使用BP神经网络鉴别小麦品质--模式识别经典案例
BP神经网络原理及其MATLAB应用
BP神经网络原理及其MATLAB应用BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于梯度下降算法的人工神经网络模型，具有较广泛的应用。
它具有模拟人类神经系统的记忆能力和学习能力，可以用来解决函数逼近、分类和模式识别等问题。
本文将介绍BP神经网络的原理及其在MATLAB中的应用。
BP神经网络的原理基于神经元间的权值和偏置进行计算。
一个标准的BP神经网络通常包含三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收输入信息，其节点数与输入维度相同；隐藏层用于提取输入信息的特征，其节点数可以根据具体问题进行设定；输出层负责输出最终的结果，其节点数根据问题的要求决定。
BP神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播过程中，输入信息逐层传递至输出层，通过对神经元的激活函数进行计算，得到神经网络的输出值。
反向传播过程中，通过最小化损失函数的梯度下降算法，不断调整神经元间的权值和偏置，以减小网络输出与实际输出之间的误差，达到训练网络的目的。
在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox工具箱来实现BP神经网络。
以下是BP神经网络在MATLAB中的应用示例：首先，需导入BP神经网络所需的样本数据。
可以使用MATLAB中的load函数读取数据文件，并将其分为训练集和测试集：```data = load('dataset.mat');inputs = data(:, 1:end-1);targets = data(:, end);[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(inputs, 1), 0.6, 0.2, 0.2);trainInputs = inputs(trainInd, :);trainTargets = targets(trainInd, :);valInputs = inputs(valInd, :);valTargets = targets(valInd, :);testInputs = inputs(testInd, :);testTargets = targets(testInd, :);```接下来，可以使用MATLAB的feedforwardnet函数构建BP神经网络模型，并进行网络训练和测试：```hiddenLayerSize = 10;net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);net = train(net, trainInputs', trainTargets');outputs = net(testInputs');```最后，可以使用MATLAB提供的performance函数计算网络的性能指标，如均方误差、相关系数等：```performance = perform(net, testTargets', outputs);```通过逐步调整网络模型的参数和拓扑结构，如隐藏层节点数、学习率等，可以进一步优化BP神经网络的性能。
改进的BP神经网络在数字识别上的应用
中 图分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １３
１ 引言
数字字符识 别是模 式识别领 域的一项 传统 的课题 ， 由于字符识别 不是一个 孤立 的问题 ， 而是模式识 别领域 中 大 多数课题都会 遇 到的基本 问题 ， 并且在 不 同的课 题 中 ， 由于具体 的条件不 同 ， 决 的方法 也不尽相 同 ， 解 因而数字 字 符识别 的研 究仍具 有理论和实 践意义 。它在 特定 的环境 下应 用特 别广 泛 ， 邮政 编码 自动识 别 系统 ， 表 等。 如 税
３ ３ 加 入惯 量项 ．
（） ８
每个权值的修正量加上一项正比于前次权值变化量的值 ， 即：
Ａｏ １ 一 ｃ ｍ（ ） ＋ａ ｏ ｋ ＡＪ ｍ（ ） （） ９
ｓｔ ３） ＝１ ２ …… ｅｈ （７ ， ，， （） ７
图１ Ｂ Ｐ网误差 函数 ．
为 了改进误 差 函数 对最大 可 能误差 的响应强 度 ， 可以选用 新 的非线性 误 差 函数 。如取
Ｅ＝｝ ［￡—ｉｉ （ 一ｉ一ｏ （ — 巧］ ∑ （ Ｙ）ｎ ￡ Ｙ）ｃｈｔ ） ） ｈ ｊ ｓ ｉ ｓ ｊ
