下载文档原格式
基于BP 神经网络的疾病诊断模型郑楷洪 兰妙萍中国矿业大学计算机学院摘要：医生诊断就诊人员是否患肾炎时，通常要化验人体内各种元素含量，通过分析元素含量来判断病人是否患病。
为了能够方便准确的诊断疾病，需要通过建立更加实用的数学模型来应用于诊断设备，实现更加准确的诊断。
本文引出了—种BP 神经网络预测模型，通过对已有数据记录进行数学分析，找出简单有效的肾炎诊断方法。
用Matlab 神经网络工具箱以7种元素化验结果作为网络的输入接点设计了三层神经网络模型，计算并对其检验，得到满意的结果，并对30组就诊病人数据进行了预测。
关键词：肾炎诊断；BP 神经网络；数学模型；数据分析一、 引言在现代生活当中，许多疾病困扰着我们的生活，在某种程度上说诊断疾病是一项相当复杂的过程，需要对许多因素进行分析，有时甚至会出现误诊，而且有时需要花销大量费用。
为了节约费用且能够方便准确的诊断疾病需要通过建立更加实用的数学模型来来应用于诊断设备,从而实现更加准确的诊断。
本文通过BP 神经网络构造出一个疾病诊断模型，通过对数据进行分析拟合来判断就诊人员是否患病。
二、 原理分析BP 神经网络可以是一种具有三层或三层以上的神经网络，包括输入层、中间层（隐层）和输出层，上下层之间实现全连接，而每层神经元间无连接。
当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。
按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层,即BP 算法。
BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入、输出间合适的线性或非线性关系。
“训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段。
三、 实现方法或步骤流程下面我们就基于BP 人工神经理论来建模。
（1）初始化。
给每个连接权值mt lm v w ,，阈值t m γθ,赋予区间（-1,1）内的随机值。
（2）随机选取一组输入和目标样本),...,,(),...,,(n 21n 21k k k k k k k k s s s T a a a P ==、提供给网络。
BP神经网络风险评估论文摘要：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。
2软件需求分析风险评估模型开发过程中,了解软件需求是很重要的。
软件开发主要是依据需求的不同而设计出的产品。
……………………. ………………. …………………毕业设计装题目：基于BP神经网络的变压器故障诊断研究订线……………….……. …………. …………. ………毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
BP神经网络实验报告BP神经网络实验报告一、实验目的本实验的目的是熟悉MATLAB中神经网络工具箱的使用方法，同时通过编程实现BP网络逼近标准正弦函数，来加深对BP网络的了解和认识，理解信号的正向传播和误差的反向传递过程。
二、实验原理传统的感知器和线性神经网络无法解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。
而BP网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力，因此成为应用最为广泛的一种神经网络。
BP算法将研究过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程，输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程，若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。
这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。
基于BP算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如下图所示：BP算法的数学描述：三层BP前馈网络的数学模型如下图所示。
三层前馈网中，输入向量为X=(x1,x2.xi。
xn)T；隐层输入向量为Y=(y1,y2.___。
y_m)T；输出层输出向量为O=(o1,o2.ok。
ol)T；期望输出向量为d=(d1,d2.dk。
dl)T。
输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示，V=(v1,v2.其中列向量vj 为隐层第j个神经元对应的权向量；v_j。
v_m)Y，隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示，W=(w1,w2.wk。
wl)，其中列向量wk为输出层第k个神经元对应的权向量。
下面分析各层信号之间的数学关系。
对于输出层，有：yj=f(netj)。
j=1,2.mnetj=∑vijxi。
j=1,2.m对于隐层，有：Ok=f(netk)。
k=1,2.l___∑wjk*yi。
k=1,2.lj=1其中转移函数f(x)均为单极性Sigmoid函数：f(x)=1/(1+e^-x)，具有连续、可导的特点，且f'(x)=f(x)[1-f(x)]。
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。
神经网络技术在异常网络行为检测中的应用随着互联网的快速发展和普及，网络攻击也愈发凶猛和普遍，网络安全问题成为社会关注的焦点之一。
安全专家们提出了一系列的安全措施，例如防火墙、数据加密、身份验证等，用于防范恶意攻击。
但是这些方法并不能完全保证网络安全，因为攻击者总是能够找到漏洞并进行攻击。
因此，如何发现网络中的异常行为，成为了保障网络安全的一项重要任务。
而神经网络技术在这方面的应用也越来越重要。
一、异常网络行为检测的意义异常网络行为检测是一种防范网络攻击的有效手段，它对于网络安全的保障意义重大。
正常的网络流量在网络中传输，具有明显的规律性和特征性，而异常流量则与正常的网络流量不同，比较难以分辨。
网络黑客往往利用这种难以分辨的特点，对网络进行攻击。
异常网络行为检测能够及时发现异常流量，并对其进行处理，防止网络被攻击。
自动化的检测技术能够大大提高检测的效率，降低人员的工作量。
通过这种方式，网络安全体系将更加强大，网络攻击的风险也大大降低。
二、神经网络技术的概述神经网络是模拟人类大脑工作模式的一种计算机应用技术。
