神经网络与复杂网络的分析

神经网络与复杂网络的分析

摘要

复杂网络在现实生活中是无处不在的，生物网络是它的一个分类。神经网络是很重要的生物网络。利用神经网络是可以研究一些其他的方向，如网络安全、人工智能等。而神经网络又可以因为它是复杂的网络，可以利用复杂网络的部分性质里进行研究，比如小世界效应的。

本文只要介绍了几篇应用复杂网络的研究，并进行简单的介绍和分析。

关键词：复杂网络、神经网络

Abstract

The Complex network is in everywhere in real life, while Biological network is one of kinds of it. And neural network is one of the most important of biological network. The neural network could be used to research other subjects such as network security, artificial intelligence and so on. However we also use some properties of complex network to study neural network. Foe example we could use small-world to study it.

This paper introduces and analysis five articles that use complex network.

Key word：complex network、neural network

神经网络与复杂网络的分析

在神经网络的研究中，除了根据神经生物学实验得到基本组成单元的数学模型以及使用动力学对于模型系统的活动进行认识以外，神经网络的结构也是一个重要的方面。网络的结构对于大多数复杂系统整体的动力学具有重要的影响，这已经是一个被普遍接受的观点。

复杂网络一开始就是一个交叉学科研究。在复杂网络研究兴起之前，网络概念就已经在几个研究领域出现并发挥着重要的作用，例如社会学研究，计算机网络和互联网，数学中的一个分支图论，以及神经系统活动。在现实世界中复杂网络是无处不在的。在现实社会中复杂网络主要分为四类：社交网络、生物网络、技术网络和信息网络。在现实生活中很多生物系统都可以被表示成网络的形式，并利用这种形成的网络结构来研究相应的生物系统。生物网络的典型例子可能是代谢路径网络，它是代谢基质和代谢产物的刻画，如果一已知代谢反应存在，其作用于给定基质并产生指定产物，两者之间由有向边连接。如一个不同的网络是蛋白质之间的力学物理相互作用网络（与代谢物中的化学反应相对），它经常被指为蛋白质相互作用网络。而在生物网络中还有几个重要的应用如：基因调节网络、食物链网、血管网络等。在其中还有一个相当重要的生物网络就是神经网络。就是对现实中的神经网络进行模拟，但是对现实神经网络的拓扑结构进行测度极为困难，但在一些案个别的案例中得到成功实施。

人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型，它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。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）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（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，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。

在研究神经网络时，有几个重要的研究方向。可以研究复杂网络的拓扑属性来研究神经网络。

在王胜军[1]的论文《复杂网络上神经动力学研究》中主要是研究了复杂网络的拓扑属性对神经网络动力学的影响，神经网络中限制同步性的一种动力学机制，并且使用神经网络研究了复杂网络本身的一个普遍性问题：稀疏性特征的意义。他是分为几个方面来进行研究的。一、研究了复杂网络结构对于两层神经网络之间的同步的影响。二、研究了神经元之间突触耦合的效能对于兴奋性神经网络中放电同步的影响。三、研究了度关联无标度吸引子网络对刺激的响应。四、使用吸引子网络模型作为例子研究复杂网络稀疏特征的功能意义。从这几个方面来研究神经网络，和理解一个稀疏的连接密度上网络的拓扑属性对于网络上动力学的影响最明显。使用信噪比分析，我们证明非单调的差异是由网络度分布的差异性和信号强度的竞争导致的。此工作有助于深刻理解具有网络结构的复杂系统往往是稀疏的这一普遍现象。

在研究神经网络时，并不一定是从网络的结构来研究的，也可以从小世界的方向进行对神经网络的研。小世界效应是复杂网络的一个性质。在主要是指在一个网络中的任意两个节点之间的距离是很短的。著名的六度分割的实验就表明了在真实世界存在一种小世界效应的。而神经网络是属于生物网络的，而生物网络是复杂网络在现实世界中的一个重要的分类，所以神经网络也应该具有小世界效应的。但是真是的神经网络是不容易进行研究的，所以通过研究人工神经网络来进行对真实的神经网络的研究。而LI Shou-wei [3]在Analysis of Contrasting Neural Network with Small-world Network文章，对三类网络进行比较，即比较人工神经网络、脑神经网络和小世界网络。根据和脑神经网络进行比较分析，可以观测到典型的人工神经网络时规则的，它的功能有很对缺陷和限制；脑神经网络是一个小世界网络；人工神经网络和小世界网络的不同组成它们复杂性的三个等级：点、边和行为。还讨论了如何重构人工神经网络到小世界网络。小世界神经网络可以通过以一定概率p进行重连，而对于最好的模拟是这个重连的概率是满足0

