神经网络设计PPT课件

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第3章基于Simulink的神经网络

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4. 控制系统模块库(Control Systems) 用鼠标的左键双击Control Systems模块库的图标，便可打开如图3-5所示的控制系统模块库窗口。图3-5 控制系统模块库窗口神经网络的控制系统模块库中包含三个控制器和一个示波器。关于它们的使用方法将在下一节专门介绍。
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1)．问题的描述要讨论的问题基于一个搅拌器（CSTR），如图3-14所示。对于这个系统，其动力学模型为：
图3-14 搅拌器
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其中 h(t)为液面高度，Cb(t)为产品输出浓度，w1(t)为浓缩液Cb1的输入流速，w2(t)为稀释液Cb2的输入流速。输入浓度设定为：Cb1=24.9，Cb2=0.1。消耗常量设置为：k1=1，k2=1。控制的目标是通过调节流速w2(t)来保持产品浓度。为了简化演示过程，不妨设w1(t)=0.1。在本例中不考虑液面高度h(t)。
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双击NN Predctive Controller模块，将会产生一个神经网络预测控制器参数设置窗口（Neural Network Predctive Control），如图3-16所示。这个窗口用于设计模型预测控制器。
图3-16 神经网络模型预测控制器参数设置窗口
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在这个窗口中，有多项参数可以调整，用于改变预测控制算法中的有关参数。将鼠标移到相应的位置，就会出现对这一参数的说明。
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常见的几种神经网络ppt课件

烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的健康皮肤进行自体移植，但对于大面积烧伤病人来讲，健康皮肤很有限，请同学们想一想如何来治疗该病人
3.线性神经网络的MATLAB实现
例题：输入向量P = [1.0 -1.2]，目标向量T = [0.5 1.0]，设计一
个线性神经网络给出P与T之间的线性关系。
二、线性神经网络
线性神经网络是最简单的一种神经元网络，它可以由一个或多个线性神经元构成，每个神经元的激活函数都是线性函数（purelin)。
线性神经元模型如图
输入
w p1
11
p2
·
· ·
w1R
pR
线性神经元
∑
b
n
a
a pureline(wp b)
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的健康皮肤进行自体移植，但对于大面积烧伤病人来讲，健康皮肤很有限，请同学们想一想如何来治疗该病人
P=[-0.6 -0.7 0.8;0.9 0 1];
%输入向量
T=[1 1 0];
%目标向量
net=newp([-1 1;-1 1],1);
%初始化感知器网络
net.trΒιβλιοθήκη BaiduinParam.epochs=15; %设置训练次数最大为15
net=train(net,P,T);

现代电路理论与设计第9章-人工神经网络(放映)

可以选择Sigmoid函数作为激活函数；对于回归问题，可以选择ReLU
函数等。
梯度下降法与参数优化
梯度下降法原理
梯度下降法是一种迭代算法，用于求解损失函数的最小值。在每次迭代中，沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，使得损失函数的值逐渐减小。
参数优化方法
除了梯度下降法外，还有多种参数优化方法，如随机梯度下降法、小批量梯度下降法、动量法、Adam法等。这些方法在收敛速度、稳定性和适用性等方面有所不同，可以根据实际问题和数据特点进行选择。
前向传播算法是指从输入层开始，逐层计算每个神经元的输出值，并将结果传递至下一层，直到得到最终的输出结果。
反向传播算法
反向传播算法是指根据输出结果与真实值之间的误差，从输出层开始逐层反向计算每个神经元的误差梯度，并根据梯度调整权重和偏置等参数，使得网络输出更接近于真实值。
02
感知机与多层感知机
LeNet-5
最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人提出，主要用于手写数字识别。
AlexNet
2012年ImageNet竞赛冠军网络，由Alex Krizhevsky等人提出，具有突破性意义。
VGGNet
通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，构建了深度较深的网络结构
04
循环神经网络（RNN）
RNN基本原理及特点

