计算智能与智能系统课程实验神经网络数值实验

智能系统设计实验报告一、实验目的本次实验旨在通过设计和实现一个智能系统，来展示学生对于智能系统设计的理解和应用能力。

通过此实验，学生将了解智能系统的基本原理和设计流程，掌握智能系统的设计方法和实现技巧。

二、实验内容1. 确定智能系统的功能和性能要求2. 设计系统结构和模块3. 实现系统功能并进行测试验证4. 分析系统性能并优化改进三、实验步骤1. 确定智能系统的功能和性能要求在实验开始前，首先需要明确智能系统的功能和性能要求。

这包括系统需要实现的具体功能，以及对系统性能的各种指标要求。

2. 设计系统结构和模块根据系统要求，设计系统的整体结构和各个模块之间的关系。

确定各个模块的功能和接口，以及数据传输和处理的方式。

3. 实现系统功能并进行测试验证根据系统设计，编写代码实现系统的各项功能。

在实现过程中，需要进行适时的测试验证，确保系统的各项功能符合要求。

4. 分析系统性能并优化改进完成系统功能实现后，需要对系统性能进行分析评估。

根据评估结果，对系统进行优化改进，提高系统的性能和稳定性。

四、实验结果经过实验设计和实现，我们成功开发了一个智能系统，实现了系统的各项功能和性能要求。

系统能够准确、高效地完成指定任务，并具备良好的稳定性和扩展性。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了智能系统的设计原理和实现方法，掌握了智能系统设计和开发的基本技能。

同时，我们也发现了在系统设计与实现过程中可能存在的问题和挑战，为今后的智能系统设计与开发提供了宝贵的经验和启示。

总之，本次实验不仅加深了我们对智能系统的理解，也提升了我们的动手能力和解决问题的能力。

希望通过持续的实践和学习，我们能够在智能系统设计领域取得更大的进步和成就。

江苏科技大学计算智能实验计算机科学与工程学院实验一手写数字识别的神经网络算法设计与实现一、实验目的通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。

二、实验器材PC机 matlab软件三、实验内容按照BP神经网络设计方法选用两层BP网络，构造训练样本集，并构成训练所需的输入矢量和目标向量，通过画图工具，获得数字原始图像，截取图像像素为0的最大矩形区域，经过集合变换，变成16*16的二值图像，再进行反色处理，其图像数据特征提取为神经网络的输入向量。

通过实验证实，BP神经网络应用于手写数字识别具有较高的识别率和可靠性。

四、实验原理BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成. 正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元. 若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程. 通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程.五、实验步骤1、首先对手写数字图像进行预处理,包括二值化、去噪、倾斜校正、归一化和特征提取,生成BP神经网络的输入向量m和目标向量target. 其中m选取40×10的矩阵,第1列到第10列代表0～9的数字.target为9×10的单位矩阵,每个数字在其所排顺序位置输出1,其他位置输出0.2、然后神经网络的训练过程是识别字符的基础，直接关系到识别率的高低。

输送训练样本至BP神经网络训练, 在梯度方向上反复调整权值使网络平方和误差最小。

学习方法采用最速下降方法，输入结点数为16*16=256，隐层传输函数为sigmoid函数(logsig)，一个输出结点，输出传输函数为pureline(purelin),隐层结点数为sqrt(256+1)+a(a=1~10),取为25。

人工智能实验报告内容人工智能实验报告内容人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种重要的技术，正在逐渐影响到我们的日常生活和工作。

本次实验旨在学习和探索人工智能的基本技术，并通过实践加深对其原理和应用的理解。

首先，本次实验分为两个部分：人工智能基础技术的学习和人工智能应用的实践。

在人工智能基础技术学习的部分，我们研究了人工智能的核心技术包括机器学习、神经网络、深度学习等。

我们首先学习了机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

我们使用Python编程语言，利用机器学习库进行了实践，例如使用Scikit-learn库实现了线性回归和K-means 聚类算法。

其次，我们学习了神经网络的基本原理和算法，在激活函数、损失函数、优化算法等方面进行了深入研究。

我们利用TensorFlow库搭建了神经网络模型，并使用MNIST数据集进行了手写数字识别的实验。

通过不断调整网络结构和参数，我们逐渐提高了模型的准确率。

最后，我们学习了深度学习的原理和常用的深度学习模型，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。

我们使用Keras库搭建了CNN模型，并使用CIFAR-10数据集进行了图像分类实验。

通过优化网络结构和参数，我们的模型在测试集上取得了较高的准确率。

在人工智能应用的实践部分，我们选择了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）为主题，具体研究了文本分类和情感分析两个任务。

