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求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。
];输入T=[。
];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1.LW{2,1}layerbias=net_1.b{2}% 设置训练参数net_1.trainParam.show = 50;net_1.trainParam.lr = 0.05;net_1.trainParam.mc = 0.9;net_1.trainParam.epochs = 10000;net_1.trainParam.goal = 1e-3;% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。
]';%测试sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。
3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。
Python人工智能实践与应用案例近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）得到了快速发展，各个领域纷纷应用了人工智能技术。
而Python作为一种高效、灵活且易于使用的编程语言，成为了许多人工智能应用的首选。
本文将介绍Python人工智能实践与应用的一些案例，探讨其在不同领域中发挥的重要作用。
案例一：图像识别与分类图像识别和分类是人工智能领域中的一个重要应用方向，Python在这方面有着丰富的工具和库。
例如，使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）库可以实现图像的读取、处理和分析。
同时，通过结合深度学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN），可以实现图像的高精度分类和识别。
这在医疗影像诊断、无人驾驶和安防等领域中具有广泛的应用前景。
案例二：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的另一个重要方向，Python也在这方面发挥了重要作用。
Python的NLTK（Natural Language Toolkit）库提供了丰富的自然语言处理工具和算法，可以实现文本的解析、分词、情感分析和语义理解等功能。
此外，借助深度学习方法，如循环神经网络（RecurrentNeural Networks，简称RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以实现更复杂的自然语言处理任务，如机器翻译和问答系统。
案例三：数据分析与预测Python在数据分析和预测方面也具有强大的能力。
借助Python的数据处理库，如pandas和numpy，可以对大量数据进行处理和分析。
同时，通过Python的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow，可以实现各种机器学习算法，如分类、回归和聚类等，从而进行数据挖掘和预测分析。
LabVIEW中的神经网络和深度学习神经网络和深度学习是计算机科学领域中热门的研究方向，它们被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种人工智能任务中。
LabVIEW作为一款功能强大的可视化编程环境，也提供了丰富的工具和函数库来支持神经网络和深度学习的开发和应用。
一、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统运作方式的数学模型。
它由神经元和其之间的相互连接组成。
LabVIEW提供了一系列的神经网络工具和函数库，可以方便地构建、训练和评估神经网络模型。
1. 神经网络的构建在LabVIEW中，我们可以使用图形化编程的方式来构建神经网络模型。
通过拖拽和连接图形化的控件，我们可以定义神经网络的层数、每层的神经元数目以及各层之间的连接方式。
LabVIEW还提供了各种常用的神经元类型和连接函数，可以灵活地定制神经网络的结构。
2. 神经网络的训练神经网络的训练是指通过给定的输入数据和对应的输出标签，调整神经网络的连接权重和偏置，使得网络能够更好地拟合输入和输出之间的关系。
LabVIEW中提供了多种常用的神经网络训练算法，如反向传播算法、遗传算法等。
我们可以根据具体的应用需求选择合适的算法进行训练。
3. 神经网络的评估神经网络的评估是指使用测试数据对训练好的网络进行性能评估。
LabVIEW中提供了一系列的指标和函数，可以评估神经网络的准确率、召回率、精确率等性能指标。
通过对评估结果的分析和调整，我们可以进一步改进神经网络的性能。
二、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层非线性变换来学习数据的表示和特征。
LabVIEW提供了丰富的工具和函数库来支持深度学习的研究和应用。
1. 深度学习的模型LabVIEW中支持多种常用的深度学习模型，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
我们可以根据不同的任务需求选择合适的深度学习模型，并通过LabVIEW提供的图形化界面来构建和配置网络结构。
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
一、课程背景随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，已经成为计算机科学、机器学习等领域的重要研究方向。
为了让学生深入了解神经网络的基本原理、应用场景和开发技巧，本课程旨在通过理论与实践相结合的方式，使学生掌握神经网络的基本知识，并具备一定的神经网络应用开发能力。
二、课程目标1. 了解神经网络的起源、发展历程和基本概念。
2. 掌握神经网络的基本结构，包括感知器、多层感知器、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3. 熟悉神经网络的学习算法，如梯度下降、反向传播等。
4. 能够使用Python等编程语言实现简单的神经网络模型。
5. 了解神经网络在实际应用中的挑战和解决方案。
