神经网络经典论文

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。

基于智能计算的水质预测预警系统的设计与实现温子铭1,刘双印1（1.广东海洋大学信息学院，广东湛江524088）摘要：及时准确地掌握水质变化趋势是确保水产品健康养殖的关键，为此，本设计采用智能计算与现代Web开发技术有机结合，以软件工程为指导，按照面向对象程序设计的方法，构建5种基于智能计算的水质预测预警模型；采用J2EE为开发工具设计实现了B/S架构的水质预测预警系统。

该系统主要有水质数据管理、水质数据趋势展示、水质指标溶解氧浓度预测、水质预警管理等功能模块组成，用户界面友好，水质预测精度较高，能够满足水产养殖水质管理的需要。

该系统的研制为提前掌握水质未来发展趋势、水污染预警提供基础数据和手段，为应对突发水质事件、水质调节、水产养殖生产管理与规划提供科学的决策依据，有一定的实用价值。

关键词:水产养殖；水质趋势；J2EE；水质预测预警系统；智能计算；Design and Implementation of Water Quality Predicting and Early Warning SystemBase on Smart ComputingWen Ziming, Liu Shuangyin(1. Information Institute of Guangdong Ocean University, Zhanjiang,GuangDong 524088) Abstract:Have a good command of water quality trends in time and accurately is the key to assure health growth of the aquatic products. Therefore, this design is combined with intelligent computing and modern web development technology, on the guidance of software engineer, and also established five kinds of water quality predicting and early warning models based on intelligent technology according to the measure of Object-Oriented Programming; We adopted J2EE as development tool to achieve the water quality predicting and early warning system based on B/S framework. This system mainly included water quality data management module, water quality data trend module, dissolved oxygen prediction module and water quality early warning module. It’s useful for users and can meet the needs of aquatic water quality management. The establishment of this system provide the basic data and methods to handling the future water quality trend and water pollution early warning. And also provide the scientific decision for dealing with the water pollution events, water quality adjustment, aquaculture management and plans. It has practical value.Key words: Aquaculture, water quality trend, J2EE, water quality predicting and early warning system, intelligent computing.1引言我国是水产养殖大国，也是世界上唯一一个养殖产量超过捕捞产量的国家, 水产养殖为解决食品供给、粮食安全、改善民生，增加农民收入等方面发挥了重要作用。