我们使用了Python编程语言和NLTK（Natural Language Toolkit）库进行了实践。

首先，我们使用朴素贝叶斯算法实现了文本分类的任务，通过比较不同的特征提取方法，我们找到了最适合该任务的特征提取方法。

其次，我们使用情感词典和机器学习算法实现了情感分析的任务，通过对情感分析模型进行评估和调优，我们提高了模型的准确率和鲁棒性。

计算神经科学模型及其仿真实验结果展示引言：神经科学是研究神经系统的结构、功能和发展的学科，计算神经科学是利用数学模型和计算机仿真来探究神经系统的研究领域。

计算神经科学模型可以帮助我们理解神经系统的工作原理，并且通过仿真实验结果展示，我们可以观察和分析神经系统的行为，从而揭示大脑的复杂性和多样性。

本文将介绍计算神经科学模型的基本概念和常用方法，并展示一些仿真实验结果。

1. 计算神经科学模型的概述神经系统是生物体中复杂而精密的系统，其功能与结构之间的关系被认为是认知和行为的基础。

计算神经科学模型是用数学和统计方法来描述和预测神经系统功能的数学模型。

这些模型可以通过建立各种神经元之间的连接方式、传导机制和学习规则来分析和解释神经系统的行为。

2. 计算神经科学模型的种类在计算神经科学领域，有多种不同类型的模型被广泛应用于研究。

其中包括：- 神经元模型：描述神经元内部的电生理特性，并且模拟神经元的动作电位传播；- 神经网络模型：描述神经元之间的连接方式，并研究神经网络的信息传递和动力学行为；- 大脑区域模型：模拟不同大脑区域之间的相互作用和信息传递；- 学习与记忆模型：探索神经系统中的学习和记忆机制，例如，人工神经网络和深度学习模型。

3. 计算神经科学模型的构建方法构建计算神经科学模型的方法具有多样性，常用的方法包括：- 传统微分方程模型：利用微分方程来描述神经元的电生理过程和脉冲传导；- 神经网络模型：利用图论和网络科学的方法，建立神经元之间的连接关系和拓扑结构；- 机器学习方法：利用机器学习算法对大脑的结构和功能进行建模和分析；- 人工智能方法：利用人工智能技术，如深度学习方法，实现复杂的大脑功能仿真。

4. 计算神经科学模型的应用领域计算神经科学模型在多个领域有广泛的应用，一些应用领域包括：- 神经疾病研究：通过模拟神经系统的异常行为，帮助诊断和治疗神经系统疾病；- 大脑机器接口：研究大脑与计算机交互的方法，实现脑-机界面的应用；- 复杂网络理论研究：通过模拟复杂网络的行为，研究网络系统的鲁棒性和动力学行为。

《神经网络与深度学习》课程标准【课程名称】神经网络与深度学习【适用专业】高等职业教育智能产品开发专业一、课程定位1．课程性质本课程为智能产品开发专业职业技能核心课程。

2．课程任务通过本课程学习培养学生智能产品设计与开发的综合能力，包括机器学习、深度学习相关概念，介绍TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用等。

3．课程衔接本课程的前序课程为《Python程序设计》、《人工智能导论》，后续课程为《顶岗实习》。

二、课程目标通过本课程学习，理解智能产品开发过程中涉及到的诸多AI技术，能够根据实际要求完成人工智能项目的设计、制作、调试，培养学生基本专业技能、积极参与意识、责任意识、协作意识和自信心，使教学过程更有目的性和针对性。