结构 特征和基 于统计特征 的方法 ， 取得 了一 定 的效 果 。 数字识别 是一项极具 研究价值 的课题 ， 随着 神经 网络 和模 糊逻辑技 术 的发展 ， 人们对 这一问题 的研 究又采用 了许 多新 的方法 和手段 ， 使得这一 古老 的课 题 焕发 出新 的生 命力 ， 也 目前 国际 上有 相 当多 的学 者在 研 究这 一课 题， 它包括 了模 式识别领 域 中所有 典型 的问题 ： 据的采集 、 数 处理及 选择 、 入样本 表达 的选择 、 式识 别分 类器 输 模 的选 择 以及用样 本集对识 别器 的有 指导 的训练 。这里讨论 的是用 Ｂ Ｐ神经 网络识 别数 字 的问题 。人 工神 经 网络 模式 识别方法是 近些年提 出的新方 法 ， 数字字符 识别研究 提供 了一种新 手段 ， 为 它具有一些 传统技术所 没有 的优 点 ： 的容错 能力 、 能力强 、 行处 理 能力 和 自学 习能力 。因而 ， 良好 分类 并 采用 神 经 网络识 别 方式 是一 种 很好 的选
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的利用神经网络实现模式识别，并验证其性能。
掌握基于神经网络的模式识别方法。
二、实验原理1.神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元节点相互连接而成。
在模式识别中，我们一般采用多层前向神经网络进行模式的训练和识别。
2.神经网络的训练过程神经网络的训练过程可以分为两步：前向传播和反向传播。
前向传播是指将输入样本通过网络的各个层传递到输出层，并计算输出结果。
反向传播是指根据输出结果和目标结果之间的误差，将误差反向传播到网络的各个层，并根据误差调整网络中的权值。
3.模式识别对于模式识别问题，我们首先需要将输入模式转化为特征向量，然后通过神经网络来训练这些特征向量，并将其与已知类别的模式进行比较，从而进行模式的识别。
三、实验步骤1.数据准备选择适当的模式识别数据集，例如手写数字识别的MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。
2.特征提取对于每个输入模式，我们需要将其转化为一个特征向量。
可以使用各种特征提取方法，例如像素值，轮廓等。
3.神经网络设计设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定各层的神经元数目。
4.神经网络训练使用训练集对神经网络进行训练，包括前向传播和反向传播过程。
可以使用各种优化算法，例如梯度下降法。
5.模式识别使用测试集对训练好的神经网络进行测试和验证，计算识别的准确率和性能指标。
6.性能评估根据得到的结果，评估神经网络的性能，并分析可能的改进方法。
四、实验结果通过实验我们可以得到神经网络模式识别的准确率和性能指标，例如精确度、召回率和F1-score等。
五、实验总结在本次实验中，我们利用神经网络实现了模式识别，并验证了其性能。
通过实验，我们可以掌握基于神经网络的模式识别方法，了解神经网络的训练和识别过程，以及模式识别中的特征提取方法。
实验结果表明，神经网络在模式识别问题中具有较好的性能，并且可以根据需要进行改进和优化。
基于深度学习BP人工神经网络的农产品质量检测
金 华 职 业 技 术 学 院 学 报
２ ０ ｌ ６拄
ＢＰ人工神经网络在人工智能领域应用广泛 ，但 在农业 、食 品等领域的应用相对较少。本文将简单 介 绍 深 度 学 习 的 ＢＰ人 工 神 经 网络 的基 本 原 理 ，探 讨其在农产品质量检测研究领域应用的最新进展 ， 并 简要 介 绍 改进 型 深度 学 习 的 ＢＰ人 工 神 经 网络 在 农 产 品品质 检测 方 面 的应用 。
输 人 层 神 经 元 节 点 获 取 输 入 样 本 数 据 的基 本 信息 ，根据随机产生的输人权值 以及阈值将信息传 递 给 隐含 层 的神 经元 节 点 ；隐 含层 神 经元 对 传送 进 入隐含层 的数据通过激活函数进行处理 ，隐含层可 以是单层 ，也可 以是多层 ，隐含层层 数的选择需要 通过不 断地训练确认 ；通过 隐含层处理过的数据 ， 通 过激 活 函数 输 出到 输 出层 ，此 时 ＢＰ人 工 神 经 网 络 的 学 习 完 成 。 由于 一 次 学 习输 出 的 结果 与实 际 结果之间可能存在较大 的误差 ，基于输出值与实际 值 之 间 的 误 差 对 输 入 层 和 隐 含 层 之 间 的 权 值 进行 修 正 ，重新进行学 习 ，在不断的学习过程 中直到输 出值与实际值之 间的误差满足最初设定的 ＢＰ人工 神经网络最大允许误差。因此 ，ＢＰ人工神经网络通 过误差不断地 由输出层 向输入层反向传播 ，达到调 整权值和阈值 ，从而减少训练误差 的目的。ＢＰ人工