前馈神经网络

6.2.2.4：其他输出单元

N成分的高斯混合输出：
混合密度网络：使用高斯混合作为输出的网络。：每个成分的比例，n个不同成分的多项分布，可由softmax得到，可以保证概率之和为1. ：第i个高斯成分的均值。：第i个成分协方差阵。

24
6.2.2.4：其他输出单元
有条件的高斯混合分布使用梯度学习可能是不稳定的。三个成分的混和密度网络：
6.2.2.2：使用sigmoid单元的伯努利分布
很多任务要求预测y的一个二元取值，比如二分类问题。对于二项分布，我们只需要预测时的情况。假设我们用线性单元来模拟二项分布：

缺陷：当梯度变为0。
在[0，1]区间外时，输出的
14
6.2.2.2：使用sigmoid单元的伯努利分布
深度学习
第6章深度前馈网络
1
概述
以学习异或为例基于梯度的学习成本函数输出单元隐藏单元线性修正单元 Sigmoid单元和双曲正切单元设计结构反向传播算法

2
深度前馈网络

深度前馈网络也被称之为前馈神经网或者多层感知机。
一个前馈网络定义了一个映射函数 y=f(x;θ )，通过学习参数θ ，得到最接近样本数据的函数f* 估计。 “前馈”并不意味着网络中的信号不能反传，而是指网络拓扑中不能存在回路或环（反馈）。

神经网络内模控制 PPT课件

2
内模控制设计
• 神经模型辨识器结构 1 BP网络N1,3,1 +两个 z • 内模控制器设计取具有一阶时延对象逆模型结构与例2逆模型辨识器同 • 滤波器设计取滤波器：
F ( z) 1 , 0 1 1 z 1
r e
_
滤波器
F ( z)
g
内模控制器
D( z )

u
对象
P( z )
y ˆ y
内部模型 e1
ˆ ( z) P
0.5
内模控制结构
3
内模控制过程及结果1
（1）系统输入：输出端干扰：
r (k ) 1(k )
(k 50) 0.1(k )
4
控制系统输入、输出、扰动：r、y、v
5
内模控制器输出：u
6
内模控制器、内部模型调整
例3 神经非线性内模控制
1
一阶 SISO 可逆、具有一阶时延的非线性系统，仿真模型：
y (k 1) 0.8 sin( y (k )) 1.2u (k )
（1）系统输入：
r (k ) 1(k )
输出端干扰： ( k 50) 0.1( k ) （2）系统统输入：
r (k ) 是周期 k 100 的方波
7
内部模型辨识目标函数
8

神经网络设计课件_Ch16_自适应谐振理论

1
激励输入 (与期望值比较)
抑制输入 (增益控制)
a = hardlim n
1, n 0 + hardlim n = 0, n 0
6
1
+
1
16
第1层的激励输入
p + W a t
2:1 2
假设第2层的神经j竞争获胜（采用“胜者全得”的竞争方法）：
0 0 1
+ 1
2:1
- 1
我们希望第1层使用逻辑AND运算结合输入向量和来自第2层的期望值： + 1 - 1 n1i>0, 如果w2:1i,j 和 pi 等于1； b 2 – b 0 + 1 - 1 + 1 n1i<0, 如果w2:1i,j 或 pi 等于0。 b 2 b b + 1 - 1
当第2层活跃时（一个神经元竞争获胜），增益控制是一个元素全为1的 S 1 维向量，当第2层不活跃时（所有神经元的输出是零），增益控制是一个0向量。
8

16
1 dn i
稳定状态分析：情况I
1 + 1 1 ---- = – n i + b – ni p i + dt 2:1 2 1 - 1 2 w a – n + b a i j j i j j= 1 j=1 S