养成良好的沟通能力与团队协作精神，具有安全文明的工作习惯、良好的职业道德、较强的质量意识和创新精神。

具体应具备以下能力：1．理解人工智能产品结构设计与生产过程的基本概念；2．理解人工智能产品的基本算法、机器学习概念；3．理解深度学习概念，了解其应用领域；4．TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念5．理解线性回归概念；6．支持向量机；7．聚类分析；8．神经网络和自然语言处理等算法；9．人工智能产品控制程序编写与调试；10．智能产品使用说明书的编写。

【教学内容】学习情境 职业能力目标 学习子情境 教学内容 课时分配一、安装TensorFlow 1、安装前的环境准备2、能够使用Linux系统和Python语言3、能够独立安装Anaconda4、能够安装CUDA和cuDNN5、掌握TensorFlow测试方法（一）安装CUDA和cuDNN1、CUDA的安装2、cuDNN的安装3、Protocol Buffer4、Bazel5、从源代码编译并安装4（二）安装和测试TensorFlow1、安装TensorFlow2、运行向量相加的例子3、加载过程存在的一些问题4二、TensorFlow 编程策略 1、掌握计算图与张量2、熟练使用TensorFlow的运行模型3、正确创建变量并管理变量空间4、掌握variable_scope()与name_scope()及其使用方法（一）TensorFlow的数据模型1、分析并演示分析TensorFlow的数据模型2、会使用计算图描述TensorFlow计算模型3、张量的使用6（二）TensorFlow的运行模型1、TensorFlow系统结构概述2、简单使用会话3、使用with/as环境上下文管理器4、Session的参数配置5、placeholder机制6三、深度前馈神经网络 1、掌握网络的前馈方式2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4、前向传播算法5、线性模型的局限性6、激活函数（一）网络的前馈方式及全连接的概念1、前馈网络2、全连接的概念3、神经元与全连接结构4（二）激活函数 1、常用激活函数2、激活函数实现去线性化3、激活函数调用栈的查看6（三）多层网络解决异或运算1、损失函数2、经典损失函数3、自定义损失函数4四、优化网络的方法 1、基于梯度的优化2、反向传播3、学习率的独立设置4、拟合（一）基于梯度的优化1、梯度下降算法的概念2、随机梯度下降4（二）反向传播 1、简要解释反向传播算法2、自适应学习率算法3、TensorFlow提供的优化器6（三）学习率的独立设置 1、指数衰减的学习率2、其他优化学习率的方法6合 计 50 三、考核与评价本学习领域的课程宜考核采用过程考核和期末上机随即抽题方式。

一、实验目的与要求1. 掌握神经网络的原理和基本结构；2. 学会使用Python实现神经网络模型；3. 利用神经网络对手写字符进行识别。

二、实验内容与方法1. 实验背景随着深度学习技术的不断发展，神经网络在各个领域得到了广泛应用。

在手写字符识别领域，神经网络具有较好的识别效果。

本实验旨在通过实现神经网络模型，对手写字符进行识别。

2. 神经网络原理神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成。

每个神经元接收来自前一个神经元的输入，通过激活函数处理后，输出给下一个神经元。

神经网络通过学习大量样本，能够自动提取特征并进行分类。

3. 实验方法本实验采用Python编程语言，使用TensorFlow框架实现神经网络模型。

具体步骤如下：（1）数据预处理：从公开数据集中获取手写字符数据，对数据进行归一化处理，并将其分为训练集和测试集。

（2）构建神经网络模型：设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层用于接收输入数据，隐藏层用于提取特征，输出层用于输出分类结果。

（3）训练神经网络：使用训练集对神经网络进行训练，调整网络参数，使模型能够准确识别手写字符。

（4）测试神经网络：使用测试集对训练好的神经网络进行测试，评估模型的识别效果。

三、实验步骤与过程1. 数据预处理（1）从公开数据集中获取手写字符数据，如MNIST数据集；（2）对数据进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]区间；（3）将数据分为训练集和测试集，比例约为8:2。

2. 构建神经网络模型（1）输入层：输入层节点数与数据维度相同，本实验中为28×28=784；（2）隐藏层：设计一个隐藏层，节点数为128；（3）输出层：输出层节点数为10，对应10个类别。