深度图神经⽹络（GNN）论⽂part1/经典款论⽂1. KDD 2016，Node2vec 经典必读第⼀篇，平衡同质性和结构性《node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》2. WWW2015，LINE 1阶+2阶相似度《Line: Large-scale information network embedding》3. KDD 2016，SDNE 多层⾃编码器《Structural deep network embedding》4. KDD 2017，metapath2vec 异构图⽹络《metapath2vec: Scalable representation learning for heterogeneous networks》5. NIPS 2013，TransE 知识图谱奠基《Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data》6. ICLR 2018，GAT attention机制《Graph Attention Network》7. NIPS 2017，GraphSAGE 归纳式学习框架《Inductive Representation Learning on Large Graphs 》8. ICLR 2017，GCN 图神经开⼭之作《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》9. ICLR 2016，GGNN 门控图神经⽹络《Gated Graph Sequence Neural Networks》10. ICML 2017，MPNN 空域卷积消息传递框架《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》part2/热门款论⽂2020年之前11.[arXiv 2019]Revisiting Graph Neural Networks: All We Have is Low-Pass Filters重温图神经⽹络：我们只有低通滤波器[论⽂]12.[NeurIPS 2019]Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks 打破天花板：更强的多尺度深度图卷积⽹络[论⽂]13.[ICLR 2019] Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank先预测后传播：图神经⽹络满⾜个性化 PageRank[论⽂][代码]14.[ICCV 2019]DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?DeepGCN：GCN能像CNN⼀样深⼊吗？[论⽂][代码(Pytorch)][代码(TensorFlow)]15.[ICML 2018]Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks基于跳跃知识⽹络的图表征学习[论⽂]16.[AAAI 2018]Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning深⼊了解⽤于半监督学习的图卷积⽹络[论⽂]2020年17.[arXiv 2020]Deep Graph Neural Networks with Shallow Subgraph Samplers具有浅⼦图采样器的深图神经⽹络[论⽂]18.[arXiv 2020]Revisiting Graph Convolutional Network on Semi-Supervised Node Classification from an Optimization Perspective从优化的⾓度重新审视半监督节点分类的图卷积⽹络[论⽂]19.[arXiv 2020]Tackling Over-Smoothing for General Graph Convolutional Networks解决通⽤图卷积⽹络的过度平滑[论⽂]20.[arXiv 2020]DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNsDeeperGCN：训练更深的 GCN 所需的⼀切[论⽂][代码]21.[arXiv 2020]Effective Training Strategies for Deep Graph Neural Networks深度图神经⽹络的有效训练策略[论⽂][代码]22.[arXiv 2020]Revisiting Over-smoothing in Deep GCNs重新审视深度GCN中的过度平滑[论⽂]23.[NeurIPS 2020]Graph Random Neural Networks for Semi-Supervised Learning on Graphs⽤于图上半监督学习的图随机神经⽹络[论⽂][代码]24.[NeurIPS 2020]Scattering GCN: Overcoming Oversmoothness in Graph Convolutional Networks 散射GCN：克服图卷积⽹络中的过度平滑[论⽂][代码]25.[NeurIPS 2020]Optimization and Generalization Analysis of Transduction through Gradient Boosting and Application to Multi-scale Graph Neural NetworksTransduction through Gradient Boosting 的优化和泛化分析及其在多尺度图神经⽹络中的应⽤[论⽂][代码]26.[NeurIPS 2020]Towards Deeper Graph Neural Networks with Differentiable Group Normalization 迈向具有可微组归⼀化的更深图神经⽹络[论⽂]27.[ICML 2020 Workshop GRL+]A Note on Over-Smoothing for Graph Neural Networks关于图神经⽹络过度平滑的说明[论⽂]28.[ICML 2020]Bayesian Graph Neural Networks with Adaptive Connection Sampling具有⾃适应连接采样的贝叶斯图神经⽹络[论⽂]29.[ICML 2020]Continuous Graph Neural Networks连续图神经⽹络[论⽂]30.[ICML 2020]Simple and Deep Graph Convolutional Networks简单和深度图卷积⽹络[论⽂] [代码]31.[KDD 2020] Towards Deeper Graph Neural Networks⾛向更深的图神经⽹络[论⽂] [代码]32.[ICLR 2020]Graph Neural Networks Exponentially Lose Expressive Power for Node Classification 图神经⽹络对节点分类的表达能⼒呈指数级 下降[论⽂][代码]33.[ICLR 2020] DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification DropEdge：迈向节点分类的深度图卷积⽹络[Paper][Code]34.[ICLR 2020] PairNorm: Tackling Oversmoothing in GNNsPairNorm：解决GNN中的过度平滑问题[论⽂][代码]35.[ICLR 2020]Measuring and Improving the Use of Graph Information in Graph Neural Networks测量和改进图神经⽹络中图信息的使⽤[论⽂] [代码]36.[AAAI 2020]Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View从拓扑⾓度测量和缓解图神经⽹络的过度平滑问题[论⽂]同学们是不是发现有些论⽂有代码，有些论⽂没有代码？学姐建议学概念读没代码的，然后再读有代码的，原因的话上周的⽂章有写，花⼏分钟看⼀下【学姐带你玩AI】公众号的——《图像识别深度学习研究⽅向没有导师带该怎么学习》part3/最新款论⽂37.[arXiv 2021]Two Sides of the Same Coin: Heterophily and Oversmoothing in Graph Convolutional Neural Networks同⼀枚硬币的两⾯：图卷积神经⽹络中的异质性和过度平滑[论⽂]38.[arXiv 2021]Graph Neural Networks Inspired by Classical Iterative Algorithms受经典迭代算法启发的图神经⽹络[论⽂]39.[ICML 2021]Training Graph Neural Networks with 1000 Layers训练 1000 层图神经⽹络[论⽂][代码]40.[ICML 2021] Directional Graph Networks ⽅向图⽹络[论⽂][代码]41.[ICLR 2021]On the Bottleneck of Graph Neural Networks and its Practical Implications 关于图神经⽹络的瓶颈及其实际意义[论⽂]42.[ICLR 2021] Adaptive Universal Generalized PageRank Graph Neural Network[论⽂][代码]43.[ICLR 2021]Simple Spectral Graph Convolution简单的谱图卷积[论⽂]。