基于小世界神经网络进行研究的。在王小虎等人[2]的文章《多层前向小世界神经网络的逼近与容错性能》中就是借助了小世界效应来研究神经网络的。他们的基本思想是基于Watts—Strogatz网络模型的构造思想，对多层前向神经网络中的规则连接依重连概率进行重连，构建了一种多层前向小世界神经网络模型．对该网络模型进行简要的数学描述，并以函数逼近和网络容错仿真考察了构建的小世界神经网络的性能。

神经网络是一个大的领域，在其中联想记忆是一个重要的组成部分，也是神经网络用于智能控制、模式识别与人工智能等领域的一个重要功能。它主要利用神经网络的良好容错性．能使不完整的、污损的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，适于识别、分类等用途。在徐志[4]的《基于复杂网络的联想记忆网络研究》中就是应用复杂网络的拓扑结构来研究神经网络中的联想记忆网络。他们是建立一个具有稀疏拓扑连接结构的网络来完成联想记忆的功能。他们首先对传统的研究方法进行里总结，如：离散Hopfield网络和连续Hopfield网络进行了分析。基于复杂网络的新型联想记忆网络。即出于降低连接复杂度的目的，同时根据生物学中神经系统中的复杂网络的特性的发现，基于小世界模型建立具有复杂网络特性的新型联想记忆网络，是该新型网络能再整体中连接较少的情况下仍使得网络具有良好的记忆回想功能，同时减少连边数。结果这种情况下，即连边数数很小的情况下，能够完成联想记忆功能，并与其它的相比，具有一定的优势。

不同的人在研究时有着不同的思路和方向的。而在研究不同的理论时可以是相互利用的。所以可以用复杂网络的理论来进行对神经网络的研究，同样也可以用神经网络的理论来研究复杂网络。张兰华等人[5]通过应用BP网络来进行对社团分类的研究。BP网络是向后传播网络是在1986年由Rumelhart和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。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)。在张兰华等人的文章是将神经网络分类特性应用到社团结构的分类之中的，以BP网络为模型，用社团节点与神经网络节点的相似性来模拟社团

分类结果，构建成员关系图的邻接矩阵，利用邻接矩阵来进行实验设计建立BP 神经网络,通过已知样本学习和检验样本检验,实现成员关系网络的分类模拟。

在进行神经网络和复杂网络的研究时，有着大量的研究。

总结

在这短短几周的时间的学习，了解到了神经网络的一些知识，对此，感谢蒲老师的教导。并对为完成这篇文章给予帮助的同学表示感谢

参考文献

[1].王胜军. 复杂网络上神经动力学研究. 2009

[2].王小虎. 多层前向小世界神经网络的逼近与容错性能. 西安交通大学学报第44卷第7

期.2010

[3].LI Shou-wei. Analysis of Contrasting Neural Network with Small-world Network. DOI

10.1109/FITME.2008.55

[4].徐志. 基于复杂网络的联想记忆网络研究.2007

[5].张兰华. 基于BP 神经网络的社团分类研究. 微电子学与计算机第28卷第6期.2011

[6].M. E. J. Newman. The structure and function of complex networks.

[7].汪小帆，李翔，陈关荣．复杂网络理论及其应用[M]．北京：清华大学出版社，2006：

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自动化工程案例分析

《自动化工程案例分析》课程总结报告 时光如白驹过隙，转眼间，大学已经步入了第四年的光景。短暂的回眸，激荡起那一片片的涟漪，却才开始发现，案例分析，在我心中挥之不去，留下了难以磨灭的记忆。四位老师的倾情传授，为我们的大学生涯留下的不止是斑驳的光影，还有那一缕盘旋不去的温情。 四位老师给我们深入浅出地讲解了很多详细的实例，这些例子和我们所学的知识相互印证，加深了我们对专业知识的了解。也让我们对毕业后的工作方向有了一个更直观的认识，让我们更加有勇气，更加自信的面对即将到来的工作或者是研究生的学习生涯。 叶老师给我们演示的是“中石化某油库计量系统”。首先叶老师讲了背景：中国石化担负着保障国家能源安全的重要责任,一年的原油加工量约为亿吨,其中原油依赖进口,因此,如何降低原油的采购运输成本成为了影响企业生产经营效益的重要问题。原油运输大型化或者原油运输管道化已成为中国石化降低原油输送成本的主要手段。国外的油库管理中已经引入了先进的工业控制技术、网络技术、数据库技术等,对油库日常的收发油品作业、储油管理、油库监控系统等进行全方位的综合管理。而我国的油库自动化技术与国际先进水平相比还是有一定的差距。各种计量仪表的精度较低,稳定性较差,控制系统的控制精度比较低,信息化管理水平不够健全。我国的油库自动化控制和管理系统曾经历了一个较长的发展时期,各种系统操作方式各异,水平也参差不齐,其中还存在着许多人工开票、开阀、手动控泵的原始发油手段。这些系统一方面是可靠性不高,影响油库的经济效益另一方