智能控制第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件

fj(3)=min(u1(3),u2(3),...,up(3)), aj(3)=fj(3)
且第二层节点与第三层节点之间的连接系数 wji(3)=1
第四层
有两种模式 ❖从上到下的传输模式时，与第二层相同，实
现模糊化的功能。 ❖从下到上的传输模式中，实现的是模糊逻辑
推理运算。根据最大、最小推理规则，是模糊“或”运算：
a(2)
j
k
E
f(3) k
f a (3) (2)
k
j
k
f(3)
(3) k
a k
(2)
j
f(3) k
a(2) j
u fk((j3 3))
1 0
if
fk(3)u(j3)mu i1 (3 n ),u2 ((3),..) otherwise
E
a(j2)
k
q(3) k
❖ qk(3)=δk(3) 当aj(2)是第k个规则节点输入值中的最小值时； ❖ qk(3)=0 其它情况下。
第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络
智能控制基础
整体概述
概述一
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相关文本内容
概述二
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概述三
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目录
7.1 模糊神经网络控制 7.2 基于神经元网络的自适应控制

神经网络的控制设计

x=0:0.01:3

y=3*sin(x)+0.1*rand(1,length(x))

针对前述函数，建立一个单输入单输出的3层BP网络，并撰写报告，激励函数等可自行选择：要求：

神经网络输出与函数输出的误差应小于某小值；

由于所给函数x取值范围是[0 3],而题目要求输入输出样本集x 取值范围应该覆盖0度到360度。所以x在[3 2*pi]内，应观察已训练好的神经网络是否满足目标函数，以此检验训练完的网络。

建立网络与参数设置

一、先分析几个常用的激励函数

(1)logsig对数S型(sigmoid)传递函数，它可以将神经元的输入范围是(-∞，+∞)映射到(0,1)的区间上，它是可微函数，其表达式为：y=1/1+e-x。

(2)tansig双曲正切S型(sigmoid)传递函数，它可以将神经元的输入范围(-∞，+∞)映射到(-1,+1)的区间上，它是可微函数。

对logsig传递函数而言，输出范围是(0,1)，对tansig传递函数而言，输出范围是(-1,1)。如果是purelin型神经元，则整个网络的输出可以是任意值。

对三层BP网络而言，如果最后一层是sigmoid型神经元，那么整个网络的输出就限制在一个较小的范围内。我们选择purelin函数作为输出层神经元的激励函数，tansig函数作为隐层神经元的激励函数。

二、学习算法

BP算法的主要缺点是：收敛速度慢，局部极值、难以确定隐层结点个数。改进主要有两种途径：一种是采用启发式学习算法，另一种是采用更有效的优化算法。

启发式算法主要体现在函数梯度上，包括有动量的梯度下降法、自适应lc的梯度下降法、有动量和自适应lc的梯度下降法和能复位的BP训练法。

神经网络课程设计

一、课程目标

知识目标：

1. 理解神经网络的基本概念，掌握其结构和功能；

2. 学会计算神经网络中的加权求和和激活函数；

3. 了解神经网络在人工智能领域的应用。

技能目标：

1. 能够运用神经网络的基本原理，构建简单的神经网络模型；

2. 学会使用神经网络解决实际问题，如图像识别、数据分类等；

3. 掌握神经网络的训练过程，包括前向传播和反向传播。

情感态度价值观目标：

1. 培养学生对人工智能技术的兴趣，激发探索精神；

2. 增强学生团队合作意识，培养共同解决问题的能力；

3. 培养学生严谨的科学态度，认识到神经网络在实际应用中的价值和局限性。分析课程性质、学生特点和教学要求：

本课程为高中信息技术课程，旨在帮助学生掌握神经网络的基础知识，培养其在人工智能领域的应用能力。学生具备一定的数学基础和编程能力，但对神经网络的了解有限。因此，课程设计应注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作，深入理解神经网络的原理和应用。