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。

模糊神经网络第一篇：模糊神经网络的基本原理及应用模糊神经网络是一种最早应用于模糊理论和神经网络理论的融合体，是一种新型的人工智能技术。

模糊神经网络的基本原理是将模糊理论和神经网络理论相结合，通过神经元与模糊集之间的映射建立模糊神经网络，实现数据处理和分类识别的功能。

模糊神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层接收输入数据，隐含层对输入数据进行加工处理，输出层根据隐含层提供的输出结果进行数据分类和识别。

整个模型的训练过程是通过反向传播算法实现，用来更新神经元之间权值的调整，进而提高分类和识别的准确度。

模糊神经网络在模式识别、图像处理、智能控制、时间序列预测等许多领域得到广泛应用，其应用具有许多优点。

例如，在模式识别领域，其能够对样本数据的模糊性进行精细化处理，提高识别精度；在智能控制领域，其能够通过学习和反馈调整策略，提高自适应控制效果，还能够模拟人的认知过程，具有较高的仿真能力，从而实现全面协调的规划与决策。

尽管模糊神经网络具有许多优点，但是和其他神经网络一样，其存在一些缺点。

例如，网络模型设计难度大，需进行繁琐的参数优化和实验验证；模型训练过程中存在局部最优问题，可能导致模型的收敛速度较慢，所以在实际应用过程中，需要充分考虑它们的优缺点来选择合适的模型。

综上所述，模糊神经网络在人工智能领域的应用具有广泛的前景，因为其能够克服传统的困难，更好地解决问题。

在未来，我们将不断地研究模糊神经网络的性能优化和应用扩展，为促进人工智能理论与应用的融合做出更大的贡献。

第二篇：模糊神经网络的案例分析及实现方法模糊神经网络是人工智能领域重要的一类算法之一，它在图像处理、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用。

