建模与仿真神经网络ppt课件
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神经网络计算建模讲义解析PPT课件
授课内容
第一部分 神经元模型及神经网络基础； 第二部分 BP神经网络； 第三部分 径向基函数网络； 第四部分 Hopfield网络。
第一部分
• 神经元模型
(Biological Neural Networks)；
• 神经网络基础
(Artificial Neural Networks)；
人工神经元几何模型(M-P模型)
例一
有对使 B隐输使取R输因把第用对人信宽所对把R根或取给从人信第当强 有感隐R输人HBR我为PPBBBBo三于层入用高入此问一梯存工息度谓于问据：符出理工息四输化教知层出口们此网FFFFp算网网网网f个 隐 一 向 H斯 样 ， 题 个 度 储 神 处 均 线 隐 题 公 号 用 论 神 处 部 入 学师 器 为 +预 曾 在i络e法o络络络络1l稳层般量函本在转输法模经理取性层转式函B上经理分模习 学是3测利训d解p时流收-P只结的的f5网定各为含数向满化出求式网功：联各化反数讲网功式（ 习用对用练i决网表l程个缩eH有构原原络存单11，量足为单使络能想单为复，，络能R于于B开d分络示o（图单为2层Pe网一简理理p的储元其的样：元用是。指元：迭称多是。线提始个i类求网接预Lnf(元，。络i个单及及e0批fe记模的中各本求的外由的的求代此于由性供之分问解络o近测a。，l问进d隐、特特r方r忆式输心个学平输积大是输平，时一大可准前量c题X来n网于第输题e行O层训点点i式过的出分分习方出公量：出方直的个量分确，n，m的预络某二R出复g模，练)程e联：别量精误为式简构：误至隐简模的需H问输测。一天w层n杂式o而简想为有度差：计单造差网层单式人对t题出上ip存涨t为时的回L洁Mhf记时的函算的矩函络的的分口各的i单海e储,e一L可极a想、al输忆在前数网处阵数中前处类信个PCd元股模rt个可取小n为时语学e出数提的络理的所向理的息分个市i式an单2以值双，言习c-g量下极的单极有网单最，量层数综，1h元）有。极最或收时e级小各元小神络元简对做,，取合时使r.多隐性好M敛）则上值个－值经是－单于相。隐1指，得A个节网按，速表T差；权－；元没－的国应层数由L隐点络异分度示异值神的有神神家的A单的(层4个B；步别快第较。经状必经经制调元.涨源；数方用，二大元态要元网定整数跌程应式-能天，（不的（络生，1的。序、该进够跌若再。模育使NN选。0尽行ee逼.不改型政其择和uu可，近rr进变；策具原1oo能这代nn任行；和有则ss地样表））意适社大目小可字相相非当会致前。以符互互线的发相尚避A连连性处展同无、免接接函理计的理I、同而而数，划数论O步构构，数有量依。传成成应量重级据递的的用级要。，信网网十大的可号络络分的意根所，，广分义据遇是是泛量。问到对对。可题的人人能规一脑脑完模些的的全大困抽抽湮小难象象没凭；、、其经简简它验化化分确和和量定模模的。拟拟作，，用反反。映映了了人人脑脑的的
第一部分 神经元模型及神经网络基础； 第二部分 BP神经网络； 第三部分 径向基函数网络； 第四部分 Hopfield网络。
第一部分
• 神经元模型
(Biological Neural Networks)；
• 神经网络基础
(Artificial Neural Networks)；
人工神经元几何模型(M-P模型)
例一
有对使 B隐输使取R输因把第用对人信宽所对把R根或取给从人信第当强 有感隐R输人HBR我为PPBBBBo三于层入用高入此问一梯存工息度谓于问据：符出理工息四输化教知层出口们此网FFFFp算网网网网f个 隐 一 向 H斯 样 ， 题 个 度 储 神 处 均 线 隐 题 公 号 用 论 神 处 部 入 学师 器 为 +预 曾 在i络e法o络络络络1l稳层般量函本在转输法模经理取性层转式函B上经理分模习 学是3测利训d解p时流收-P只结的的f5网定各为含数向满化出求式网功：联各化反数讲网功式（ 习用对用练i决网表l程个缩eH有构原原络存单11，量足为单使络能想单为复，，络能R于于B开d分络示o（图单为2层Pe网一简理理p的储元其的样：元用是。