三、课程内容1. 神经网络基础理论- 神经网络的历史与发展- 神经元的数学模型- 神经网络的层次结构2. 前馈神经网络- 感知器与多层感知器- 激活函数与损失函数- 梯度下降与反向传播算法3. 卷积神经网络（CNN）- 卷积层与池化层- CNN在图像识别中的应用- CNN的优化与训练技巧4. 循环神经网络（RNN）- RNN的基本结构- 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）- RNN在序列数据处理中的应用5. 神经网络应用开发- 使用Python实现神经网络模型- 神经网络模型训练与评估- 神经网络在实际问题中的应用案例四、教学方法1. 理论讲解：通过PPT、视频等形式，系统讲解神经网络的基本概念、原理和算法。
2. 实验操作：提供实验指导书，引导学生动手实现神经网络模型，加深对理论知识的理解。
3. 案例分析：分析神经网络在实际应用中的案例，帮助学生理解神经网络的实用价值。
4. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，激发学生的学习兴趣，培养团队合作能力。
5. 在线资源：推荐相关在线课程、论文和开源代码，方便学生自主学习和拓展知识。
五、考核方式1. 平时成绩：包括实验报告、课堂表现等，占总成绩的30%。
Python技术在深度学习中的实际应用案例深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递来进行模式识别和数据分析。
在深度学习的发展历程中，Python成为了一种广泛使用的编程语言，因其简洁易用、开源免费、丰富的第三方库和强大的社区支持而受到了广泛的青睐。
本文将介绍一些Python技术在深度学习中的实际应用案例。
1. 图像分类深度学习中最常见的应用之一就是图像分类。
Python中的一个流行的深度学习库是TensorFlow。
它提供了一个简单而强大的API，可以方便地定义神经网络模型、训练和测试模型。
通过使用TensorFlow，你可以快速构建一个图像分类模型并进行训练。
例如，你可以使用它来训练一个猫狗分类器，通过输入一张图片，模型可以预测这张图片是猫还是狗。
2. 自然语言处理另一个深度学习的应用领域是自然语言处理（NLP）。
Python中的一个广泛使用的库是Natural Language Toolkit（NLTK）。
NLTK提供了一系列强大的工具和算法，用于处理和分析文本数据。
使用NLTK，你可以构建一个文本分类器，用于识别垃圾邮件、情感分析等。
另外，你还可以使用NLTK进行文本生成，如文本摘要、机器翻译等。
3. 强化学习强化学习是机器学习的一个分支，它着重于智能体与环境的交互，通过试错和奖励来学习如何做出最优的决策。
Python中的一个强化学习库是OpenAI Gym。
OpenAI Gym为各种标准的强化学习问题提供了一个标准化的环境和接口。
你可以使用OpenAI Gym来实现一些经典的强化学习算法，如Q-learning、DQN等，用于解决智能体与环境的交互问题。
4. 计算机视觉计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，它涉及图像和视频的理解和分析。
Python中的一个流行的计算机视觉库是OpenCV。
OpenCV提供了一系列强大的图像处理和计算机视觉算法，如目标检测、图像分割和特征提取等。
人工神经网络分析编程实现 一、 神经网络 1.BP网络的特点 1) 网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。我们无需建立模型，或了解其内部过程，只需输入，获得输出。只要BPNN结构优秀，一般20个输入函数以下的问题都能在50000次的学习以内收敛到最低误差附近。而且理论上，一个三层的神经网络，能够以任意精度逼近给定的函数，这是非常诱人的期望； 2) 网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力； 3) 网络具有一定的推广、概括能力。
2.bp主要应用 1) 回归预测（可以进行拟合，数据处理分析，事物预测，控制等） 2) 分类识别（进行类型划分，模式识别等） 3.BP注意问题 1) BP算法的学习速度很慢，其原因主要有： a 由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效； b 存在麻痹现象，由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿； c 为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法将引起算法低效。 2) 网络训练失败的可能性较大，其原因有： a 从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败； b 网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。 3) 网络结构的选择： 尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。 4、新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同。 5、采用s型激活函数，由于输出层各神经元的理想输出值只能接近于1或0，而不能打到1或0，因此设置各训练样本的期望输出分量Tkp时，不能设置为1或0，设置0.9或0.1较为适宜。 6.网络的泛化能力 一个神经网路是否优良，与传统最小二乘之类的拟合评价不同（主要依据残差，拟合优度等），不是体现在其对已有的数据拟合能力上，而是对后来的预测能力，既泛化能力。 网络的预测能力（也称泛化能力、推广能力）与训练能力（也称逼近能力、学习能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力地提高， 预测能力也提高。但这种趋势有一个极限，当达到此极限时，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，而不能反映样本内含的规律。
7.过拟合 神经网络计算不能一味地追求训练误差最小，这样很容易出现“过拟合”现象，只要能够实时检测误差率的变化就可以确定最佳的训练次数，比如15000次左右的学习次数，如果你不观察，设成500000次学习，不仅需要很长时间来跑，而且最后结果肯定令人大失所望。 避免过拟合的一种方法是：在数据输入中，给训练的数据分类，分为正常训练用、变量数据、测试数据。其中变量数据，在网络训练中，起到的作用就是防止过拟合状态。