3. 训练神经网络（1）定义损失函数：均方误差（MSE）；（2）选择优化算法：随机梯度下降（SGD）；（3）设置学习率：0.001；（4）训练次数：10000；（5）在训练过程中，每100次迭代输出一次训练损失和准确率。

BP神经网络实验2010年12月目录1自主学习模块 (2)1.1书面回答预习问题 (2)1.1.1训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是什么？ (2)1.1.2神经网络（例如BP 训练仪）训练的中止条件是什么？ (2)1.1.3如何根据检验结果判断训练好的网络可用来实测？ (2)1.2远程测控实验室网上学习与练习 (2)1.2.1经典常规传感器的交叉敏感与传感器的稳定性 (2)1.2.2多传感器数据融合改善传感器稳定性的基本原理 (3)1.2.3数据融合算法简介 (4)1.2.4 BP神经网络 (6)2自主训练模块 (12)2.1实验目的 (12)2.2实验内容 (12)2.2.1基本训练部分一 (12)2.2.2基本训练部分二 (14)2.2.3用BP 网络训练仪消除压力传感器对工作电流的交叉敏感，提高压力测量精度 (19)2.2.4 组建智能压力传感器系统 (22)3自主应用模块 (23)3.1实验目的 (23)3.2实验内容 (23)3.3实验步骤 (23)3.3.1 消除压力传感器对温度的交叉敏感 (24)3.3.2消除压力传感器对电流的交叉敏感 (26)4．自主提高模块 (27)4.1 神经网络结构的移植与实测 (27)4.2思考问题 (28)1自主学习模块1.1书面回答预习问题1.1.1训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是什么？训练神经网络网络之前，需要进行的三个步骤的准备工作是：准备训练样本、根据实际情况设置神经网络各层节点数及测量误差目标值与迭代次数（反向传播次数）、输入样本训练及检验。

1.1.2神经网络（例如BP 训练仪）训练的中止条件是什么？将网络输出结果与期望输出样本比较，计算其偏差。

若偏差小于给定的目标值，则训练结束；反之，则要调整网络结构参数，进行新的网络训练，直至偏差小于目标值。

如设置网络训练终止条件：如训练代数为1000，均方差指标为1*10-61.1.3如何根据检验结果判断训练好的网络可用来实测？将检验输入样本输入训练好的网络，并计算网络输出结果与期望输出样本的偏差。

山西财经大学信息管理学院王保忠编《人工智能实验指导书》适用专业：计算机科学与技术信息管理与系统信息科学与计算一、学时与学分总学时：48；总学分：4；实验学时：16；实验学分：1二、实验课的任务、性质与目的本实验课程是计算机专业、信息管理与系统学生的一门专业课程，通过实验软件环境提供的大量演示性、验证性和开发设计性实验，帮助学生更好地熟悉和掌握人工智能的基本原理和方法；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对人工智能的相关理论有更深刻的认识。

三、基本原理本实验涉及人工智能的经典理论和方法，以及计算智能的部分分支和实现方法，主要包括以下内容：1. 产生式系统实验2. 搜索策略实验3. 神经网络实验4. 自动规划实验四、实验方式与基本要求本实验目的是使学生进一步加深对人工智能的基本原理和方法的认识，通过实践了解人工智能的实现手段。

实验方式：1. 实验共16学时；2. 由指导教师讲解实验的基本要求，提示算法的基本思想；3. 实验一人一组，独立完成实验的演示、验证和开发设计；4. 学生在完成预习报告后才能进入实验室进行实验。

五、实验项目的设置与内容提要《人工智能实验指导书》实验名称实验目的内容简介1 产生式系统实验熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

2 搜索策略实验熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。

主要包括盲目式、启发式搜索类的10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

3 神经网络实验理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。

通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。

主要包括以BP网为代表的ANN的验证性实验及设计性实验。

并包括用BP网解决一些非线性问题的典型设计实验（如异或问题、布尔代数及非线性函数模拟等）4 自动规划实验理解自动规划的基本原理，掌握为活动实体（人、组织、机器）设计合理的行为、按时间顺序的活动序列等基本技术。