指元：迭称多是。线提始个i类求网接预Lnf(元，。络i个单及及e0批fe记模的中各本求的外由的的求代此于由性供之分问解络o近测a。，l问进d隐、特特r方r忆式输心个学平输积大是输平，时一大可准前量c题X来n网于第输题e行O层训点点i式过的出分分习方出公量：出方直的个量分确，n，m的预络某二R出复g模，练)程e联：别量精误为式简构：误至隐简模的需H问输测。一天w层n杂式o而简想为有度差：计单造差网层单式人对t题出上ip存涨t为时的回L洁Mhf记时的函算的矩函络的的分口各的i单海e储,e一L可极a想、al输忆在前数网处阵数中前处类信个PCd元股模rt个可取小n为时语学e出数提的络理的所向理的息分个市i式an单2以值双，言习c-g量下极的单极有网单最，量层数综，1h元）有。极最或收时e级小各元小神络元简对做,，取合时使r.多隐性好M敛）则上值个－值经是－单于相。隐1指，得A个节网按，速表T差；权－；元没－的国应层数由L隐点络异分度示异值神的有神神家的A单的(层4个B；步别快第较。经状必经经制调元.涨源；数方用，二大元态要元网定整数跌程应式-能天，（不的（络生，1的。序、该进够跌若再。模育使NN选。0尽行ee逼.不改型政其择和uu可，近rr进变；策具原1oo能这代nn任行；和有则ss地样表））意适社大目小可字相相非当会致前。以符互互线的发相尚避A连连性处展同无、免接接函理计的理I、同而而数，划数论O步构构，数有量依。传成成应量重级据递的的用级要。，信网网十大的可号络络分的意根所，，广分义据遇是是泛量。问到对对。可题的人人能规一脑脑完模些的的全大困抽抽湮小难象象没凭；、、其经简简它验化化分确和和量定模模的。拟拟作，，用反反。映映了了人人脑脑的的
《建模与仿真》课件
《建模与仿真》PPT课件
# 建模与仿真PPT课件 ## 简介 - 本课程介绍建模与仿真的基础知识和应用 - 着重讲解系统建模方法和仿真技术
建模基础
建模的概念和作用
建模是指用数学或物理学原 理描述和分析系统的过程， 用以预测和评估系统的行为 和性能。
建模的分类和选择
建模可以分为物理模型、数 学模型、计算机模型等，根 据问题和目标选择合适的建 模方法。
建模的步骤和流程
建模流程包括问题定义、模 型假设、模型建立、参数估 计与验证、模型求解和结果 分析等。
系统建模方法
系统分析与设 计
通过对系统进行分析 和设计，确定系统的 需求和功能，并制定 实现方案。
功能分，分析 模块之间的关系和交 互。
状态模型
描述系统在不同状态 下的行为和性能特征， 帮助理解系统的动态 变化。
机械手臂控制系统建模与 仿真
利用建模与仿真技术对机械手臂 的运动和控制进行模拟和优化， 提高运行效率和精确度。
联合作战平台系统建模与 仿真
通过建模与仿真技术对联合作战 平台进行分析和测试，提高作战 效能和指挥管理。
结束语
- 本课程重点讲解了建模与仿真的基础知识和应用 - 希望学生们能够充分理解和应用所学知识
过程模型
模拟系统运行的过程 和流程，用于预测系 统的行为和评估性能。
仿真技术
1
仿真的分类和应用
2
仿真可以分为离散事件仿真、连续仿真、
混合仿真等，广泛应用于工程、军事、
医疗等领域。
3
常用的仿真工具和软件
4
常用的仿真工具包括MATLAB、Simulink、 Arena、AnyLogic等，根据需求选择合适
的工具。
仿真的概念和特点
# 建模与仿真PPT课件 ## 简介 - 本课程介绍建模与仿真的基础知识和应用 - 着重讲解系统建模方法和仿真技术
建模基础
建模的概念和作用
建模是指用数学或物理学原 理描述和分析系统的过程， 用以预测和评估系统的行为 和性能。
建模的分类和选择
建模可以分为物理模型、数 学模型、计算机模型等，根 据问题和目标选择合适的建 模方法。
建模的步骤和流程
建模流程包括问题定义、模 型假设、模型建立、参数估 计与验证、模型求解和结果 分析等。
系统建模方法
系统分析与设 计
通过对系统进行分析 和设计，确定系统的 需求和功能，并制定 实现方案。
功能分，分析 模块之间的关系和交 互。
状态模型