8.学习速率 学习速率这个参数可以控制能量函数的步幅，并且如果设为自动调整的话，可以在误差率经过快速下降后，将学习速率变慢，从而增加BPNN的稳定性。
代码: DE>net.trainFcn = 'traingda'; % 变学习率梯度下降算法 net.trainFcn = 'traingdx'; % 变学习率动量梯度下降算法DE>
代码: DE>p = [-1 -1 2 2; 0 5 0 5]; t = [-1 -1 1 1]; net = newff(p,t,3,{},'traingda'); net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.lr_inc = 1.05; net = train(net,p,t); y = sim(net,p)DE>
9.神经网络的权值和阈值 权值和阈值是神经元之间的连接，将数据输入计算出一个输出，然后与实际输出比较，误差反传，不断调整权值和阈值。 引用: p1=[1 1 -1]'; p2=[1 -1 -1]'; 这里用单层神经元感知器，假设初始权值 代码: DE>w=[0.2 0.2 0.3]DE> 同时假设初始阀值 代码: DE>b=-0.3DE> 输出 a1 a2 代码: DE>a1=hardlims(w*p1+b) a2=hardlims(w*p2+b)DE> 如果不能分开，还须不断调整w,b
二、神经网络的优化
用BP逼近非线性函数，如何提高训练精度 (1) 调整网络结构 增加网络的层数可以进一步降低误差，提高精度但会使网络复杂化，从而增加网络的训练时间。精度的提高实际上也可以通过增加隐层神经元的数目来获得，其效果更容易观察和掌握，所以应优先考虑。 (2) 初始值选取 为了使误差尽可能小 ，需要合理选择初始权重和偏置，如果太大就容易陷入饱和区，导致停顿 。一般应选为均匀分布的小数，介于 (-1，1) 。 (3) 学习速率调整 学习速率的选取很重要 ，大了可能导致系统不稳定，小了会导致训练周期过长、收敛慢，达不到要求的误差。一般倾向于选取较小的学习速率以保持系统稳定，通过观察误差下降曲线来判断。下降较快说明学习率比较合适，若有较大振荡则说明学习率偏大。同时，由于网络规模大小的不同，学习率选择应当针对其进行调整。采用变学习速率的方案，令学习速率随学习进展而逐步减少，可收到良好的效果。 (4) 期望误差 期望误差当然希望越小越好，但是也要有合适值。
三、神经网络的实现 1. BP神经网络matlab实现的基本步骤 1) 数据归一化 2) 数据分类，主要包括打乱数据顺序，抽取正常训练用数据、变量数据、测试数据 3) 建立神经网络，包括设置多少层网络（一般3层以内既可以，每层的节点数（具体节点数，尚无科学的模型和公式方法确定，可采用试凑法，但输出层的节点数应和需要输出的量个数相等），设置隐含层的传输函数等。关于网络具体建立使用方法，在后几节的例子中将会说到。 4) 指定训练参数进行训练，这步非常重要，在例子中，将详细进行说明 5) 完成训练后，就可以调用训练结果，输入测试数据，进行测试 6) 数据进行反归一化 7) 误差分析、结果预测或分类，作图等 2.数据归一化 1）归一化的意义：首先说一下，在工程应用领域中，应用BP网络的好坏最关键的仍然是输入特征选择和训练样本集的准备，若样本集代表性差、矛盾样本多、数据归一化存在问题，那么，使用多复杂的综合算法、多精致的网络结构，建立起来的模型预测效果不会多好。若想取得实际有价值的应用效果，从最基础的数据整理工作做起吧，会少走弯路的。归一化是为了加快训练网络的收敛性， 2）归一化具体做法是： （1） 把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。 （2）把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量 比如，复数阻抗可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了，没有量纲。另外，微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等，有很多运算都可以如此处理，既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。
3）神经网络归一化方法： 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1,1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考： （1）线性函数转换，表达式如下： 代码: DE>y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)DE> 说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值 （2）对数函数转换，表达式如下： 代码: DE>y=log10(x)DE> 说明：以10为底的对数函数转换。 （3）反余切函数转换，表达式如下： 代码: DE>y=atan(x)*2/PIDE> 4）matlab中归一化的实现： matlab中的归一化处理有五种方法，只会其中一种就可以了.注意：第一组和第二组归一化函数在Matlab7.0以上已遗弃，他们的用法相似，pre**是归一化，post**是反归一化，tram**是使用同样的设置归一化另外一组数据 1. 内部函数premnmx、postmnmx、tramnmx，将数据归一化到(-1,1) premnmx的语法格式是 代码: DE>：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)DE> 其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。 代码: DE>[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)DE> 其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函返回的最大值maxp和最小值minp。 2、prestd、poststd、trastd归化数据到(0,1) 用法与1差不多。详细可以help prestd。 上述两种方法是可以相互转化的，比如，第一种归化后的数据为p，则(1+p)./2的结果就是第二种了 3、mapminmax()将数据归一化到(-1,1)，是6.5中**mnmx系列的替换函数 该函数同时可以执行归一化、反归一化和归一化其他数据的功能.