面没有运用现代化信息技术使有关人员能够方便及时的了解现场的实时运行情况以及历史生产信息,不能为生产调度决策提供可靠的数据依据,同时也不利于提高整个企业的科学化管理水平。 自动化项目浏览： 油库监控自动化系统 原油调合自动化系统 选矿自动化系统 嵌入式项目浏览： 智能防溜系统 海关油气液体化工品物流监控系统 综合项目要求，从整个系统分析，我们需要： 自动化/嵌入式项目浏览 投标与方案 监控系统设计 监控系统调试 监控系统验收 项目管理 油库是储存和供应石油产品的专业性仓库,是协调原油生产和加工、成品油运输及供应的纽带。长期以来,我国油库数据采集工作中的许多操作都是采用人工作业的方式。一方面,不仅工作效率低,而且容易出现人为因素造成的失误另一方面,也不便于有关人员及时了解现场的实时运行情况,不利于提高企业的规范化管理水平。随着自动化

浅谈神经网络分析解析

浅谈神经网络 先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 如何解决回归问题？我们用眼睛看到某样东西，可以一下子看出它的一些基本特征。可是计算机呢？它看到的只是一堆数字而已，因此要让机器从事物的特征中找到规律，其实是一个如何在数字中找规律的问题。 例：假如有一串数字，已知前六个是1、3、5、7，9，11，请问第七个是几？ 你一眼能看出来，是13。对，这串数字之间有明显的数学规律，都是奇数，而且是按顺序排列的。 那么这个呢？前六个是0.14、0.57、1.29、2.29、3.57、5.14，请问第七个是几？ 这个就不那么容易看出来了吧！我们把这几个数字在坐标轴上标识一下，可以看到如下图形： 用曲线连接这几个点，延着曲线的走势，可以推算出第七个数字——7。 由此可见，回归问题其实是个曲线拟合(Curve Fitting)问题。那么究竟该如何拟合？机器不

可能像你一样，凭感觉随手画一下就拟合了，它必须要通过某种算法才行。 假设有一堆按一定规律分布的样本点，下面我以拟合直线为例，说说这种算法的原理。 其实很简单，先随意画一条直线，然后不断旋转它。每转一下，就分别计算一下每个样本点和直线上对应点的距离(误差)，求出所有点的误差之和。这样不断旋转，当误差之和达到最小时，停止旋转。说得再复杂点，在旋转的过程中，还要不断平移这条直线，这样不断调整，直到误差最小时为止。这种方法就是著名的梯度下降法(Gradient Descent)。为什么是梯度下降呢？在旋转的过程中，当误差越来越小时，旋转或移动的量也跟着逐渐变小，当误差小于某个很小的数，例如0.0001时，我们就可以收工(收敛, Converge)了。啰嗦一句，如果随便转，转过头了再往回转，那就不是梯度下降法。 我们知道，直线的公式是y=kx+b，k代表斜率，b代表偏移值(y轴上的截距)。也就是说，k 可以控制直线的旋转角度，b可以控制直线的移动。强调一下，梯度下降法的实质是不断的修改k、b这两个参数值，使最终的误差达到最小。 求误差时使用累加(直线点-样本点)^2，这样比直接求差距累加(直线点-样本点) 的效果要好。这种利用最小化误差的平方和来解决回归问题的方法叫最小二乘法(Least Square Method)。 问题到此使似乎就已经解决了，可是我们需要一种适应于各种曲线拟合的方法，所以还需要继续深入研究。 我们根据拟合直线不断旋转的角度(斜率)和拟合的误差画一条函数曲线，如图：