下面我们以智能交通管理为例，介绍模糊神经网络的具体应用过程。

模糊神经网络在实现智能交通管理中，主要可以实现车辆流量监测、拥堵监测、交通信号优化等功能。

其中，车辆拥堵监测是模糊神经网络在智能交通管理中的应用较为广泛的方向。

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。

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。

《神经网络的稳定性研究》论文
神经网络的稳定性研究
近年来，神经网络技术在多个领域得到了广泛的应用，尤其是自然语言处理、图像分类和计算机视觉等方面。

然而，这项技术目前仍存在一些不足之处，例如稳定性问题。

稳定性是指系统在一定条件下行为保持不变的能力，是神经网络程序中最重要的性质之一。

本文旨在探讨神经网络系统的稳定性研究，提出稳定性研究的概念，并从网络结构、激活函数和学习算法三个方面具体分析。

首先，从网络结构的角度分析神经网络的稳定性，涉及的内容包括突触的强度、神经元联接的密度和网络结构的复杂度等。

通过仔细控制上述参数，可以改善网络的稳定性。

其次，从激活函数的角度分析神经网络的稳定性，涉及的内容包括激活函数类型、激活函数参数和激活函数的可拓展性等。

选择合适的激活函数能够有效地降低网络的不稳定性，而灵活的激活函数能够有效地扩展神经网络的空间。

最后，从学习算法的角度分析神经网络的稳定性，涉及的内容包括学习算法的优化策略、学习算法的正则化和学习算法的泛化能力等。

通过改进优化算法，在一定程度上可以提升系统的稳定性。

此外，采用一定的正则化策略可以降低神经网络模型的复杂性，减少过拟合现象，进而提升网络的稳定性。

综上所述，神经网络稳定性研究是一项重要的研究内容，其中涉及的内容包括网络结构、激活函数和学习算法三个方面。

研究人员可以通过仔细控制上述参数，有效地改进神经网络的稳定性，为将神经网络技术应用于商业应用奠定基础。

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。

人工神经网络学号：7学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院2009年12月目录第一部分：绪论31.1人工神经网络的定义31.2人工神经网络的基本原理31.3生物神经元31.4人工神经元模型41.5人工神经网络模型51.6.常见神经元响应函数71.7.神经网络基本学习算法81.7.1有教师学习（监督学习）81.7.2无教师学习（无监督学习）81.7.3强化学习（再励学习）8第二部分：反向传播网络92.1 BP网络92.1.1BP网络主要应用：92.1.2BP网络特点92.1.3多层BP网络简介102.2三层BP网络102.2.1三层BP网络结构图102.2.2三层BP网络学习算法112.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题11 第三部分：自适应竞争神经网络123.1自组织网络123.1.1网络类型123.1.2网络学习规则133.2竞争网络133.2.1网络结构133.2.2竞争网络原理143.2.3网络工作方式143.2.4 网络训练153.2.5竞争网络的局限性15第四部分：地震预报的MATLAB实现154.1基于人工神经网络的地震预测研究背景154.2模型的建立164.3自适应竞争网络对地震等级进行预测164.3.1数据处理164.3.2自适应竞争网络设计174.4BP网络对地震的大小进行预测184.4.1数据处理184.4.2BP网络的设计19第五部分：作业21第一部分：绪论1.1人工神经网络的定义人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

”1.2人工神经网络的基本原理人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。

人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。

人工神经网络为数字识别提供了新的手段。

正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。

关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。

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。

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。

卷积神经网络论文引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、语音识别等领域。

本文旨在介绍CNN的基本原理、网络结构以及应用领域。

CNN的基本原理CNN是一种受到生物视觉启发的神经网络结构，其核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取图像的特征。

具体而言，CNN使用一个或多个卷积层来捕获图像中的空间特征，并通过池化层将特征降采样。

此外，CNN还包括全连接层和激活函数来完成分类任务。

卷积层是CNN的关键组成部分，其通过卷积操作将输入特征图与卷积核进行逐元素乘法和求和操作，得到输出特征图。

卷积操作具有局部感受野和权值共享的特点，能够有效地提取图像的局部特征。

池化层用于降低特征图的空间分辨率，通过取区域内的最大值或均值来减少特征数量，从而降低计算复杂度并增加网络的不变性。

全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射进行分类，每个神经元都与上一层的所有神经元相连接。

激活函数则引入非线性变换，提高网络的表达能力。

CNN的网络结构CNN的网络结构通常包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数。

具体的网络结构可以根据任务需求进行设计和调整。

卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，由多个卷积核组成。

每个卷积核通过卷积操作对输入特征图进行处理，生成输出特征图。

卷积核的数量决定了输出特征图的深度。

池化层池化层通过降采样操作减少特征图的尺寸，进一步减少网络的计算复杂度。

常见的池化操作有最大池化和平均池化。

池化层通常与卷积层交替使用。

全连接层全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射进行分类。

每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，通过权重和偏置实现特征的线性组合和非线性变换。

激活函数激活函数引入非线性变换，提高网络的表达能力。

常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

CNN的应用领域CNN在图像识别、目标检测、语音识别等领域取得了显著的成绩。

基于神经网络的图像分类研究论文基于神经网络的图像分类研究涉及将图像分类自动识别，是一种计算机视觉技术的关键研究。

本文旨在介绍该领域的研究进展，具体内容包括：一、基于神经网络的图像分类技术。

它指的是使用神经网络来对输入图像进行分类，即从数据中构建合适的模型，用于识别图像的类别。

神经网络主要通过反向传播算法来处理样本特征，这种算法能够以多种方式找到最佳模型以便准确地识别任意给定输入图像的类别。

二、本文首先介绍了使用神经网络进行图像分类的基本原理，其中主要涉及的包括神经网络模型的构建、训练和测试，反向传播算法的应用，特征工程以及特征选择等。

随后，结合最新的技术进展，总结了一些常用的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、深度信念网络（DNN）、诸如此类的多种深度学习模型，并详细介绍了这些模型的特点以及各自的使用优缺点。

最后，本文还介绍了当前基于神经网络的图像分类研究所面临的挑战，以及改进算法的可行方法，以确保分类准确率和效率。

总之，基于神经网络的图像分类技术具有很高的实用价值，可有效地解决复杂的图像识别问题。

因此，未来的研究会越来越多地关注这类技术，力求提高图像分类的准确性和效率。

基于神经网络的图像分类研究是计算机视觉领域的关键研究，主要是将图像分类自动识别。

其原理是使用神经网络来处理图像的特征，采用反向传播算法构建模型，以便有效识别不同类别的图像。

常用的神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、深度信念网络（DNN）等，它们都具有较好的分类准确性和效率。

然而，基于神经网络的图像分类仍面临着许多挑战，比如学习能力弱等。

因此，研究者们十分致力于改进算法，以便提高图像分类的准确性和效率。