课程目标分解为具体学习成果：

1. 学生能够描述神经网络的基本结构，解释其工作原理；

2. 学生能够运用所学知识，搭建简单的神经网络模型，完成特定任务；

3. 学生能够通过团队合作，解决实际问题，提升神经网络的应用能力；

4. 学生能够评价神经网络在解决实际问题中的优缺点，提出改进方案。

二、教学内容

1. 神经网络基本概念

- 神经元模型

- 神经网络结构

- 激活函数

2. 神经网络原理与计算

- 加权求和

- 激活函数计算

- 前向传播与反向传播

3. 神经网络应用案例

- 图像识别

- 数据分类

现代电路理论与设计第9章人工神经网络(放映)

详细描述
深度学习算法的核心思想是通过逐层传递的方式将低层次的特征组合成高层次的特征表示，从而在更高层次上抽象出数据的复杂特征。该算法能够自动提取数据的特征，避免了手工设计特征的繁琐过程，适用于大规模的数据集和复杂的任务。
支持向量机算法
总结词
支持向量机算法是一种有监督学习算法，它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。
输出和激活函数等特性，实现人工神经网络的基本功能。
02
专用集成电路（ASIC）
利用专用集成电路技术，将人工神经网络算法固化在芯片中，实现高速、
低功耗的神经网络计算。
03
现场可编程门阵列（FPGA）
通过编程配置逻辑门阵列，实现人工神经网络的计算功能，具有灵活性
和可重构性。
软件实现方式
编程语言实现
使用Python、C等编程语言，根据人工神经网络的算法和模型，编写程序实现神经网络的计算功能。
针对资源受限的场景，设计更为高效、轻量级的人工神经网络模型，以满足实时性和低功耗的需求。
结合符号逻辑、统计模型和人工神经网络的优势，发展混合智能系统，以实现更全面的智能表现。
研究如何将不同模态的数据（如文本、图像、音频等）进行有效的融合，以提升人工神经网络在多模态任务上的性能。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看

5.第6章 BP神经网络

F ：权值输入端连接的神经元个数
3.设计BP网络的方法
确定以上参数后，将训练数据进行归一化处理，并输入网络中进行学习，若网络成功收敛，即可得到所需的神经网络。
4.BP神经网络的局限性
BP网络具有实现任何复杂非线性映射的能力，特别适合求解内部机制复杂的问题，但BP网络也具有一些难以克服的局限性
5.BP网络相关函数详解
logsig——Log-Sigmoid传输函数 Log-Sigmoid函数的特点是 , 范围的数据被映射到区间 0,1
1 logsig n 1 e n
可以使用下面的代码将神经网络节点的传输函数定义为Log-Sigmoid函数： net.layers{i}.transferFcn=’logsig’;
拟牛顿法。牛顿法具有收敛快的优点，但需要计算误差性能函数的二阶导数，计算较为复杂。拟牛顿法只需要知道目标函数的梯度，通过测量梯度的变化进行迭代，收敛速度大大优于最速下降法。拟牛顿法有DFP方法、BFGS方法、 SR1方法和Broyden族方法。
C
i 0
n
i M
k
3.设计BP网络的方法
2
2
根据梯度值可以再函数中画出一系列的等值线或等值面，在等值线或等值面上函数值相等。梯度下降法相当于沿着垂直于等值线方向向最小值所在位置移动。
2.BP网络的学习算法