神经网络与复杂网络的分析

神经网络与复杂网络的分析 摘要 复杂网络在现实生活中是无处不在的，生物网络是它的一个分类。神经网络是很重要的生物网络。利用神经网络是可以研究一些其他的方向，如网络安全、人工智能等。而神经网络又可以因为它是复杂的网络，可以利用复杂网络的部分性质里进行研究，比如小世界效应的。 本文只要介绍了几篇应用复杂网络的研究，并进行简单的介绍和分析。 关键词：复杂网络、神经网络 Abstract The Complex network is in everywhere in real life, while Biological network is one of kinds of it. And neural network is one of the most important of biological network. The neural network could be used to research other subjects such as network security, artificial intelligence and so on. However we also use some properties of complex network to study neural network. Foe example we could use small-world to study it. This paper introduces and analysis five articles that use complex network. Key word：complex network、neural network

(完整版)小波神经网络的时间预测

基于小波神经网络的短时交通流预测 摘要 将小波神经网络的时间序列预测理论应用于短时交通流量的预测。通过小波分解与重构获取交通流量数据中的低频近似部分和高频随机部分, 然后在分析各种模型的优、劣的基础上, 选取较有效的模型或模型结合方式, 建立了交通流量预测模型。最后, 利用实测交通流量数据对模型仿真, 结果表明该模型可以有效地提高短时交通流量预测的精度。 关键词: 小波变换 交通流预测 神经网络 1.背景 众所周知, 道路交通系统是一个有人参与的、时变的、复杂的非线性大系统, 它的显著特点之一就是具有高度的不确定性(人为的和自然的影响)。这种不确定性给短时交通流量预测带来了极大的困难。这也就是短时交通流量预测相对于中长期预测更复杂的原因所在。在交通流量预测方面,小波分析不是一个完全陌生的工具，但是仍然处于探索性的应用阶段。实际上,这种方法在计算机网络的流量的预测中有着广泛的应用。与计算机网络一样,车流也表现出复杂的习性。所以可以把它的应用推广类比到交通流量的预测中来。小波分析有着与生俱来的解决非稳定时间序列的能力, 所以常常被单独用来解决常规时间序列模型中的问题。 2.小波理论 小波分析是针对傅里叶变换的不足发展而来的，傅里叶变换是信号处理领域里最为广泛的一种分析手段，然而他有一个严重的不足，就是变换抛弃了时间信息，变换结果无法判断某个信号发生的时间。小波是一种长度有限，平均值为0的波形，它的特点包括： （1）时域都具有紧支集或近似紧支集； （2）直流分量为0； 小波变换是指把某一基本小波函数ψ(t)平移b 后，再在不同尺度a 下与待分析的信号x(t)做内积。 dt a b t t x a b a WT x )()(1),(-=?*ψ??==?*)(),()()(,,t t x dt t t x b a b a ψψ （2 — 1） 等效的时域表达式为 dt a b x a b a WT x ωωψωj e )()(1),(-=?* a > 0 (2 — 2) 3.小波神经网络 小波神经网络是小波分析理论与神经网络理论相结合的产物，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号前向传播的同时误差反向传播的神经网络。 图一中1x ，2x ，....k x 是小波神经网络的输入参数，1y ，2y ....，m y 是小波神经网络的预测输出。

神经网络分析应用

基于动态BP神经网络的预测方法及其应用来源：中国论文下载中心 [ 08-05-05 15:35:00 ] 作者：朱海燕朱晓莲黄頔编辑：studa0714 摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。 关键字神经网络，BP模型，预测 1 引言 在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。 2 BP神经网络模型 BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重(图中如V,W)。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。

小波神经网络程序

这是一个小波神经网络程序,作者judyever %参考<青岛海洋大学学报> 2001年第1期一种基于BP算法学习的小波神经网络%% %step1--------网络初始化------------------------------------------- clc; clear all; %设定期望的误差最小值 err_goal=0.001; %设定最大循环次数 max_epoch=50; %设定修正权值的学习速率0.01-0.7 lr=0.7; epoch=0; x=0:0.01:0.3;%输入时间序列 d=sin(8*pi*x)+sin(16*pi*x);%目标输出序列 M=size(x,2);%输入节点的个数 N=M;%输出节点的个数 n=10;%隐形节点的个数 %这个地方需要改进，由于实际上隐形节点的个数可以通过小波的时频分析确定 Wjk=randn(n,M); Wij=randn(N,n); % a=randn(1,n); a=1:1:n; b=randn(1,n); % stepa=0.2*(x(M)-x(1)); % a=stepa(n-1)+stepa; % step=(x(M)-x(1))/n; % b=x(1)+step:step:x(1)+n*step; % y=zeros(1,N);%输出节点初始化 y=zeros(1,N);%输出节点初始化 net=zeros(1,n);%隐形节点初始化 net_ab=zeros(1,n);%隐形节点初始化 %step2--------对网络进行训练------------------------------------------- for i=1:1:N for j=1:1:n for k=1:1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end y(i)=y(i)+Wij(i,j)*mymorlet(net_ab(j)); %mymorlet是judyever编写的小波函数，以后可以扩展成输入不同的小波名字即可 % y(i)=mysigmoid(2,y(i)); end