１ 基 于深 度学 的 ＢＰ人 工神 经 网络 基 本 原 理
１．１ ＢＰ人 工神经 网络的基本原 理
ＢＰ人 工 神 经 网络包 含有 用 来 获 取 样 本数 据 的 输 入 层 （Ｉｎｐｕｔ ｌａｙｅｒ）、用 于 处 理输 人 样 本 数 据 的 隐含 层 （Ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ），以及 用 于输 出处理 结 果 的输 出层 ｆＯｕｔｐｕｔ ｌａｙｅｒ）３个部分 。ＢＰ人工神经 网络的基本结 构 如 图 ３所示 。
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型第1节基本原理简介近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注．目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。
在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。
多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。
直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，如图34-1所示。
BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。
对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。
节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如Qx e x f /11)(-+=式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。
该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。
每一层神经元的状态只影响下一层神经输入层 中间层 输出层 图34-1 BP 神经网络模型元的状态。
如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中一个重要的研究方向。
它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。
BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。
BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。
其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。
手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。
2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。
一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。
3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。
随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。
然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。
通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。
4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。
可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。
手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。
BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。
BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。
为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。
卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【摘要】为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位.通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位.实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96％以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型.%To improve the accuracy rate of human gait phase recognition for controlling the exoskeleton robot, an approach based on Modified Particle Swarm Optimization algorithm-Back Propagation(MPSO-BP)neural network is utilized to divide three types of gait into different phases. Firstly, the MPSO-BP neural network classifier is constructed through regulating the learning factor adaptively, and then the classifier is trained using sample set containing multi-sensor information. Secondly, test the classifier on gait phase recognition in three types of human gait including walk, upstairs and sit-down. The experimental results show that the MPSO-BP neural network classifier can successfully increase the accuracy rate up to averaged 96％above, which is superior to the BP neural network and the particle swarm optimization BP neural network methods.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)021【总页数】5页(P121-125)【关键词】步态识别;步态相位;神经网络;粒子群算法【作者】孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【作者单位】常州大学机械工程学院,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164【正文语种】中文【中图分类】TP242.步态相位识别是实现人体运动意图识别进而实现外骨骼机器人控制的关键技术之一[1]。
BP神经网络综合评价法
BP神经⽹络综合评价法
BP神经⽹络综合评价法是⼀种交互式的评价⽅法，⼀种既能避免⼈为计取权重的不精确性, ⼜能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较⼤且指标更多的实例进⾏综合评价的⽅法,它可以根据⽤户期望的输出不断修改指标的权值，直到⽤户满意为⽌。
因此，⼀般来说，⼈⼯神经⽹络评价⽅法得到的结果会更符合实际情况。
BP神经⽹络是⼀种典型的多层前向神经⽹络，由输⼊层、隐,层和输出层组成，层与层之间采⽤全部连接⽅式，同层节点之间不存在相互连接，其中输⼊层节点仅在信号输⼊作⽤，输出层节点起线性加权作⽤，隐层节点负责对信息进⾏最主要的数学处理。
不失⼀般性，设输
⼊层有 M 个节点，隐层有L个节点，输出层有P个节点，样本数为N，输⼊向量为，为隐层节点与输⼊层节点的连接权值，则隐层节点的输⼊和输出分别为：
隐层节点的激励函数⼀般选取双曲正切函数或型函数等⾮线性函数，⽽输⼊层节点的激励函数⼀般选取等⽐喻出的线性函数。
⽽输
出层节点与隐层节点的连接权值为，则输⼊层节点的输出为：
采⽤算法对⽹络进⾏训练。
算法是⾮线性最⼩⼆乘⽆约束优化算法，其本质是⾼斯-⽜顿法的改进⽅式，具有⼆阶收敛速度，既具有⾼斯-⽜顿法的局部收敛⽅式，⼜具有梯度下降法的全局收敛特性。