描述系统在不同状态 下的行为和性能特征， 帮助理解系统的动态 变化。
机械手臂控制系统建模与 仿真
利用建模与仿真技术对机械手臂 的运动和控制进行模拟和优化， 提高运行效率和精确度。
联合作战平台系统建模与 仿真
通过建模与仿真技术对联合作战 平台进行分析和测试，提高作战 效能和指挥管理。
结束语
- 本课程重点讲解了建模与仿真的基础知识和应用 - 希望学生们能够充分理解和应用所学知识
过程模型
模拟系统运行的过程 和流程，用于预测系 统的行为和评估性能。
仿真技术
1
仿真的分类和应用
2
仿真可以分为离散事件仿真、连续仿真、
混合仿真等，广泛应用于工程、军事、
医疗等领域。
3
常用的仿真工具和软件
4
常用的仿真工具包括MATLAB、Simulink、 Arena、AnyLogic等，根据需求选择合适
的工具。
仿真的概念和特点
神经网络的建模与仿真
神经网络的建模与仿真随着科技的发展，越来越多的研究人员开始将神经网络应用于各个领域，如医疗、金融、自然语言处理等。
神经网络作为现代人工智能技术的核心，其建模与仿真技术也越来越受到关注。
神经网络的建模可以分为两个部分：架构的设计和权值的学习。
架构的设计通常使用基于数据的方法和基于先验知识的方法，其中基于数据的方法采用启发式搜索等技术自动寻找最优结构，而基于先验知识的方法则根据领域知识构建结构。
常见的神经网络架构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
权值的学习是指通过训练数据来确定神经网络中各个神经元之间的权值，以最小化目标函数。
常见的训练算法包括梯度下降法、反向传播算法等。
仿真是评估神经网络模型性能的重要手段，通过对模型进行仿真可以了解模型在不同条件下的行为，从而优化模型的性能。
仿真工具包括MATLAB、Python等。
在使用这些工具时，需要注意对仿真过程中的各个参数进行控制，以确保仿真结果的准确性和稳定性。
在实际应用中，神经网络经常被用作分类器或回归器。
分类器用于将输入数据归类到不同的类别中，而回归器则用于估计输入数据与输出数据之间的映射关系。
除了分类器和回归器，神经网络还可以用于聚类、降维等任务，如自编码器和深度信念网络。
神经网络的成功应用离不开数据的支撑。
建模和仿真需要大量的数据来支持，数据的准确性和多样性对神经网络的表现影响极大。
因此，在应用神经网络时，需要注意对数据集的选择和预处理，以确保数据质量和可靠性。
总之，神经网络作为现代人工智能的核心技术，在各个领域都有着广泛应用。
神经网络建模和仿真技术的发展为神经网络应用提供了坚实的基础，相信在不久的将来，神经网络将在更广阔的领域内发挥更大的作用。
神经网络模型PPT课件
然而，人工神经网络却不具有这样的能 力，而可能估计出5.933或者6.007之类 的数字。换言之，如果属于定义清楚的 数学问题，却利用人工神经网络来解决， 并不妥当。人工神经网络最擅长之处， 在于复杂关系的辨认或是型态的对比。
人工神经网络的学习模式，若按照网 络神经间的联结强弱来划分类，大致 可分成三类：
表18-3
分为四组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
预测组别 最低风险 次低风险 中度风险 高度风险
最低风险
25 22 1 2
22 0 1 0
实际组别
次低风险
中度中险
35
38
34
35
0
0
1
3
0
0
34
0
0
35
0
0
高度风险
30 28 0 2
0 0 0 28
表18-4
分为三组的人工神经网络分类结果
其中每经过一次训练过程，就将模拟的 结果与实际状况作比较，将其中的差异 回馈到系统中，以调整节点的强度，如 此即能获致自我组织及自我学习的效果。 在与环境互动时，亦可调整自身的结构， 以使系统结果能接近真实状况；人工神 经网络还具有容错（fault tolerance） 的特性，若是网络中有数个单元遭到损 坏，不致影响整个网络的功能。
样本数 正确 错误 未知
预测组别 低风险 中风险 高风险
低风险
27 26 0 1
26 0 0
实际组别
中风险
70 70 0 0
0 70 0
高风险