神经网络分析法

神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。 神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。 编辑本段神经网络分析法在风险评估的运用 神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡量下，即为违约概率。神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此使该模型的应用受到了限制。Altman、marco和varetto（1994）在对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法；coats及fant（1993）trippi 采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行预测，取得较好效果。然而，要得到一个较好的神经网络结构，需要人为随机调试，需要耗费大量人力和时间，加之该方法结论没有统计理论基础，解释性不强，所以应用受到很大限制。 编辑本段神经网络分析法在财务中的运用 神经网络分析法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。 神经网络分析法对财务危机进行预测虽然神经网络的理论可追溯到上个世纪40年代，但在信用风险分析中的应用还是始于上个世纪90年代。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和输出层组成。国外研究者如Altman，Marco和Varetto(1995)，对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats，Pant(1993)采用神经网络分析法

神经网络在数据挖掘中的应用

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评测中的应用2

模糊神经网络的预测算法 ——嘉陵江水质评价 一、案例背景 1、模糊数学简介 模糊数学是用来描述、研究和处理事物所具有的模糊特征的数学，“模糊”是指他的研究对象，而“数学”是指他的研究方法。 模糊数学中最基本的概念是隶属度和模糊隶属度函数。其中，隶属度是指元素μ属于模糊子集f的隶属程度，用μf(u)表示，他是一个在[0,1]之间的数。μf(u)越接近于0，表示μ属于模糊子集f的程度越小；越接近于1，表示μ属于f的程度越大。 模糊隶属度函数是用于定量计算元素隶属度的函数，模糊隶属度函数一般包括三角函数、梯形函数和正态函数。 2、T-S模糊模型 T-S模糊系统是一种自适应能力很强的模糊系统，该模型不仅能自动更新，还能不断修正模糊子集的隶属函数。T-S模糊系统用如下的“if-then”规则形式来定义，在规则为R i 的情况下，模糊推理如下： R i:If x i isA1i,x2isA2i,…x k isA k i then y i =p0i+p1i x+…+p k i x k 其中，A i j为模糊系统的模糊集；P i j(j=1,2,…,k)为模糊参数；y i为根据模糊规则得到的输出，输出部分（即if部分）是模糊的，输出部分（即then部分）是确定的，该模糊推理表示输出为输入的线性组合。 假设对于输入量x=[x1,x2,…,x k]，首先根据模糊规则计算各输入变量Xj的隶属度。 μA i j=exp(-(x j-c i j)/b i j)j=1,2,…,k;i=1,2,…,n式中，C i j，b i j分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数数；n为模糊子集数。 将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子。 ωi=μA1j（x1）*μA2j（x2）*…*μA k j i=1,2,…,n 根据模糊计算结果计算模糊型的输出值y i。 Y I=∑n i=1ωi(P i0+P i1x1+…+P i k xk)/ ∑n i=1ωi 3、T-S模糊神经网络模型 T-S模糊神经网络分为输入层、模糊化层、模糊规则计划层和输出层四层。输入层与输入向量X I连接，节点数与输入向量的维数相同。模糊化层采用隶属度函数对输入值进行模

小波神经网络及其应用

小波神经网络及其应用 1014202032 陆宇颖 摘要：小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络，它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。首先阐明了小波变换和多分辨分析理论，然后介绍小波神经网络数学模型和应用概况。 1.研究背景与意义 人工神经网络是基于生物神经系统研究而建立的模型，它具有大规模并行处理和分布式存储各类图像信息的功能，有很强的容错性、联想和记忆能力，因而被广泛地应用于故障诊断、模式识别、联想记忆、复杂优化、图像处理以及计算机领域。但是，人工神经网络模型建立的物理解释，网络激活函数采用的全局性函数，网络收敛性的保证，网络节点数的经验性确定等问题尚有待进一步探讨和改善。 小波理论自 Morlet 提出以来，由于小波函数具有良好的局部化性质，已经广泛渗透到各个领域。小波变换方法是一种窗口大小固定但其形状可以改变, 时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法, 由于在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率, 在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率, 所以被誉为数学显微镜。正是这种特性, 使小波变换具有对信号的自适应性。基于多分辨分析的小波变换由于具有时频局部化特性而成为了信号处理的有效工具。实际应用时常采用Ｍａｌｌａｔ快速算法，利用正交小波基将信号分解到不同尺度上。实现过程如同重复使用一组高通和低通滤波器把信号分解到不同的频带上，高通滤波器产生信号的高频细节分量，低通滤波器产生信号的低频近似分量。每分解一次信号的采样频率降低一倍，近似分量还可以通过高通滤波和低通滤波进一步地分解，得到下一层次上的两个分解分量。 而小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）正是在近年来小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型，即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。 小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年,主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。其中,焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来,人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。 小波神经网络具有以下特点。首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。 2.数学模型与小波工具 2.1 小波变换及多分辨分析 L R（或更广泛的Hilbert 空间）中，选择一个母小波函数（又称为基本在函数空间2() ，使其满足允许条件： 小波函数）()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：