bp神经网络3篇
bp神经网络第一篇：BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种最为经典的人工神经网络之一，它在模拟神经元之间的信息传输和处理过程上有很高的效率，可以被应用于多种领域，如图像处理、模式识别、预测分析等。
BP神经网络的核心思想是通过将神经元之间的权值调整来达到优化网络结构的目的，从而提高网络的准确率和泛化能力。
BP神经网络包含三个基本部分：输入层、隐层和输出层。
其中，输入层用于接收原始数据，隐层是神经元之间信号处理的地方，而输出层则用于输出最终的结果。
与其他的神经网络不同，BP神经网络使用了反向传播算法来调整神经元之间的权值。
这个算法是一种基于梯度下降的优化方法，通过最小化目标函数来优化权值，从而获得最小的误差。
具体来说，反向传播算法分为两个步骤：前向传播和反向传播。
前向传播是指从输入层开始，将数据经过神经元的传递和处理，一直到输出层，在这个过程中会计算每一层的输出值。
这一步完成后，就会得到预测值和实际值之间的误差。
接着，反向传播将会计算每个神经元的误差，并将误差通过链式法则向后传播，以更新每个神经元的权值。
这一步也被称为误差反向传播，它通过计算每个神经元对误差的贡献来更新神经元之间的权值。
总的来说，BP神经网络的优点在于其具有灵活性和较高的准确率。
但同时也存在着过拟合和运算时间过长等问题，因此在实际应用中需要根据实际情况加以取舍。
第二篇：BP神经网络的应用BP神经网络作为一种人工智能算法，其应用范围非常广泛。
以下是BP神经网络在不同领域的应用案例。
1. 图像处理BP神经网络在图像处理方面的应用主要有两个方面：图像分类和图像增强。
在图像分类方面，BP神经网络可以通过对不同特征之间的关系进行学习，从而对图像进行分类。
在图像增强方面，BP神经网络可以根据图像的特征进行修复和增强，从而提高图像的质量。
2. 股票预测BP神经网络可以通过对历史数据的学习来预测未来股市趋势和股票价格变化，对投资者提供参考依据。
3. 语音识别BP神经网络可以对人声进行测量和分析，从而识别出人说的话，实现语音识别的功能。
BP神经网络模型及实例
(1)由动量的梯度下降法
在神经网络工具箱中， traingdm函数采用了由动量的梯度下降法，提高 了学习速度并增加了算法的可靠性。
x x1, x2,
hi hi1, hi2,
ho ho1, ho2,
yi yi1, yi2,
yo yo1, yo2,
do d1, d2,
, xn
, hip
, hop
, yiq
, yoq
, dq
2.4.2 BP网络的标准学习算法
– 输入层与中间层的连接权值:
wih
– 隐含层与输出层的连接权值:
2.4.1 BP神经网络模型
• 三层BP网络
2.4.1 BP神经网络模型
• 激活函数
– 必须处处可导
• 一般都使用S型函数
• 使用S型激活函数时BP网络输入与输出关 系
– 输入 net x1w1 x2w2 ... xnwn
– 输出
y
f
(net)
1
1 enet
2.4.1 BP神经网络模型
2.4 BP神经网络模型与学习算法
概述
• Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差 反向后传BP(Back Propagation)学习算法
David Rumelhart
J. McClelland
• BP算法基本原理
– 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个 误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了 所有其他各层的误差估计。
基于BP神经网络的橙子品质识别
基于BP神经网络的橙子品质识别
楚博文
【期刊名称】《农业科技与信息》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】随着生活质量的不断提高,人们对各类果蔬的品质要求越来越高。
橙子甘甜可口,深受人们的青睐,对其品质进行精准识别有助于保证消费者购买到的橙子质量,也可帮助商家及时清理腐烂的橙子。
本研究以橙子为识别对象,基于图像处理及神经网络学习建立橙子品质识别模型,通过图像处理提取橙子的图像特征,将提取的特征集导入BP神经网络进行训练进而完成分类识别。
结果显示:该识别模型的识别准确率为91.7%,同时具有成本低、识别速度快、检测方便等优点,且实现了无损检测。
【总页数】5页(P45-49)
【作者】楚博文
【作者单位】海南师范大学信息科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】S666.4
