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飞蠓-BP神经网络分类

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BP神经网络在分类与预测中的应用解析

BP神经网络在分类与预测中的应用解析

BP神经网络在分类与预测中的应用
一、 BP神经网络
1.1 神经网络(Artificial Neural Netwroks,简称ANN) 1.1.1 研究ANN目的 1.1.2 研究ANN方法 (2) 争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算 1.1.3 ANN的研究内容 机，即ANN计算机。 1.1.4 人工神经网络概述 1.1.5 脑神经信息活动的特征 1.1.6 ANN研究的目的和意义
一、 BP神经网络
1.1 神经网络(Artificial Neural Netwroks,简称ANN) 1.1.8 神经网络基本模型 1.1.9 人工神经网络研究的局限性 （1）ANN研究受到脑科学研究成果的限制 （2）ANN缺少一个完整、成熟的理论体系 （3）ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩 （4）ANN与传统技术的接口不成熟
BP神经网络在分类与预测中的应用
一、 BP神经网络
1.1 神经网络(Artificial Neural Netwroks,简称ANN) 1.1.1 研究ANN目的 1.1.2 研究ANN方法 (1) 通过揭示物理平面与认知平面之间的映射 ,了解 1.1.3 ANN的研究内容 它们相互联系和相互作用的机理,揭示思维的本质，探 1.1.4 人工神经网络概述 索智能的本源。 1.1.5 脑神经信息活动的特征 1.1.6 ANN研究的目的和意义
BP神经网络在分类与预测中的应用
一、 BP神经网络
1.1 神经网络(Artificial Neural Netwroks,简称ANN) 1.1.1 1.1.2 1.1.3 (1) (2) 研究ANN目的 研究ANN方法 ANN的研究内容 理论研究 实现技术的研究
(3) 应用的研究 探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故 障检测、智能机器人等。

蠓虫分类

蠓虫分类
1.2000 1.8600
1.2600 2.0000
1.2800 2.00001 Nhomakorabea3000 1.9600
>> p=[p1;p2]'
p =
Columns 1 through 13
1.2400 1.3600 1.3800 1.3800 1.3800 1.4000 1.4800 1.5400 1.5600 1.1400 1.1800 1.2000 1.2600
9 2
>> size(p2)
ans =
6 2
>> size(p)
ans =
2 15
>> pr=minmax(p)
pr =
1.1400 1.5600
1.2700 2.0800
>> goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)]
goal =
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
STANDARD BACKPROP
NEURON: Index = 0 Type = I, X = 100, Y = 100, Out = 1.38000000006
NEURON: Index = 1 Type = I, X = 100, Y = 200, Out = 1.90000000006
NEURON: Index = 2 Type = H, X = 300, Y = 100
p=[p1;p2]';%p1和p2分别作为数据p的两个行
pr=minmax(p);%取出每行的最小值和最大值
goal=[ones(1,9),zeros(1,6);zeros(1,9),ones(1,6)];%产生一个两行15列的数据，对应数据p的期望输出.第一行先有9个1，再有6个0；第二行现有9个0，再有6个1. 10两位输出表示9只Af, 01输出表示6只APf

神经网络+数学建模模型及算法简介

神经网络+数学建模模型及算法简介

人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的： 这样的话，我们就可以得到
WT X = 0 j
一、引例
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开
• 例如；取A＝（1.44，2.10）和 B＝(1.10，1.16)， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中x表示触角长；y表示翼长． • 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
oj x2
n
-1
y = f (∑ wi xi − θ )
i =1
y = f (∑wxi ) i
i=1
n
• 参数识别：假设函数形式已知，则可以从已有的 输入输出数据确定出权系数及阈值。
简单原理
人工神经网络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。
人工神经网络的分类
按网络连接的拓扑结构分类：
层次型结构：将神经元按功能分成若干层，如输入层、 中间层（隐层）和输出层，各层顺序相连 单 纯 型 层 次 型 结 构
人工神经网络的分类
按网络内部的信息流向分类：
前馈型网络：网络信息处理的方向是从输入层到各隐 层再到输出层逐层进行