Workbench高级工程实例分析培训

Workbench高级工程实例分析培训 第1例：齿轮动态接触分析 该实例系统讲解模型的导入，接触设置，齿轮实现转动的方法和原理解释，并给学员演示空载荷负载作用下的齿轮结构的应力计算比较。 图1 斜齿轮接触的有限元模型 图2 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（空载）

图3 动态接触过程中某一时刻的等效应力云图（负载200N.m） 第2例：过盈装配结构分析 该实例会系统讲解过盈装配结构的应力分析方法。不同设置过盈量的计算结果比较和讨论设置过盈量的合理方法，摩擦系数，旋转速度对过盈装配应力的影响。 图4 过盈量为0.00005m时的等效应力（转速=0）图5 过盈量为0.00005m时的接触应力（转速=0）

图6 过盈量为0.00005m 时的等效应力（转速=4000） 图7 过盈量为0.00005m 时的接触应力（转速=4000） 第3例：液压阀结构的分析 该实例会讲解施加随空间变化的压力载荷和系统分析接触设置对求解的影响，并给出如何合理选取接触参数来实现较为准确的求解。 图8 变化压力载荷分布云图 图9 接触压力云图（摩擦系数=0.1，增强拉格朗日算法） 第4例：发动机活塞机构的多体动力学分析 该实例会讲解如何为多体设置驱动力和约束多体之间的运动关系的方法，并讲解柔性体的多体动力学分析和刚-柔耦合的多体动力学分析。

图10 0.12s时刻的等效应力云图（柔性体）图11 1.17s时刻的等效应力云图（柔性体） 图12 0.12s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）图13 1.17s时刻的等效应力云图（刚-柔耦合）第5例：薄壁结构的非线性屈曲分析 该实例会讲解如何在Workbench环境下完成薄壁结构的非线性屈曲分析并获得非线性屈曲载荷的方法，研究不同初始缺陷，弹塑性对非线性屈曲载荷的影响。

浅谈基于小波分析的神经网络

浅谈基于小波分析的神经网络 摘要：基于小波分析的神经网络在我们的日常生产中有着重要的作用，尤其是在故障检测中，正因为有了它的存在，使得我们能更好的对一些机器内部微小的部件进行检测。在一定程度上，避免了人工检测工作量大且准确度不高的情况，降低了检验的成本，减少了因零件损坏而带来的损失，为工业的生产提供了极大的帮助。 关键词：小波分析，神经网络，故障诊断 随着科学的进步与时代的发展，神经网络正慢慢的运用到我们的日常生活与生产之中。从1943年人们首次提出了人工神经网络这一概念至今，神经网络已经与越来越多的其他技术结合了起来，例如，结合神经元的混沌属性提出混沌神经网络，应用于组合优化的问题中，与粗集理论结合，应用于对数据的分类处理，与分形理论结合，应用于图形识别、图像编码、图像压缩等，与小波分析结合，应用于机械设备的故障检测中。以下是我对基于小波分析的神经网络的见解。 一、概述 小波分析即小波变换，是1981年Morlet首先提出的，经过发展后成为了一门学科，小波分析对低频信号在频域和高频信号在时域里有着较好的分辨率。而神经网络特有的对非线性适应性信息处理能力，当它与小波分析相结合后，使得它们能在对高压电网的信号处理，机械故障的检测等方面发挥了重要的作用。

二、小波神经网络的算法 小波神经网络的算法大体的思路是这样的，小波神经网络的核心是隐层神经元的激活函数小波基函数（Morlet ）进行非线性映射，信号通路只进行前向传递，待分类信号进行前向传递的同时，误差信号进行反向的传递。输出层的传递函数为S 函数，小波函数的拓扑结构如下所示： 小波函数的修正公式如下： (k 1)(k)*E mc ωωη ωω?+=++? （1） a(k 1)(k)*E a mc a a η?+=++? （2） b(k 1)(k)*E b mc b b η ?+=++? （3） 误差函数如下： 211 1(y yt )2N M n n m m n m E N ===-∑∑ （4） 输入层 隐含层 输出层