【相关文献】
1.根据常规化学指标识别烟叶品质的BP神经网络模型
2.橙子太光鲜有猫腻r三招教你识别染色橙子
3.基于BP神经网络的管道缺陷模式识别与精确定量识别
4.PCA
和改进BP神经网络的大米外观品质识别5.基于改进YOLO v5的橙子果实识别方法
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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。
灰色神经网络在粮食产量预测中的应用
Ｌ Ｎ ａ ｇ Ｉ Ｆ ｎ （ ｕ ｎｘ Ｖ ｃｔ ｎｌ ｏ ｅｅｏ ｅｈｏｏｙａｄＢ ｓ ｅｓ Ｇ ａｇｉ ａｎｎ ３０ ３ ｈｎ ） Ｇ ａｇｉ ｏａ ｏａ Ｃ ｌｇ ｆ ｃｎｌｇ ｎ ｕｉ ｓ， ｕｎｘ Ｎ ｎｉｇ５０ ０ ，Ｃ ｉａ ｉ ｌ Ｔ ｎ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： ｔ ｄ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｏ ｏ ａｅｙ ｏ ｄ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ ｉ ｆ ｃｅ ｙ ｍａ ｙｆｃ ｏ ｓａ ｄ ｈ ｓ ｔｅ ｃ ａ ａ ｔｒ － Ｓ ｕ ｙ ｔ ｒ ｂ ｅ ｆ ｏ ｄ ｓ ｆｔ ．Ｆ ｏ ｒ ｄ ｃｉ ｓａ ｅ ｔ ｄ ｂ ｎ ａ ｔ ｒ ｎ ａ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉ ｈ ｆ ｏ ｆ ｓ ｔ ｓｏ ｕ ｔ ａｉ ｎ ａ ｄ ｓｏ ｈ ｓｉ ，Ｓ ａ ｉ ｇ ｅｍｏ ｅ ａ ｏ ｃ ｕ ａｅｙ ｄ ｓ ｒ ｅ ｔｅ ｃ ａ ｇ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅｐ ｐ ｒ ｈ ｉ ｆｆ ｃ ｕ ｔ ｎ ｔｃ ａ ｔ ｃ ｌ ｏ ｃ Ｏ ｔ ｔ ｎ ｌ ｄ ｌ ｎ ｎ ｔ ｃ ｒ ｔｌ ｅ ｃ ｂ ｈ ｎ ｅ ｒ ｌ ．Ｉ ａ ｅ ，ｔ ｅ ｈ ｓ ｃ ａ ｉ ｈ ｈ
Ｆｒ ， ｔ ｓｄｔｅｇａ Ｍ （ ， ）ｐｅｉ ｉ ｏｅ ｔ ｐｅｉ ｅｇａ ｉｄｃａ ｒｉ ｙ ｌ ｇ ｇｔ ｎ ．Ｔ ｅ ，ｉ ｉｔ ｉ ｕｅ ｒｙＧ ｓ ｈ １ １ ｒｄ ｔ ｎｍ ｄｌｏ ｒｄ ｔｈ ｉ ｙ ｌ ｈｎｇａ ｉｄ ｉ ｅ ｄ ｈ ｎ ｔ ｃｏ ｃｔ ｒ ｎ ｅ ｎ ｅ ｎ ｒ ｕｅ ｅＢ ｅｒｌ ｅ ｏｋｔ ｍｏｉ ｅ ｒｄｃｎ ｓｌ ｙｇａ Ｍ（１ １ ｏｅ ｔ ｉｐｏｅｔｅｐｅｉ ｉ ｒ－ ｓｄｔ Ｐｎ ｕａ ｎｔ ｒ ｏ ｄ ｙｔ ｅｉ ｉ ｒ ｕ ｓ ｒｙＧ ｈ ｗ ｆ ｈ ｐ ｔｇ ｅ ｔｂ ， ）ｍ ｄｌｏ ｍ ｒｖ ｒｄｃｏ ｐｅ ｈ ｔｎ
BP模型在模式识别中的应用
ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ， ｄ ｔ ｅ ｔ ｄ ｃ ｄ ｔｅｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｐ ｌ ａｉ ｎ ｆ ｈ ｄ ｌ ｅｂ — ｉ ｎ ｉｎ ｌｍａ ｅ ， ｉｌ ｌ ｏ ｔｍ ｎ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｉ ｉ ｉ ａ ｎ ｉｒ ｕ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ａ ｐ ｉ ｔ ｓｏ ｅＢＰ ｍｏ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｓｏ ａ ｇ ｓ ｎ ｙ ｎ ｈ ｎｏ ｈ ｅ ｉ ｃ ｏ ｔ ｎ ｉｈ ｄ ｉ ｍａ
Ａｂｓｒ ｃ ： ｉ ｈ ｓｓｈａ ｔ ｄ ｅ ｅａ ｐ ｉａ ｏ ｆｔｅ ＢＰ Ｍ ｏ ｌｉ ｈ ａｔｒ ｅ ｏ ｎｉ ｏ ． ｒｔｏ ｌ， ａ ｎ ｒｄ ｅ ｔ ｅ ｔ ａ ｔＴｈ ｓｔ ｅ ｉ ｓｓｕ ｉｄ ｔ ｐ ｌｃ ｔ ｎ ｏ ｄｅ ｎ ｔｅ ｐ ｔ ｎ ｒｃ ｇ ｔ ｎｓＦｉｓ ｆａｌｉ ｈ ｓｉｔｏ ｕｃ ｄ ｈ ｉ ｈ ｅ ｉ ｔ ｈ
工 程技 术
计算机 光盘软 件 与应用 Ｃｍｕｅ ＤＳｆｗｒ ｎ ｐｌｃｔｏｓ ｏｐｔｒＣ ｏｔａｅａｄＡｐ ａ ｎ ｉ ｉ
２１年第 １ 期 ００ 主
Ｂ Ｐ模型在模式识别中的应用
史 红
（ 吉林师范大学信息技 术学院，吉林 四平 １６０ ） ３０ ０