数学模型-神经网络模型

数学模型-神经网络模型

触角长 类别 1.14 Apf 1.18 Apf 1.20 Apf 1.24 Af 1.26 Apf 1.28 Apf 1.30 Apf 1.36 Af
• 翼长 触角长 类别
• 1.64 1.38 Af
• 1.82 1.38 Af
• 1.90 1.38 Af
• 1.70 1.40 Af
• 1.82 1.48 Af
（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256 个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编 码．
数学模型
四、反向传播算法（B-P算法）
算法的目的：根据实际的输入与输出数据，计算模型的参 数（权系数）
1．简单网络的B-P算法
图6 简单网络
数学模型
❖ 假设有P个训练样本，即有P个输入输出对
定理2 对于具有多个隐层的前馈神经网络；设激发函数为S
函数；且指标函数取 P
E Ep
（8）
p 1
其中 E p
1 2
NL
(t
(
p)
(i)
a( p) L
(i)) 2
i 1
（9）
则每个训练循环中按梯度下降时；其权重迭代公式为
wl( p) (i,
j)
wl( p1) (i,
j
)
( l
a p) ( p) l 1
wk(i,j) 表示从第k-1层第j个元到第k层第i个元的权重，
ak (i) 表第k层第i个元的输出
数学模型
假设：
（3）设层与层间的神经元都有信息交换（否则，可设它们 之间的权重为零）；但同一层的神经元之间无信息传 输． (4) 设信息传输的方向是从输入层到输出层方向；因此称为 前向网络．没有反向传播信息．

BP神经网络及简单示例ppt课件

BP神经网络及简单示例ppt课件
n=-10:0.1:10 a=tansig(n) plot(n,a) grid on 如右图所示
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
.
newff
常用函数
创建一个BP网络，其调用格式为：
net=newff
net=newff(PR,[S1 S2 …SN1],{TF1 TF2…TFN1},BTF,BLF,PF)
输入层
i
中间层 j
输出层
k
xi
ji .
kj
n
p
V kf( (f( (xiji))k)j)0或 1
j1
i1
输入层
i
中间层 j
输出层
k
xi
ji
kj
2、通过已知样本训练出合适的权值 ji、kj
使输出为(0,1)或(1,0)。
3、将待区分的蠓虫数据输入网络，求值。 .
权值求法：向后传播法
理想输出 Af类(1,0)，Apf类(0,1)记为 { Tis}
.
应用范围
医学：疾病识别
图像：识别、去噪、增强、配准、 融合
金融：股票和有价证券的预测分 析、资本收益的预测和分析、风 险管理、信用评估等等
.
神经网络结构图
输入层
中间层
输出层
.
生物神经元结构：
树突
细胞体
细胞核
轴突
.
突触 神经末梢
神经元结构模型
x1
x2
x3
xj
ij

蠓虫分类

蠓虫分类

蠓虫的分类问题(方红城曹鹏杨科)摘要在现实生活中，要对许多事物进行分类，有了新的事物，要将其划入已知的类别，就需要建立相关的模型和规则。

人工神经网络（Artifical Neural Network,ANN）是一种模拟人脑信息处理方法的非线性系统，它的独特性在于它是一种黑箱理论，具有较强的处理非线性问题的能力，比较适合于一些信息复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确问题的建模，如本文中关于蠓虫类别判断的建模。

通过给定的训练样本进行机器训练，建立输出与输入变量之间的函数关系，建立非线性过程的模拟模型。

本文利用神经网络来进行蠓虫类别的判断。

根据蠓虫的触角长度和翼长加以区分，对已知的15组数据（两种蠓虫的触角长度和翼长）以及3只待分类的蠓虫运用BP（Back-Propogation）神经网络模型对蠓虫的分类问题进行了讨论，得到三只蠓是均属于Af 类的结果。

人工神经网络例如本论文中关于蠓虫类别判断的建模。

关键词：神经网络 BP算法1 问题的重述两种蠓虫Af和Apf已有生物学家..W L Grogan和..W W Wirth根据它们的触角长度和翼长加以区分（见附图），9只Af蠓虫用星形标记，6只Apf蠓虫用圆圈标记。