《计算智能与智能系统》课程实验实验题目：神经网络数值实验实验一、利用感知器进行分类输入代码：%画输入向量的图像P = [-0.5 -0.5 +0.3 -0.1 -4; -0.5 +0.5 -0.5 +1.0 5];T = [1 1 0 0 1];plotpv(P,T); % plotpv函数利用感知器的输入向量和目标向量来画输入向量的图像%建立神经网络net = newp([-40 1;-1 50],1);hold on%添加神经元的初始化值到分类图linehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1}); % plotpc函数用来画分类线%训练神经网络E = 1; % E为误差net.adaptParam.passes = 3; % 决定在训练过程中重复次数while (sse(E)) % sse函数是用来判定误差E的函数[net,Y,E] = adapt(net,P,T); % 利用输入样本调节神经网netlinehandle = plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);% 画出调整以后的分类线drawnow; % 延迟一段时间end%模拟simp = [0.7; 1.2];a = sim(net,p);% 利用模拟函数sim计算出新输入p的神经网络的输出plotpv(p,a);circle = findobj(gca,'type', 'line');set(circle,'Color','red');hold on;plotpv(P,T);plotpc(net.IW{1},net.b{1});hold off;axis([-2 2 -2 2]);输出：实验二、BP神经网络（1）输入代码：%画出非线性函数图像k = 1;p = [-1:.05:1];t = sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')title('要逼近的非线性函数');xlabel('时间');ylabel('非线性函数');%未训练网络输出n = 10;net = newff(minmax(p), [n,1], {'tansig''purelin'}, 'trainlm'); % 对于该初始网络，可以应用sim()函数观察网络输出y1 = sim(net,p);% 同时绘制网络输出曲线，并与原函数相比较figure;plot(p,t,'-',p,y1,'--')title('未训练网络的输出结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出－－原函数－');%进行网络训练net.trainParam.epochs = 50;net.trainParam.goal = 0.01;net = train(net,p,t);%进行网络测试y2 = sim(net,p);figure;plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,y2,'-.')title('训练后网络的输出结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出');输出：结果分析：从上图可知，没有经过训练的网络，其输出结果模拟效果比较差，经过训练的BP神经网络的模拟效果较好。

计算智能与模式识别实验感知器与ADALINE网络问题每个字符(图象)由16个像素组成，即一个44⨯像素的数组。

图象中黑色像素赋值为1，白色像素赋值为1-，则它们分别转化为16维的特征向量1x ,2x ,3x ,4x . 例如：特征向量为T 1)1,1,1,1,1,1,1,1 ,1 ,1 ,1 ,1 ,1,1,1,1(----------=x . 分别使用感知器和ADALINE 网络，编制程序进行实验。

原理分析1.感知器工作原理：设{}11,t x ,{}22,t x ,…,{}Q Q t ,x 是线性可分两类训练样本, 其中，ni R ∈x 为感知器的输入，1i t =或0为对应于i x 的目标输出。

目标：根据上述训练样本，建立求解感知器权值和阈值,θw 的学习算法，使()T i i f t θ-=w x ，其中f 为硬限幅函数。

感知器的学习规则：(1)()()()(1)()()()()()k k e k k k k e k e k t k y k θθ+=+⎧⎪+=-⎨⎪=-⎩w w x 其中，()()[]()()()()()()()0(0)1,1T t k k y k f k k k k f θθ⎧⎪⎪=-⎨⎪-⎪⎩x w x x w 是的目标输出为的实际输出,为硬限幅函数初值，取较小的随机数，如在中随机选取单神经元感知器---两类线性分类器设 {}{}12(1)(1)(1)12(12)(2)(2)12,,,class A ,,,class B Q Q ⎧⊂⎪⎨⊂⎪⎩x x x x x x n R ⊂是线性可分两个类的训练样本，则存在超平面将这两类分开：因此，可使用一个n 个输入的单神经元感知器将这两类训练样本分开：选取感知器的权值与阈值分别为()12,,Tn w w w =w ，θ，则()1)1(1 ,1Q i f i T ≤≤=-θx w ，()(2)20, 1T i f i Q θ-=≤≤w x从而，单神经元感知器可实现线性可分的两类分类。

一、实验背景随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种重要的机器学习算法，已经在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了显著的成果。