神经网络是由一组互相连接的处理单元所组成的，可以对输入的信息进行处理和学习，并对之后的信息做出响应。
神经网络技术可以在不断学习的过程中，自动地提取和学习信息和特征，并能够在非线性情况下进行分类、识别等操作。
在网络安全领域，神经网络技术能够自动地提取网络流量的特征，对攻击行为进行自动化识别和防范。
该技术可以识别网络流量中的异常行为，并进一步预测未来的网络安全威胁。
三、异常网络行为检测是神经网络技术在网络安全领域中的一个重要应用。
通过神经网络技术，可以对异常网络流量进行分类和识别，从而提高网络攻击的检测率和准确率。
从分类的角度来看，神经网络可以分类的行为包括以下几种：1. 正常网络流量检测通过对正常网络流量的特征提取和学习，可以识别和预测网络流量中的正常行为。
2. 入侵检测入侵检测是指对网络入侵行为的检测，根据入侵行为进行分类和识别，并采取适当的措施进行防范和打击。
![基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/ec52f622cd7931b765ce0508763231126edb770e.png)
(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 201610840541.4(22)申请日 2016.09.21(71)申请人 广东工业大学地址 510090 广东省广州市越秀区东风东路729号(72)发明人 李志 黄少伟 (74)专利代理机构 北京精金石专利代理事务所(普通合伙) 11470代理人 刘晔(51)Int.Cl.G06F 19/00(2011.01)G06N 3/02(2006.01)(54)发明名称基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法，涉及智能诊断的数据分析的技术领域，包含有以下步骤：S1、采集数据，该数据包括结构化数据与非结构化数据；S2、对所采集的数据进行初步处理；S3、将经过初步处理的数据进行关键词的聚类；S4、将经过关键词聚类的数据通过训练好的BP神经网络算法建立数学模型，并将该数学模型作为分析结果进行输出。
本发明还公开了一种基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析系统。
本发明降低了诊断门槛，有效缓解看病难的形势。
权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 106485054 A 2017.03.08C N 106485054A1.基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法，其特征在于，包含有以下步骤：S1、采集数据，所述数据包括结构化数据与非结构化数据；S2、对所采集的数据进行初步处理；S3、将经过初步处理的数据进行关键词的聚类；S4、将经过关键词聚类的数据通过训练好的BP神经网络算法建立数学模型，并将所述数学模型作为分析结果进行输出。
2.如权利要求1所述的基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法，其特征在于，步骤S2中，所述初步处理包括清洗和格式转换。
3.如权利要求1所述的基于BP神经网络算法的智能诊断用数据分析方法，其特征在于，步骤S3中，将经过初步处理的数据进行关键词的聚类的步骤包括：S31、从数据中任意选取K个数据对象作为聚类中心、从而形成K个聚类，其中K为大于1、小于数据量的正整数；S32、分别计算聚类中心外其余数据到各个聚类中心的距离，并将聚类中心外其余数据分配到离自己最近的聚类中；S33、顺序选取一个数据以代替原来的聚类中心，并计算替代后消耗的方差E，选择消耗的方差E最小的数据作为确定的聚类中心；S34、重复步骤S32，若数据分配发生变化则继续按步骤进行数据处理，若数据分配未发生变化则输出聚类结果。
BP 神经网络与模糊控制在火灾探测系统中的应用1 Bp 神经网络1.1 Bp 神经网络的概述BP （Back Propagation ）网络是是一种按误差逆向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、隐含层和输出层。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐含层或者多隐含层结构；最后一个隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
1.2 Bp 神经网络的结构及算法BP 网络可以有多层，但为叙述简捷以三层为例导出计算公式。
设BP 网络为三层网络，输入神经元以i 编号，隐蔽层神经元以j 编号，输出层神经元以k 编号，示意图如图1-1所示，其具体形式在下面给出，隐蔽层第j 个神经元的输入为：∑=ii ji j o w net ，第j 个神经元的输出为)(j j net g o =，输出层第k 个神经元的输入为∑=j kj k o w net ，相应的输出为)(k k net g o =，式中g 为sigmoid 型函数，g(x)=)(11)(Θ+-+=x ex g ,式中ʘ为阈值或偏置值。
摘要空气质量指数的大小可以用来反应空气质量的好坏，而空气质量指数主要受PM2.5，PM10,一氧化碳，二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响，使得空气质量指数问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。
神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具，具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点，特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。
本文基于神经网络BP算法和RBF算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。
计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力，它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。
而通过BP和RBF算法的比较，更好的展现了神经网络在预测方面应用的可行性。