根据给出的触角长度和翼长识别一只标本是Af还是Apf是重要的问题：若给定一只Af或者Apf族的蠓虫，如何正确地区分它属于哪一族？将建立的模型用于触角长和翼长分别为（1.24，1.80），（1.28，1.84），（1.40，2.04）的三个标本，分别给出它们所属类别。

若设Af是宝贵的传粉益虫，Apf是某种疾病的载体，是否可以修改你的分类方法，若需修改，怎么改？Af 1 2 3 4 5 6 7 8 9触角长度 1.24 1.36 1.38 1.38 1.38 1.4 1.48 1.54 1.56翼长 1.72 1.74 1.64 1.82 1.9 1.7 1.82 1.82 2.08Apf 1 2 3 4 5 6触角长度 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 1.30翼长 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.962问题的分析如上的问题是有代表性的，它的特点是要求依据已知资料（9 只Af 的数据和6 只Apf 的数据）制定一种分类方法，类别是已经给定的（Af 或Apf）。

BP神经网络分类

0.4
356.04 45.4 7.99 98.9 6.77 0.7 585.72 22.14 95.86 0.13 97.38 90.04
400 40 8 40 60 0.3 710 10 60 0.3 45 65
0.2
338.14 47.43 8.74 100.43 5.89 0.72 577.47 22.72 98.15 0.12 103.95 91.52
clc p1=[1.24,1.27]; %第一类蠓虫 p2=[1.14,1.82]; %第二类蠓虫，本程序只是举的一个例子，一般的训练样本要多一点
p=[p1;p2]'; pr=minmax(p); %归一化 goal=[ones(1,1),zeros(1,1);zeros(1,1),ones(1,1)]; %本程序设定的是两个分类，第一类赋值矩阵 为【1 0】，第二类为【0 1】 net=newff(pr,[5,2],{'logsig','logsig'});%构建网络
属于第四类
案例②
训练样本（两个蠓虫种类）
[1.24,1.27]
训练标准
[1.14,1.82]
[1,0]
[0,1]
测试样本
[1.24 1.80; 1.28 1.84; 1.40 2.04]
改程序也可以改进，改进可参考案例①的程序
程序 2：神经网络（蠓虫）分类
运行环境：Matlab2011a
clear
y4=sum(y3)/i%取 i 次结果的平均值 else
fprintf('请重新运行')%如果第二次就超范围的话，得到的结果是前两次之和，是错结果 训练误差图（最后一次结果的误差图）
每次次的运行结果：一共运行了 18 次

基于BP神经网络的储粮害虫分类识别研究

基于BP神经网络的储粮害虫分类识别研究
方明;周龙
【期刊名称】《武汉工业学院学报》
【年(卷),期】2009(028)004
【摘要】基于图像处理技术的储粮害虫检测过程中,需要解决多种害虫多特征的识别分类问题.提出运用BP神经网络来进行害虫特征分类的方法.通过对储粮害虫图像的预处理,获取并优化提取5个特征参数输入BP网络进行训练.仿真结果表明,训练网络对粮仓中4类常见害虫的识别率达到了95%,得到了较好的识别结果.
【总页数】4页(P70-73)
【作者】方明;周龙
【作者单位】武汉工业学院,电气信息工程系,湖北,武汉,430023;武汉工业学院,电气信息工程系,湖北,武汉,430023
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.基于数字图像处理技术的储粮害虫分类识别研究 [J], 张红梅;范艳峰;田耕
2.基于支持向量机的储粮害虫分类识别技术研究 [J], 甄彤;范艳峰
3.基于Gabor小波与支持向量机对储粮害虫分类识别 [J], 赵娟
4.基于L-M算法优化BP神经网络的储粮害虫分类识别研究 [J], 沈国峰;程筱胜;戴宁;崔海华
5.基于L-M算法优化BP神经网络的储粮害虫分类识别研究 [J], 沈国峰; 程筱胜; 戴宁; 崔海华
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深度学习之BP神经网络