BP网络用于催化剂配方建模--MATLAB实例

BP 网络用于催化剂配方建模--MATLAB 实例 本例是《人工神经网络理论、设计及应用》（第二版）中BP 网络应用与设计的例子，现用MATLABF 仿真。 介绍：理论上已经证明，三层前馈神经网络可以任意精度逼近任意连续函数。本例采用BP 神经网络对脂肪醇催化剂配方的实验数据进行学习，以训练后的网络作为数学模型映射配方与优化指标之间的复杂非线形关系，获得了较高的精度。网络设计方法与建模效果如下： （1）网络结构设计与训练首先利用正交表安排实验，得到一批准确的实验数据作为神经网络的学习样本。根据配方的因素个数和优化指标的个数设计神经网络的结构，然后用实验数据对神经网络进行训练。完成训练之后的多层前馈神经网络，其输入与输出之间形成了一种能够映射配方与优化指标内在联系的连接关系，可作为仿真实验的数学模型。图3.28给出针对五因素、三指标配方的实验数据建立的三层前馈神经网络。五维输入向量与配方组成因素相对应，三维输出向量与三个待优化指标[脂肪酸甲脂转化率TR（%）、脂肪醇产率Y （%）和脂肪醇选择性S (%)]相对应。通过试验确定隐层结点数为4。正交表安排了18OH OH 组实验，从而得到18对训练样本。训练时采用了改进BP 算法： ) 1()(??+=?t W X t W αηδ（2）BP 网络模型与回归方程仿真结果的对比表3.3给出BP 网络配方模型与回归方程建立的配方模型的仿真结果对比。其中回归方程为经二次多元逐步回归分析，在一定置信水平下经过F 检验而确定的最优回归方程。从表中可以看出，采用BP 算法训练的多层前馈神经网络具有较高的仿真精度。

表3.3注：下标1表示实测结果，下标2表示神经网络输出结果，下标3表示回归方程 以下是具体操作： 编号A/Cu Z n/C u B/Cu C/Cu Mn/Cu T R1/% 1 T R2/% T R3/% Y OH 1/%Y OH 2/% Y OH 3/% S OH 1/% S OH 2/% S OH 3/% 10.050.130.080.140.0494.594.62 83.8396.3 96.56 95.9897.8 97.24 102.8320.0650.070.120.160.0288.05 88.0592.4375.575.97 76.5 86.586.68 79.6530.08 0.190.080.060.060.25 60.4382.0340.2141.4344.8796.2595.3681.9240.0950.110.060.160.0493.05 93.1194.3197.3196.29105.4399.3 99.39 103.0850.11 0.050.020.060.0294.65 94.7285.7988.5588.0677.8995.297.49 87.1260.1250.170.00.140.096.05 95.9697.0895.5 96.69 105.4399.599.52 104.7170.14 0.090.160.040.0461.00 61.1365.3959.7258.954.76 67.3569.1 73.52 80.1550.030.120.140.0270.40 70.3980.4437.5 41.83 46.3652.2551.3871.4590.17 0.150.10.040.083.383.32 70.2282.8580.4659.5 99.2 96.53 74.3 100.050.070.060.120.0584.585.27 70.2290.9 90.46 91.5195.997.87 92.75110.0650.190.040.020.0369.569.45 80.7761.865.03 55.2288.292.41 98.44120.08 0.130.00.120.0194.55 95.694.75 97.695.74 92.4499.697.93 101.65130.0950.050.160.020.0570.95 69.5192.8862.5460.452.5 60.162.63 68.12140.11 0.170.140.10.0387.287.16 78.6491.0 89.19 76.9299.899.36 92.22150.1250.110.10.00.0164.264.08 69.5958.359.12 54.0258.960.22 72.5 160.14 0.030.080.10.0586.15 86.1582.4 75.65 61.4329.9386.578.07 79.28170.1550.150.040.00.0377.15 77.1775.2371.971.72 83.9491.891.74 94.2318 0.17 0.090.020.080.0196.05 96 87.05 94.60 94.62 94.61 98.00 99.12 90.35

神经网络与遗传算法

5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 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。所以说, 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出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密