为了更好地理解和掌握神经网络的基本原理和应用，我们进行了为期一周的神经网络实训实验。

二、实验目的1. 理解神经网络的基本原理和结构；2. 掌握神经网络训练和推理的基本方法；3. 通过实际操作，加深对神经网络的理解和应用。

三、实验内容1. 神经网络基本原理在实验过程中，我们首先学习了神经网络的基本原理，包括神经元结构、激活函数、损失函数等。

通过学习，我们了解到神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过学习大量样本数据，实现对未知数据的分类、回归等任务。

2. 神经网络结构设计我们学习了神经网络的结构设计，包括输入层、隐含层和输出层。

输入层负责接收原始数据，隐含层负责对数据进行特征提取和抽象，输出层负责输出最终结果。

在实验中，我们尝试设计了不同层级的神经网络结构，并对比分析了其性能。

3. 神经网络训练方法神经网络训练方法主要包括反向传播算法和梯度下降算法。

在实验中，我们使用了反向传播算法对神经网络进行训练，并对比了不同学习率、批量大小等参数对训练效果的影响。

4. 神经网络推理方法神经网络推理方法主要包括前向传播和后向传播。

在前向传播过程中，将输入数据通过神经网络进行处理，得到输出结果；在后向传播过程中，根据输出结果和实际标签，计算损失函数，并更新网络参数。

在实验中，我们实现了神经网络推理过程，并对比分析了不同激活函数对推理结果的影响。

5. 实验案例分析为了加深对神经网络的理解，我们选择了MNIST手写数字识别数据集进行实验。

通过设计不同的神经网络结构，使用反向传播算法进行训练，最终实现了对手写数字的识别。

四、实验结果与分析1. 不同神经网络结构对性能的影响在实验中，我们尝试了不同层级的神经网络结构，包括单层神经网络、多层神经网络等。

结果表明，多层神经网络在性能上优于单层神经网络，尤其是在复杂任务中，多层神经网络具有更好的表现。

浅论计算智能中的计算方法连德忠（龙岩班）前言：随着计算机普及和应用程度的提高，人工智能学的应用前景被各方有识之士普遍看好。

人工智能的目标一直就是模拟人类智能，目前，研究人工智能有两条途径。

一方面，有许多科学家，尤其是一些神经生物学家试图从生理上研究人脑，及其各部件的关系，一旦摸清了大脑工作机制，就可以利用高度发展的光、电子以及生物器件构筑类似的结构。

但是，这种自然智能理论方面的研究举步维艰，离真正理解人脑复杂而庞大的神经网络及其工作方式还有很长的距离。

另外一方面，科学家们从功能实现的角度入手，利用已有的计算工具去实现人脑的功能，取得了许多成果，并让世人能够领略人工智能的魅力。

这就是近年来，在人工智能学中包含的另一个很有前途的研究方向——计算智能（CI，Computational Intelligence）一计算智能的内涵：对人类而言，智能是知识集合与智力的合称，是指人类认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。

它集中表现在反映客观事物深刻、正确、完全的程度，以及运用知识解决实际问题的速度和质量上，往往通过观察、判断、联想、创造等表现出来。

牛津现代高级英语词典将之定义为学习、理解和推理的能力。

生物智能表现了人类智力活动的一般特征，包括生物智能的目的性、综合性及学习扩展性。

这些方面看似简单，实则相当复杂，以致难以入手研究。

比如人类对自己的视觉机理到现在也只是了解了一小部分，关于视皮层如何分析视觉信号，人类仍知之甚少。

然而科学并未因此而停滞不前，它总是在可以突破的地方首先契入进去。

我们今天谈论人工智能时，通常是指狭义的人工智能，也就是传统的基于符号推理的人工智能技术，其主要目标是应用符号逻辑的方法模拟人的问题求解、推理、学习等方面的能力。

这好像有点违背常理，通常人们认为类似下棋、诊断、推理公式等事情只有专家才能做到尽善尽美，为什么计算机反而容易模仿呢？原因就在于这些事情可以符号化，可以精确量化，可以在串行的Von Neumann型计算机上运行；相反，对于人类在日常生活中辨认人物、听懂语音等这些具有Common-sense性质的事情，计算机却很难做到。