31 31 0 0
0 0 31
表18-5 分为二组的人工神经网络分类结果
样本数 正确 错误 未知
神经网络学习PPT课件
不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
建模与仿真-PPT精品
本章详细地向用户介绍Simulink地建模方法、使用操作、以及 使用Simulink进行系统级的仿真和设计原理。使读者通过本章 地学习，不但可以进一步掌握计算机仿真的基本概念和理论，也 可以初步学会使用Simulink去真正地运用仿真技术解决科研和工 程中地实际问题。
第七章 Simulink建模和仿真 7.1 Simulink的概述和基本操作
目前，随着软件的升级换代，在软硬件的接口方面有了 长足的进步，使用Simulink可以很方便地进行实时的信 号控制和处理、信息通信以及DSP的处理。世界上许多 知名的大公司已经使用Simulink作为他们产品设计和开 发的强有力工具。
第七章 Simulink建模和仿真 7.1 Simulink的概述和基本操作
基于上述分类，Simulink使用下面两个基本规则对模块进行排序： ① 每个模块必须在它驱动的所有模块更新之前被更新。这条规
则确保了模块被更新时输入有效。 ② 若非直接馈入模块在直接馈入模块之前更新，则它们的更新
次序可以是任意的。这条规则允许Simulink在排序过程中忽略非 虚拟模块。 另外一个约束模块更新次序的因素是用户给模块设定优先级， Simulink在低优先级模块之前更新高优先级模块。
第七章 Simulink建模和仿真 7.2 基本模块
由于大多数物理系统都可以用微分方程组和代数方程组来描 述，Simulink也采用的是本教材第四章介绍的面向结构图的 数字仿真原理。但其功能块的类型、数值解法、功能快的描 述、以及建模方式和方法远远超出CSS仿真程序包，其界面 也更加友好。
Simulink 4把功能块分成9类，分别放置在9个库中，如图 7.2.1所示：源模块库(Sources)、输出显示库(Sinks)、离散 模块库(Discrete)、连续模块库(Continuous)、非线性模块 库(Nonlinear)、数学函数库(Math)、通用函数及列表库 (Functions and Tables)、信号处理及系统类模块库(Signal and Systems)和子系统模块库(Subsystems)。
第七章 Simulink建模和仿真 7.1 Simulink的概述和基本操作
目前，随着软件的升级换代，在软硬件的接口方面有了 长足的进步，使用Simulink可以很方便地进行实时的信 号控制和处理、信息通信以及DSP的处理。世界上许多 知名的大公司已经使用Simulink作为他们产品设计和开 发的强有力工具。
第七章 Simulink建模和仿真 7.1 Simulink的概述和基本操作
基于上述分类，Simulink使用下面两个基本规则对模块进行排序： ① 每个模块必须在它驱动的所有模块更新之前被更新。这条规
则确保了模块被更新时输入有效。 ② 若非直接馈入模块在直接馈入模块之前更新，则它们的更新
次序可以是任意的。这条规则允许Simulink在排序过程中忽略非 虚拟模块。 另外一个约束模块更新次序的因素是用户给模块设定优先级， Simulink在低优先级模块之前更新高优先级模块。
第七章 Simulink建模和仿真 7.2 基本模块
由于大多数物理系统都可以用微分方程组和代数方程组来描 述，Simulink也采用的是本教材第四章介绍的面向结构图的 数字仿真原理。但其功能块的类型、数值解法、功能快的描 述、以及建模方式和方法远远超出CSS仿真程序包，其界面 也更加友好。
Simulink 4把功能块分成9类，分别放置在9个库中，如图 7.2.1所示：源模块库(Sources)、输出显示库(Sinks)、离散 模块库(Discrete)、连续模块库(Continuous)、非线性模块 库(Nonlinear)、数学函数库(Math)、通用函数及列表库 (Functions and Tables)、信号处理及系统类模块库(Signal and Systems)和子系统模块库(Subsystems)。
