛的应用和成功。

本文将综述机器视觉中的神经网络技术，主要包括以下几个方面：（1）神经网络的基本结构和训练方法；（2）CNN和RNN的原理和具体应用；（3）神经网络在图像分析、目标识别和场景理解等方面的成功案例；（4）神经网络中存在的挑战和未来的研究方向。

一、神经网络的基本结构和训练方法神经网络是一种由多个神经元（或称节点）组成的复杂模型，可以用来处理图像、语音、文本等不同类型的数据。

最常见的神经网络类型包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

一个典型的神经网络模型通常由多个层次组成，每个层次由多个神经元组成，相邻层次之间存在连接关系，它们组成了从输入到输出的计算过程。

神经网络的训练是指通过调整网络中的参数（或称权值）来使网络能够更准确地预测目标值。

神经网络的训练方法通常分为监督学习和无监督学习。

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因此,行政监察在我国社会政治、经济领域中产生了积极的作用。

它是行政机构制定的行政决策能否有效予以执行的有力保证。

当今社会飞速发展带来的是社会变得日益复杂,随之,承担社会管理的行政机构的任务也相应的日益复杂。

人工智能神经网络论文随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，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。

以下是店铺整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能神经网络论文篇一人工神经网络的发展及应用摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，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。

人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。

文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。

人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。

人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。

人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程2.1 萌芽时期在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。

基于倒立摆的PID神经元网络的控制系统的研究摘要摆系统是一个典型的强耦合、非线性、高阶次的不稳定系统。

由于摆系统的数学模型是在忽略了次要因素的基础上得出来的，而实际上是一个非线性的系统，当系统受到外部的干扰时，这些次要因素的影响比较突出。

实验采用PID神经元，设计一个神经网络间接自适应控制系统，首先用一个神经网络对摆系统模型进行辨识，辨识完成后，辨识模型的权值与隐层积分元的数值传递给具有同样结构的PID神经元的神经网络控制器，对倒立摆进行自适应控制。

最后根据以上算法，采用6．0编写控制程序，实现对平面一级摆系统的实时控制。

关键词：倒立摆，PID神经元，性能指标，神经网络控制1.倒立摆的数学模型平面一级倒立摆主要由小车和摆杆组成，如图1所示。

在该系统中，假设石()x t为小车至参考点的距离，为摆杆偏离垂直方向的角度，M(1.096kg)为小车的质量，m(0.109kg)为摆杆的质量，l (0.25m)为摆杆转动轴心到杆质心的长度。

J(0.0034kgm2)为摆杆的转动惯量，B (0.02N/m/sec)为摆杆连接处O的阻尼系数，1B(0.1N/m/sec)为小车与导轨丝杆之问的摩擦系数，u为小车的控制输入信号。

2图1 倒立摆在X轴方向的受力情况首先分析小车、摆杆的x轴方向受力情况。

摆杆的转动方向212sin cos d d J B Vl Hl dt dtθθθθ+=- (1) 摆杆的垂直方向22(cos )d l m V mg dtθ=- (2) 摆杆的水平方向，22(cos )d x l m H dt θ+= (3)小车的水平方向222d x dx M B u H dt dt+=- (4) 式中：J —摆杆的转动惯量，2/3J ml =；H 、V —摆杆和小车铰链处的水平与垂直方向的反作用力；12B B 、—小车与导轨之间、摆杆与小车之间的摩擦系数。

消除式(1)、(2)、(3)与(4)中的V 与H ，当θ趋于0时，可以进行线性化处理，即令sin θθ≈，cos 1θ≈，0θ∙≈，整理后得到系统的状态空间方程为[4]2222221222221222010()0()()()()0001()()0()()()x x J ml B mlB m l g J ml x x M J ml mJM J ml mJM J ml mJ M J ml B mlB M m mg M m M J ml mJM J ml mJM J ml mJ θθθθ∙∙∙∙∙∙∙∙⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++++++++⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-++⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦++++++⎣⎦20()mJ u ml M J ml mJ ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++⎣⎦将参数代人方程之中，可得0100000.08830.62930.04710.88320001000.235727.8285 2.0841 2.3566x x x x θθθθ∙∙∙∙∙∙∙∙⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦(6)简化为：X AX Bu ∙=+(7)同样可得到摆系统在轴方向的数学模型。