一、实验目的本次实验旨在了解神经网络的基本原理，掌握神经网络的构建、训练和测试方法，并通过实验验证神经网络在实际问题中的应用效果。

二、实验内容1. 神经网络基本原理（1）神经元模型：神经元是神经网络的基本单元，它通过接收输入信号、计算加权求和、应用激活函数等方式输出信号。

（2）前向传播：在神经网络中，输入信号通过神经元逐层传递，每层神经元将前一层输出的信号作为输入，并计算输出。

（3）反向传播：在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断调整各层神经元的权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。

2. 神经网络构建（1）确定网络结构：根据实际问题选择合适的网络结构，包括输入层、隐含层和输出层的神经元个数。

（2）初始化参数：随机初始化各层神经元的权重和偏置。

3. 神经网络训练（1）选择损失函数：常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（CE）等。

（2）选择优化算法：常用的优化算法有梯度下降、Adam、SGD等。

（3）训练过程：将训练数据分为训练集和验证集，通过反向传播算法不断调整网络参数，使预测值与真实值之间的误差最小化。

4. 神经网络测试（1）选择测试集：从未参与训练的数据中选取一部分作为测试集。

（2）测试过程：将测试数据输入网络，计算预测值与真实值之间的误差，评估网络性能。

三、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需数据，并进行预处理。

2. 神经网络构建：根据实际问题确定网络结构，初始化参数。

3. 神经网络训练：选择损失函数和优化算法，对网络进行训练。

4. 神经网络测试：将测试数据输入网络，计算预测值与真实值之间的误差，评估网络性能。

四、实验结果与分析1. 实验结果（1）损失函数曲线：观察损失函数随训练轮数的变化趋势，分析网络训练效果。

（2）测试集误差：计算测试集的预测误差，评估网络性能。

2. 结果分析（1）损失函数曲线：从损失函数曲线可以看出，随着训练轮数的增加，损失函数逐渐减小，说明网络训练效果较好。

第1篇一、实验背景随着计算机科学、人工智能、大数据等领域的快速发展，智能计算技术逐渐成为当前研究的热点。

为了更好地掌握智能计算的基本原理和应用，我们进行了为期两周的智能计算实验。

本次实验旨在让学生通过实践操作，加深对智能计算理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。

二、实验内容1. 实验环境本次实验所使用的软件平台为Python，主要利用NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行智能计算实验。

硬件环境为个人计算机，操作系统为Windows或Linux。

2. 实验步骤（1）数据预处理数据预处理是智能计算实验的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

通过NumPy和Pandas库对实验数据进行预处理，为后续的智能计算模型提供高质量的数据。

（2）特征工程特征工程是智能计算实验的关键环节，通过对原始数据进行降维、特征选择等操作，提高模型的预测性能。

本实验采用特征选择方法，利用Scikit-learn库实现。

（3）模型选择与训练根据实验需求，选择合适的智能计算模型进行训练。

本次实验主要涉及以下模型：1）线性回归模型：通过线性回归模型对实验数据进行预测，分析模型的拟合效果。

2）支持向量机（SVM）模型：利用SVM模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。

3）决策树模型：采用决策树模型对实验数据进行预测，分析模型的预测性能。

4）神经网络模型：使用神经网络模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。

（4）模型评估与优化对训练好的模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化。

主要采用以下方法：1）交叉验证：利用交叉验证方法评估模型的泛化能力。

2）参数调整：通过调整模型参数，提高模型的预测性能。

3）特征选择：根据模型评估结果，重新进行特征选择，进一步提高模型的性能。

三、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗、数据集成、数据转换等操作，实验数据的质量得到了显著提高。

预处理后的数据满足后续智能计算模型的需求。

计算智能课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握计算智能的基本概念、方法和应用，培养学生运用计算智能解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）理解计算智能的基本概念及其在生活中的应用；（2）掌握计算智能的主要方法，如遗传算法、人工神经网络、粒子群优化等；（3）了解计算智能的发展历程和未来趋势。