最新建模与仿真 神经网络 ppt课件
net = train(net,Train_data,Train_target_data)； %网络训练
Out_data(i) = sim(net,Test_data)； %网络仿真
[R,P] = corrcoef(Target_data,Out_data)；%精 度验证
20.01.2021
22
20.01.2021
建模与仿真 神经网络
识神 经 网 络 知
人工神经网络
对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽 象和模拟
神经网络的基本性质
非线性性 非局域性 非定常性 非凸性
20.01.2021
2
识神
经 网
神经元
络
知
m
vk wkixi bk i1 yk (vk)
m
vk wkj xj j0
识神
经
网 神经网络模型
结
➢采用标准训练、权值、性能函数
➢隐层采用S型传递函数
➢输出节点数为1 ➢输入节点数为7
模型结构步骤二
➢训练样本数76
构网
络 模
网络结构模型
型 结
网络模型
层数
节点数
输入层
7
隐含层
10
输出层
1
传递函数
正切函数 线性函数
训练函数：traingdx
网络权值、误差学习函数：learngdm
网络性能函数：mse
20.01.2021
20
现神
经 网
MATLAB神经网络工具箱
络
程 •设置各性能目标值如下
序
实
➢net.performFcn = ‘mse’; %设置性能函数为均方
误差
《神经网络模型理论》课件
神经网络模型
前馈神经网络模型
信息传递方向只向前流动，适 用于分类和回归问题。
反馈神经网络模型
信息可以在网络中循环传播， 适用于时序数据和动态系统建 模。
深度神网络模型
包含多个隐含层的神经网络， 能够学习和提取更高层次的特 征。
神经网络训练
1
监督学习
使用已标记的训练样本进行学习和预测，适用于分类和回归问题。
2
无监督学习
从未标记的数据中发现模式和结构，适用于聚类和降维问题。
3
强化学习
通过与环境交互进行学习，通过试错来最大化奖励。
神经网络优化
梯度下降优化
根据损失函数的梯度调整模型 参数，迭代优化模型。
批量随机优化
随机选择一小批样本进行梯度 下降优化，加速训练过程。
牛顿法优化
利用牛顿法求解损失函数的极 值点，快速优化模型。
神经网络常见问题
过拟合问题
模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。
梯度消失问题
在深层神经网络中，梯度逐渐消失或爆炸，导致难以训练。
损失函数选择问题
不同的损失函数适用于不同的任务和数据特点，选择合适的损失函数非常重要。
结论
1 神经网络模型未来发展趋势
神经网络模型将继续发展，并在更多领域实现创新和突破。
2 神经网络模型在人工智能领域的应用前景
神经网络模型在人工智能领域有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理等。
《神经网络模型理论》PPT课件
# 神经网络模型理论 ## 介绍 - 什么是神经网络模型 - 神经网络模型的历史 - 应用领域
神经元模型
生物神经元模型
神经网络的基本单元，模仿 生物神经元的特性。
数学神经元模型
神经网络模型及仿真PPT文档77页
神经网络模型及仿真
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
60、人民的幸福是至高
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
神经网络计算-建模讲义解析135页PPT
神经网络计算-建模讲义解析
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
人脑神经网络的建模和仿真
人脑神经网络的建模和仿真人体内最为神秘和复杂的部分之一就是大脑，也称为人脑。
大脑内有超过1000亿个神经元，这些神经元之间相互连接，形成了一个庞大且高度互联的网络，使我们的思维、感知、记忆和行为成为可能。