基于神经网络的频谱分析设计

基于神经网络的频谱分析设计 1.神经网络训练步骤 Step1. 以采样周期Ts =T/2N,对信号f ( t ) 采样, 获取2N + 1 个训练样本f ( k ) , k = 0, 1,...,N , 随机产生权值an 和bn, n = 1, 2,...,N . 给定任意小正实数Tol ,然后确定学习率eta = 0. 6 * 4/3*(N + 1)=0. 8/(N + 1), 令J = 0; Step2. 由式( 6) 计算神经网络输出f nn( k ) ; Step3. 由式( 7) 和( 8) 分别计算误差函数与性能指标e( k ) 和J ; Step4. 由式( 9) 和式( 10) 进行权值调整; Step5. 判断性能指标是否满足J < Tol?若满足, 结束训练; 否则令J = 0 返回Step2 重复上述训练过程. 2.频谱分析实例 设周期信号为 yd=240.*sin(s.*t)+0.1.*sin(2.*s.*t+10*pi/180)+12*sin(3.*s.*t+20*pi/18 0)+0.1.*sin(4.*s.*t+30*pi/180)+2.7.*sin(5.*s.*t+40*pi/180)+0.05.*sin( 6.*s.*t+50*pi/180)+2.1*sin(7.*s.*t+60*pi/180)+0.3.*sin(9.*s.*t+80*pi/ 180)+0.6.*sin(11.*s.*t+100*pi/180); 其中基波角频率为s=80*pi,M=40，是39个采样点：最低基频一个周波＋2。学习率为eta =0.0192，经过652次神经网络训练, 性能指标为: J = <1x652double>,tol=1.00e-19;a=<1x13double>,b=<1x13double>,幅频特性误差，如图2所示, 相频特性误差图，如图3所示。 3.程序 clear,close all，format long e J=0;k=0;s1=0;s2=0;s3=0; tol=1e-29;N=13;M=40;%39采样点：最低基频一个周波＋2 fs=1510;eta=10/(N*M);a0=0;a=zeros(1,N);%权值初始值

数控专业毕业论文选题

数控专业毕业论文选题 1、普通车床的数控化改造技术分析 2、对数控机床故障诊断的分析及研究 3、典型零件的数控加工工艺分析 4、车床工作台进给系统的结构分析 5、电脑外壳塑料模具设计 6、自车飞轮模具设计 7、简易立车自动回转刀架的设计 8、管内爬行机器人驱动机构设计 9、液压电梯闭式回路电液控制系统设计 10、带式运输机传动装置系统设计 11、气压传动机械手设计 12、零件的数控编程加工工艺流程 13、铣削组合机床及其主轴组件设计 14、数控机床的故障原因分析与处理 15、数控车床液压系统的设计分析 16、数控车床系统的故障诊断与维修 17、数控机床液压系统常见故障分析及诊断方法 18、数控机床控制及故障诊断系统分析与实现 19、数控机床机械加工效率的改进方法研究 20、数控机床维修的具体措施分析 21、数控机床维修改造中的问题与对策 22、试论数控机床的安装调试及维护 23、浅谈数控维修维修人才的培养 24、基于工艺特征的数控编程方法研究 25、数控机床变频器故障维修及解决方案 26、数控机床零件的加工工艺流程研究 27、数控机床中高速切削加工运用分析

28、浅析数控加工生产效率的运用 29、数控机床电气控制系统的PLC设计 30、数控机床排屑机构的改造与设计 31、PLC在数控机床电气控制方面的应用 32、数控机床改造中的弊端及应对措施 33、数控机床机床维修及保养 34、数控机床常见故障的基本处理及研究 35、基于PLC的数控机床电气控制系统分析 36、PLC应用技术在数控机床电气控制中的具体运用 37、基于PLC的数控机床电气控制 38、加工中心数控系统改造及维护应用 39、FANUC数控故障维修与保养 40、数控机床主轴系统实用案例分析 41、基于机器人数控技术的机械制造行业研究 42、机械模具数控加工制造技术分析 43、现代自动化机械制造中的数控技术应用 44、数控技术在机械加工技术中的探讨 45、数控机床中的电气控制系统故障及维护方法 46、数控技术在智能制造中的应用 47、数控刀具对数控加工工艺的影响分析 48、机械零件数控加工精度的方法 49、数控机械加工效率优化措施分析 50、UG软件对工程制图课及数控加工教学中的帮助运用 52、浅析数控加工生产效率的改进 53、一种数控加工自动上下料机械手的设计 54、人工智能在数控加工中的具体应用 55、机械数控加工技术水平的提高策略 56、基于UG带槽组合体的数控铣削加工研究 57、数控加工技术在机械模具制造中的具体应用