人工智能神经网络论文(2)推荐文章人工智能神经网络相关论文热度：超人工智能优秀作文热度：人工智能五子棋论文热度：人工智能职业论文热度：科技人工智能论文热度：人工智能神经网络论文篇二人工智能的将来，是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?前言我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。

对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。

或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。

不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。

这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙(同时居然是自然进化出来的)结构。

而这些研究也告诉我们，无论是对人类的智能还是人工智能，我们都尚有太多太多可能的潜力没有挖掘出来。

如果条件成熟、脑科学同计算机科学能够更加紧密的结合起来，没有人能想象将会爆发出多大的能量。

在刚刚结束的CCAI2016上，来自中国科学院的外籍院士、中国科学院神经学研究所长薄慕明院士给我们详细讲解了目前在神经科学领域研究的最新进展。

其演讲中体现出来的严谨的思路和实验方法不禁让人赞叹，雷锋网在此精编了整个演讲实录，并为大家做出了注释，在大家阅读的同时，不妨想象一下，在你阅读的同时，你神奇的大脑内密密麻麻的神经细胞之间，又迸发出了怎样的火花?脑科学能为人工智能带来什么?演讲者：蒲慕明非常高兴今天有机会能来参加这个会，今天我想把神经科学里面的一些进展和我个人的一些看法给大家做个报告，希望能帮助到人工智能的未来发展。

大脑的整体结构首先从最简单的讲起，神经系统有两大类，一是中枢神经系统，包括大脑、小脑、脑干、脊髓，另一种是外周神经系统，主管知觉还有各种内脏自主神经系统。

“机器学习”论文112007053311计科邵显伦摘要：神经网络是计算机智能和机器学习研究、开发和应用最活跃的分支之一。

本文首先通过对误差回传神经网络(BPNN)和径向基函数神经网络(RBFNN)的知识进行学习，并且对各自的原理进行了简单的分析，最后在各自的功能上进行了比较。

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是参照生物神经网络发展起来的模拟人脑生物过程的人工智能技术。

它是由大量的神经元互连形成的一种非线性系统。

因此，神经网络根据神经元互连模式可分为前向网络（前馈网络）和反馈网络。

经过十几年的发展，神经网络理论在模式识别、人工智能、控制与优化、空间科学、通讯等应用领域取得了令人瞩目的成就。

BP网络和RBFNN网络的分析与比较1 BP网络原理BP神经网络也称为误差后向传播神经网络，它是一种无反馈的前向网络，是神经网络模型中使用最广泛的一类。

BP神经网络是典型的多层结构，分为输入层、隐层和输出层，层与层之间多采用全互联方式，同一层单元之间不存在相互连接接。

1.1 Sigmoid 阈值单元图 1Sigmoid 单元先计算它的输入的线性组合，然后应用到一个阈值上，阈值输出是输入的连续函数()o w x σ=其中1.2 反向传播算法BP 网络可以有多层，我们采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方，首先定义网络输出的总误差：X 1 X 2X ye y -+=11)(σ∑∑∈∈-=D d outpusk kd kd o t w E 2)(21)(其中：outputs 是网络输出单元的集合，t kd 和o kd 是与训练样例d 和第k 个输出单元相关的输出值。

1.2.1 随机梯度下降法两层sigmoid 单元的前馈网络的反向传播算法如下： BackPropagation(training_examples, η, n in , n out , n hidden )training_examples 是序偶<x , t >的集合，x是网络输入值向量，t 是目标输出值。