神经网络的建模和仿真，是对人脑工作原理研究的关键步骤。
一、人脑神经元的结构和功能神经元是构成神经网络的基本单元，由细胞体、树突、轴突和神经末梢四部分组成。
它们通过树突接收来自其他神经元的信息，通过轴突将信息传递给其他神经元。
神经元之间的联系称为突触，分为化学突触和电突触。
化学突触是指神经元之间通过释放神经递质来进行信息传递的连接，而电突触则是利用兴奋性离子的流动直接传递电信号。
神经网络的建立基于大量的神经元之间的相互作用。
当神经元的轴突接收到足够的刺激时，会产生一个动作电位，沿轴突传递到神经末梢，释放出神经递质，继而到达下一个神经元或其他细胞，从而实现信息的传递。
二、神经网络的建模和仿真神经网络的建模目的是实现对神经元和神经网络的描述、探究和操作。
基于人脑神经元的生理和形态学特征，现代生物学家和计算机科学家已经开发出多种用于神经网络研究的模型和仿真工具。
著名的神经计算模型之一是人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN），它是一种基于生物神经元工作原理来构建模拟器的模型。
相对而言，生物神经元模型则更关注神经元内化学过程和神经网络的生物化学成分。
对于神经网络的仿真，主要是借助计算机模拟神经网络的运行，通常根据生理学、计算神经科学和人工智能等理论，使用复杂的算法进行计算机模拟，然后再对仿真的结果进行证实和检验。
三、神经网络模型在心理和神经科学中的应用在心理和神经科学中，神经网络模型广泛应用于研究人脑的各个领域，如记忆、学习、感官处理、情感和行为等方面。
通过仿真生成的神经网络模型，与实际硬件进行比较后进行结论。
例如，科学家可将神经网络与生物大脑的视觉处理区域进行比较，以分析两者之间的相似性和差异性，从而获得对人脑机制的更深入理解。
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traingdx 模式分类 收敛较慢
2019/7/8
较小
适用于“提前停止 ”
方法，可提高9网/35络
神 经
网络权值、误差学习函数
网 learpn 标准化感知器学习规则
络 learnwh LMS算法（近似梯度下降法）
知
识 learngd 梯度下降法
learngdm 动量梯度下降法
网络性能函数
mae
Polak-Ribiere 共轭梯度法
traingd
梯度下降法
traingda
自适应速率梯度下降法
traingdm
动量梯度下降法
trainlm
Levenberg-Marquardt算法
2019/7/8 traingdx
动量和自适应速率梯度下降法 8/35
神 经
网络训练函数
网 络
学习算法
适用问题 类型
神经网络方法 在生物信息学中的应用
什么是神经网络 神经网络在matlab中的实现
神 经 网
络 人工神经网络
知
识 对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽 象和模拟
神经网络的基本性质
非线性性 非局域性 非定常性 非凸性
2/35
2019/7/8
神
经 神经元
网 络 知 识
m
m
vk wki xi bk
输入节点数为7
模型结构步骤二
训练样本数76
2019/7/8
17/35
网
络 网络结构模型
模
网络模型
型
层数
节点数
传递函数
结
输入层
7
构
隐含层
10
正切函数 线性函数
输出层
1
训练函数：traingdx
网络权值、误差学习函数：learngdm
网络性能函数：mse
是否是最好的选择方式
2019/7/8
18/35
net . trainParam. lr = 0.02 ; %设置学习率
21/35
2019/7/8
神
经 MATLAB神经网络工具箱
网 •主 要 程 序 设 计
收敛性能
占用存 储空间
其他特点
知 识
trainlm 函数拟合
收敛快 误差小
大
性能随网络规模增 大而变差
trainrp 模式分类 收敛最快
较小
性能随网络训练误 差减小而变差
trainscg
函数拟合 模式分类
收敛较快 性能稳定
中等
尤其适用于网络规 模较大的情况