同时表明这两种方法具有一定的客观性和积极性。
关键词：空气质量指数；BP神经网络；RBF神经网络；MATLAB；预测AbstractThe size of the air quality index can be used to response the air quality, and the air quality index mainly due to PM2.5, PM10, carbon monoxide, nitrogen dioxide, sulfur dioxide and other factors, makes the issue of air quality is a great uncertainty and a certain degree of complexity. Neural network description and characterization as a powerful tool for non-linear phenomenon, with strong self-learning, self-organization, the characteristics of adaptive capacity, especially suitable for factor, uncertainty, randomness, non-linear and time-varying characteristics of the object of research. This design bases on the BP neural network algorithm and RBF neural network algorithm, using MATBLB neural network toolbox to establish air quality model and forecast the air quality index. The computation results showed that the BP model had good quality on forecasting precision and generalization ability. Besides,it provided a new method for urban air pollution forecasting. Through the comparison of BP and RBF algorithm, showing the feasibility of neural network in the prediction aspect better, and achieved good results which indicate the objectivity and enthusiasm of the design.Key words: Air quality index; BP neural network ;RBF neural network; MATLAB; Forecast目录1绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2神经网络的发展与研究现状 (2)1.3课题设计路线及主要工作 (2)2神经网络简介 (4)2.1BP神经网络简介 (4)2.1.1BP神经网络的定义 (4)2.1.2BP神经网络的基本原理 (4)2.1.3BP神经网络的应用 (5)2.1.4BP神经网络的优点及局限性 (5)2.2RBF神经网络简介 (6)2.2.1RBF神经网络的定义 (6)2.2.2RBF神经网络的基本原理 (7)2.2.3 RBF神经网络的特点 (7)2.2.4RBF神经网络的优点及局限性 (8)2.3模糊神经网络简介 (10)2.3.1模糊神经网络定义 (10)2.3.2模糊神经网络基本形式 (10)2.3.3模糊神经网络的发展动向及用途 (10)3开发软件简介 (12)3.1MATLAB发展历程 (12)3.2MATLAB的语言特点 (13)3.3MATLAB的基本功能及应用 (15)4基于BP神经网络预测仿真研究 (16)4.1预测原理 ................................................................................... 错误！未定义书签。
利用神经网络进行异常检测的实践指南引言：随着科技的不断进步和应用场景的扩大，异常检测在各个领域中变得越来越重要。
而神经网络作为一种强大的机器学习工具，已经被广泛应用于异常检测中。
本文将为读者提供一份实践指南，介绍如何利用神经网络进行异常检测。
一、异常检测的背景和重要性异常检测是指通过对数据进行分析和建模，识别出与正常模式不符的数据点或行为。
在各个领域中，如金融、网络安全、医疗等，异常检测都具有重要的应用价值。
通过及时发现异常，可以避免潜在的风险和损失。
二、神经网络在异常检测中的应用神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，具有强大的非线性建模能力。
在异常检测中，神经网络可以通过学习正常模式的特征，识别出与之不符的数据点。
常用的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、自编码器（Autoencoder）等。
三、数据预处理在进行异常检测之前，需要对数据进行预处理。
首先，需要对数据进行清洗，去除异常值和噪声。
其次，需要对数据进行归一化处理，将数据转化为统一的数值范围，以避免某些特征对异常检测结果的影响过大。
四、神经网络模型的选择在选择神经网络模型时，需要考虑数据的特点和异常检测的目标。
如果数据具有明显的分布特征，可以选择基于概率的模型，如高斯混合模型（GMM）。
如果数据具有复杂的非线性关系，可以选择基于深度学习的模型，如自编码器。
五、特征选择和提取在进行异常检测时，选择合适的特征对于提高检测效果至关重要。
可以通过领域知识和特征工程的方法，选择与异常相关的特征。
同时，也可以利用深度学习模型进行特征提取，将原始数据转化为更具代表性的特征表示。
六、模型训练和优化在进行模型训练时，需要将数据集划分为训练集和测试集。
通过在训练集上进行模型训练，可以学习到正常模式的特征表示。
然后，在测试集上进行模型评估，计算模型的准确率、召回率等指标。
如果模型效果不理想，可以通过调整模型参数、增加训练数据等方式进行优化。
七、异常检测结果的解释和应用在进行异常检测之后，需要对检测结果进行解释和应用。