2.技能目标：（1）能够运用计算智能方法解决实际问题；（2）熟练使用相关软件和工具进行计算智能建模和分析；（3）具备一定的编程能力，实现简单的计算智能算法。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队协作精神；（2）培养学生对计算智能领域的兴趣，激发其进一步深造的欲望；（3）强化学生对科技改变生活的认识，提高其社会责任感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算智能的基本概念、方法及其在各个领域的应用。

具体安排如下：1.计算智能概述：介绍计算智能的定义、发展历程和应用领域；2.遗传算法：讲解遗传算法的原理、特点及其在优化问题中的应用；3.人工神经网络：阐述人工神经网络的工作原理、训练方法及其在模式识别、自然语言处理等领域的应用；4.粒子群优化：介绍粒子群优化算法的基本概念、原理及其在求解复杂优化问题中的应用；5.计算智能在实际问题中的应用：分析计算智能在生产调度、机器人路径规划、图像处理等方面的应用案例。

三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行授课，包括：1.讲授法：通过讲解计算智能的基本概念、方法和应用，使学生掌握相关知识；2.案例分析法：分析计算智能在实际问题中的应用案例，提高学生的实践能力；3.讨论法：学生针对计算智能的相关问题进行讨论，培养学生的思维能力和团队协作精神；4.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，加深对计算智能方法的理解。

四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用国内外优秀的计算智能教材，为学生提供系统的理论知识；2.参考书：提供相关的计算智能参考书籍，拓展学生的知识视野；3.多媒体资料：制作精美的课件和教学视频，提高课堂教学效果；4.实验设备：配置相关的计算机和实验设备，确保学生能够进行实验操作。

⼈⼯智能实验报告-BP神经⽹络算法的简单实现⼈⼯神经⽹络是⼀种模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统，能提⾼⼈们对信息处理的智能化⽔平。

它是⼀门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等⽅⾯⽐起以前有了较⼤的发展，但⾄今⽆根本性的突破，还有很多空⽩点需要努⼒探索和研究。

1⼈⼯神经⽹络研究背景神经⽹络的研究包括神经⽹络基本理论、⽹络学习算法、⽹络模型以及⽹络应⽤等⽅⾯。

其中⽐较热门的⼀个课题就是神经⽹络学习算法的研究。

近年来⼰研究出许多与神经⽹络模型相对应的神经⽹络学习算法，这些算法⼤致可以分为三类：有监督学习、⽆监督学习和增强学习。

在理论上和实际应⽤中都⽐较成熟的算法有以下三种：(1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)；(2) 模拟退⽕算法；(3) 竞争学习算法。

⽬前为⽌，在训练多层前向神经⽹络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之⼀。

但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度⽐较慢，或者只求得了局部极⼩点等等。

因此，近年来，国外许多专家对⽹络算法进⾏深⼊研究，提出了许多改进的⽅法。

主要有：(1) 增加动量法：在⽹络权值的调整公式中增加⼀动量项，该动量项对某⼀时刻的调整起阻尼作⽤。

它可以在误差曲⾯出现骤然起伏时，减⼩振荡的趋势，提⾼⽹络训练速度；(2) ⾃适应调节学习率：在训练中⾃适应地改变学习率，使其该⼤时增⼤，该⼩时减⼩。

使⽤动态学习率，从⽽加快算法的收敛速度；(3) 引⼊陡度因⼦：为了提⾼BP 算法的收敛速度，在权值调整进⼊误差曲⾯的平坦区时，引⼊陡度因⼦，设法压缩神经元的净输⼊，使权值调整脱离平坦区。

此外，很多国内的学者也做了不少有关⽹络算法改进⽅⾯的研究，并把改进的算法运⽤到实际中，取得了⼀定的成果：(1) 王晓敏等提出了⼀种基于改进的差分进化算法，利⽤差分进化算法的全局寻优能⼒，能够快速地得到BP 神经⽹络的权值，提⾼算法的速度；(2) 董国君等提出了⼀种基于随机退⽕机制的竞争层神经⽹络学习算法，该算法将竞争层神经⽹络的串⾏迭代模式改为随机优化模式，通过采⽤退⽕技术避免⽹络收敛到能量函数的局部极⼩点，从⽽得到全局最优值；(3) 赵青提出⼀种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经⽹络学习算法。