trainbfg 函数拟合 收敛较快
较大
计算量随网络规模 增大呈几何增大
识
信号处理
知识工程
专家系统 优化组合
机器人控制
12/35
2019/7/8
神
经
奶牛产奶量预测
网
络
应 用
研究意义
实
农场主关心什么
例
研究进展
先辈（竞争对手）做了什么
神经网络方法
13/35
2019/7/8
神
经
初产奶牛产奶量预测
网
络
应 研究问题
用 实
初产奶牛产奶量 《》亲代奶牛产奶量
例
初产奶牛产奶量 《》初产奶牛营养量
序
实 PR = minmax(Original_data);%确定输入层输入 现 数据的大小范围
S1、S2; %分别为网络隐层、输出层神经元个数
TF1 、TF2;%分别为隐层、输出层传递函数
BTF、BLF、PF ; %分别为网络训练函数、学习
函数和性能函数
20/35
2019/7/8
神
经 MATLAB神经网络工具箱
神
经 工作步骤
网
初始化网络权值矩阵和神经元阈值矩阵
络
预
提供学习样本
测
计算网络实际输出和隐层神经元输出
计算误差对各层的影响 修正权值和阈值
计算网络输出误差
判断误差是否满足要求
结束训练
19/35
2019/7/8
神
经 MATLAB神经网络工具箱
网 •主 要 程 序 设 计
络
程 Net=newff(PR,[S1,S2],{TF1,TF2},BTF,BLF,PF);
反馈网络
自组织网络
神经元传递函数、网络学习函数、激活函数 不同
7/35
2019/7/8
神 经
网络训练函数
网
络
trainbfg
知
trainbr
识 traincgb
BFGS拟牛顿法 贝叶斯方法
Powell-Beale共轭梯度法
traincgf Fletcher-Powell 共轭梯度法
traincgp
vk wkj x j
i 1
j0
2019/7/8
yk (vk )
3/35
神
经 传递（激活）函数类型
网
络
阈
知
值 函
识
数
1 x 0 f (x) 0 x 0
对 数 函 数019/7/8
线 性 函 数
f (x) kx
正 切 函 数
f (x) tanh(x)
神
经
网 神经网络结构
络
知
ai
bj
cl
识
2019/7/8
5/35
神 经
网 神经网络分类
络 知 识
前向 网络
6/35
反馈 网络
层内互联 前向网络
2019/7/8
互联 网络
神
经 网
神经网络模型
络
感知器网络
知
识
线性神经网络
BP网络
径向基函数网络
net = newp( ) net = newlind( ) net = newff( ) net = newrbe( )
网
络 •设 置 各 性 能 目 标 值 如 下
程
序 net.performFcn = ‘mse’; %设置性能函数为均 实 方误差
现
net . trainParam. goal = 0.01 ; %设置性能目标值
net. trainParam. epochs =25000; %设置最大训 练步数
研究数据
亲代奶牛30d、60d、90d、…、305d产奶量
初产奶牛30d、60d、90d、…、305d营养量
初产奶牛305d产奶量
神经网络方法
14/35
2019/7/8
神
经 训练集、测试集
网
络 采用标准集
预
GB126， CB258
测
随机选取
76个训练，12或1个预测
方法检验
交互检验 Jackknife检验
15/35
2019/7/8
神
经 模型建立
网 络
方 依据原则
法
（1）网络规模持平于样本集大小
（2）输入层、隐层的结点数比例为2:1
（3） 运算简单、易于理解
16/35
2019/7/8
神
经 模型结构步骤 一
网
络
三层BP网络结构
模
型
采用标准训练、权值、性能函数
结 构
隐层采用S型传递函数
输出节点数为1
mse
msereg
sse
10/35
绝对平均误差 均方误差
规则化均方误差 平方误差和
2019/7/8
神经网络的优点
以任意精度逼近任何函数 鲁棒性、容错性强 进行快速、大量运算
学习和自适应不确定的系统
同时处理定性、定量知识
11/35
2019/7/8
神
经 网
神经网络主要应用领域
络
知
模式识别