深度学习之BP神经⽹络模型、策略、算法： 在深度学习中，⽆论多么复杂的结构，终究逃不过三种构造，那就是模型、策略、算法，它们都是在这三种结构基础上进⾏的变形、扩展、丰富 模型：构建参数、函数，确定学习⽅式 策略：策略的重点时损失函数，即构造出⼀种能都使得损失最⼩的函数结构 算法：不断迭代，深度学习BP神经⽹络基本概念： BP神经⽹络是⼀种多层的前馈神经⽹络，其主要的特点是：信号是前向传播的，⽽误差是反向传播的。

它模拟了⼈脑的神经⽹络的结构，⽽⼈⼤脑传递信息的基本单位是神经元，⼈脑中有⼤量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。

BP神经⽹络，类似于上述，是⼀种简化的⽣物模型。

每层神经⽹络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于⼀个感知器。

输⼊层是单层结构的，输出层也是单层结构的，⽽隐藏层可以有多层，也可以是单层的。

输⼊层、隐藏层、输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接。

总得来说，BP神经⽹络结构就是，输⼊层得到刺激后，会把他传给隐藏层，⾄于隐藏层，则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层，输出层对⽐结果，如果不对，则返回进⾏调整神经元相互联系的权值。

这样就可以进⾏训练，最终学会，这就是BP神经⽹络模型。

BP神经⽹络简介：BP神经⽹络已⼴泛应⽤于⾮线性建摸、函数逼近、系统辨识等⽅⾯,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,⽆规律可寻。

⼤多数通⽤的神经⽹络都预先预定了⽹络的层数,⽽BP ⽹络可以包含不同的隐层。

但理论上已经证明,在不限制隐含节点数的情況下,两层(只有⼀个隐层)的BP⽹络可以实现任意⾮线性映射。

在模式样本相对较少的情況下,较少的隐层节点,可以实现模式样本空间的超平⾯划分,此时,选择两层BP⽹络就可以了。

当模式样本数很多时,减⼩⽹络规模,增加⼀个隐层是有必要的,但是BP⽹络隐含层数⼀般不超过两层。

BP神经⽹络训练流程图：BP神经⽹络算法公式：在三层BP神经⽹络中，输⼊向量,也就是输⼊层神经元为：隐藏层输⼊向量，也就是隐藏层神经元：输出层输出向量，也就是输出层神经元：期望输出向量可以表⽰为：输⼊层到隐藏层之间的权值⽤数学向量可以表⽰为：这⾥⾯的列向量vj为隐藏层第 j 个神经元对应的权重；隐藏层到输出层之间的权值⽤数学向量可以表⽰为： 上式中的列向量wk为输出层第 k 个神经元对应的权重。

BP神经网络


o (k ) (do (k ) yoo (k )) f ( yio (k ))
w
N 1 ho
w o (k )hoh (k )
N ho
BP网络的标准学习算法
第七步，利用隐含层各神经元的 h (k )和 输入层各神经元的输入修正连接权。
e e hih (k ) wih (k ) h (k ) xi (k ) wih hih (k ) wih
2 o1
BP网络的标准学习算法
第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1） 内的随机数，设定误差函数e，给定计 算精度值 和最大学习次数M。 第二步,随机选取第 k个输入样本及对应 期望输出
d o ( k ) d1 ( k ), d 2 ( k ),, d q ( k )
p 1 q ( ((d o (k ) f( who hoh ( k ) bo ) 2 )) hoh (k ) 2 o1 h 1 hoh (k ) hih (k )
(d o (k ) yoo (k )) f ( yio (k )) who
o 1
q
hoh (k ) hih (k )
h (k ) (o (k )who )f (hih (k ))
q
w
N 1 ih
o 1
w h (k ) xi (k )
N ih
BP网络的标准学习算法
第八步，计算全局误差
1 2 E (d o (k ) yo (k )) 2m k 1 o1
第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差 达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数， 则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对 应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学 习。
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