NeuroSolutions 简介PPT课件

• 该模块提供快速向导，提取NeuroSolutions 生成的神经网络，编译和生成动态链接库，用户将其嵌入自己的应用。
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9
NeuroSolutions for MATLAB
• 这是一个为MATLAB开发的工具包，有15 种神经元模型，5种学习算法和许多有用的功能，使用户能利用神经网络的强大功能解决现实世界的复杂问题。所有的功能通过友好的界面集成到MATLAB中，用户几乎不需要懂得神经网络的知识就可以开始使用。该工具包同时集成到NeuroSolutions中让用户在NeuroSolutions中构建神经网络，然后在MATLAB中使用。
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5
软件模块和版本介绍
该软件系列提供多种模块和版本以供用户选择。用户通过调研可以选择适合自己的模块和版本。
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6
NeuroSolutions
该软件系列的核心和基础模块
考虑到用户学习和使用的进程，该模块提供了六种级别/版本的授权模式，以使得用户根据其实际情况已最经济的方式取得软件使用权。
1. Educator是入门级，适用于想了解神经网络并用MLP模型的过户。
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NeuralBuilder（神经网络构建师）
NeuralBuilder 集中了设计规范根据用户想建立的具体的神经网络结构。其中一些常见的结构包括：
• Multilayer Perceptron (MLP) 多层感知器

第 4 章神经计算基本方法(BP神经网络MATLAB仿真程序设计)例子

41
BP网络应用实例
图 5． 21数宇。的不同训练样本图像
42
BP网络应用实例
从图中可以看出，形成图像的字体、字号不同，在图片中的位置也不相同，所以必须对它进行预处理，使各个图像在成为神经网络输人向量时具有统一的形式。预处理的基本方法是：截取数字图像像素值为0（黑）的最大矩形区域（如图5．21中第一个数字 0 的虚线框），将此区域的图像经过集合变换，使之变成 16 X 16的二值图像；然后将该二值图像进行反色处理，以这样得到图像各像素的数值0，1构成神经网络的输人向量。所有训练样本和测试样本图像都必须经过这样的处理。
根据图5．16所示两类模式确定的训练样本集为
其中：因为BP网络的输出为logsig函数，所以目标向量的取值为0.2和0.8，分别对应两类模式。在程序设计时，通过判决门限0.5区分两类模式。
22
BP网络应用实例
（3）训练函数的选择
因为处理问题简单，所以选择最速下降BP算法 (traingd训练函数)训练该网络，以熟悉该算法。
36
BP网络应用实例
第三，根据判决规则确定决策空间，进行模式分类。因为第一种模式的目标输出为0．8，第二类模式的目标输出为0.2，所以可以在0.2~0.8之间选择一判决门限（如0.5），判决规则为＞0.5判为第一种模式；决规则为＞0.5判为第一种模式；＜ 0.5判为第二种模式。若把输出空间作为决策空间，则决策边界是轴上的一点 =0．5；若将决策空间变换到二维空间（ ,p1），如图5．19（d）所示，则决策边界为 =0．5的直线；若将决策空间变换到三维空间（ ,p1,p2）则决策边界为 =0.5的平面。

matlab神经网络工具箱简介和函数及示例参考PPT

源自文库
一、BP网络创建函数
1）newcf 用于创建级联前向BP网络
调用格式： net=newcf
net=newcf（PR,[S1 S2...SN],[TF1 TF2...TFN],BTF,BLF,PF]）
PR:由每组输入（共有R组输入）元素的最大值和最小值组成的R*2维的矩阵 Si：第i层的长度，共计N层； TFi：第i层的传递函数，默认为“tansig” BTF：BP网络的训练函数，默认为“trainlm” BLF：权值和阈值的BP学习算法，默认为learngdm PF：网络的性能函数，默认为“mse”
函数类型输入函数
其它
函数名称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数输入求积函数使权值向量和阈值向量的结构一致权值求积函数
BP网络的神经网络工具箱函数
函数类型
函数名称函数用途
前向网络创建函数
传递函数
学习函数
函数类型性能函数显示函数
函数名函数用途称
例子1: help newff
例子2:设计一个隐含层神经元数目神经元个数
以一个单隐层的BP网络设计为例，介绍利用神经网络工具箱进行BP网络设计及分析的过程
1. 问题描述
通过对函数进行采样得到了网络的输入变量P和目标变量T：
P=[-1:0.1:1]; T=[-0.9602 -0.577 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609 0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930 -0.1647 0.0988 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201];