摘 要 ：本 文主要 研 究 了Ｂ 模 型在模 式 识别 中的应 用 。首先 介绍 了Ｂ 模 型在 模式 识别 中的算 法和 特点 ，其 次Ｂ 模 型 Ｐ Ｐ ｐ 在 二 维图像 中的识别 应 用。主要是 二 维图像 中边缘检 测 方法的 应用 。 关键 字：Ｂ 模型 ；模式 识别 ；边缘检 测 Ｐ 中图分 类号 ：Ｔ １３ Ｐ ８ 文献标 识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ — ５９ （ ００ １— ０ ６ ０ ０７ ９９ ２ １ ） ２ ０ ９— １
ＴｈｅＡｐｐｌ ａ ｉｎ ｆＢＰ ｏ ｅ Ｐａ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｉ ｔｏ ｏ Ｍ ｄ ｌｉ ｃ ｎ ｔｅ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ
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
BP网络应用实例
x=imread(m,’bmp’); bw=im2bw(x,0.5); 为二值图像 [i,j]=find(bw==0); ）的行号和列号 imin=min(i)； ）的最小行号 imax=max(i); ）的最大行号 ％读人训练样本图像丈件 ％将读人的训练样本图像转换 ％寻找二值图像中像素值为0(黑
4
BP网络学习算法
图5．5具有多个极小点的误差曲面
5
BP网络学习算法
另外一种情况是学习过程发生振荡，如图5．6所示 。 误差曲线在m点和n点的梯度大小相同，但方向相反 ，如果第k次学习使误差落在m点，而第k十1次学习 又恰好使误差落在n点。 那么按式（5．2）进行的权值和阈值调整，将在m 点和n点重复进行，从而形成振荡。
图 5.16
待分类模式
20
BP网络应用实例
解（1）问题分析 据图5．16所示两类模式可以看出，分类为简单的非 线性分类。有1个输入向量，包含2个输入元素；两 类模式，1个输出元素即可表示；可以以图5．17所 示两层BP网络来实现分类。
图 5.17
两层BP网络
21
BP网络应用实例
（2）构造训练样本集
6
BP网络学习算法
图5．6学习过程出现振荡的情况
7
BP网络的基本设计方法
BP网络的设计主要包括输人层、隐层、输出层及各 层之间的传输函数几个方面。 1．网络层数 大多数通用的神经网络都预先确定了网络的层数，而 BP网络可以包含不同的隐层。
8
BP网络的基本设计方法
但理论上已经证明，在不限制隐层节点数的情况下 ，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况下，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，增加一个隐层是必要的，但BP网络隐层 数一般不超过两层。
BP网络算法在模式识别中的应用
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ４ １ ； Ｔ Ｐ １ ８ ３ 文献标志码 ： Ａ Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ｔ ６ ７ ４ — ９ １ ４ ６ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． ０ ７ ９
１ ． ８ ２） ， （ １ ． ５ ４ ， １ ． ８ ２） ， （ １ ． ５ ６ ，２ ． ０ ８） 。
日 ： （ １ ． １ ４ ，１ ． ８ ２） ，（ １ ． １ ８ ，１ ． ９ ６ ） ， （ １ ． ２ ０ ，１ ． ８ ６） ， （ １ ． ２ ６ ，２ ． ０ ０） ，（ １ － ２ ８ ，２ ． ０ ０） ，（ １ ． ３ ０ ，１ ． ９ ６） 。
（ １ ． ２ ８ ，１ ． ８ ４）与 （ １ ． ４ ０ ，２ ． ０ ４）的 ３个 点 ，用 所 得
行权值 、阈值调整 ，使 网络输出逐渐与希望输出一
致 。因为 这种 算法 收 敛速 度慢 ，易 陷入 局 部极 小 ，
必须改进算法 ，即每一次对连接权或输出阈值进行 校正 ，按一定 比例加上前一次学习时的动量项 ，由
作者简介 ： 李广超 （ １ ９ ８ ６ 一） ， 男， 河南滑县人 ， 硕士 ， 助理工程师 ， 主要从事武 器系统与运 用工程研 究。
科 拮 锄 葡 与 事 苎 『
２ ｏ １ ４ ￣ １月 总第２ ４ ０ 期 一０７ ９一 ，
用 技 术
目标 ：根据 如 上资 料 ，制定 一种 方 法 ，正 确地 区 分 两 个 集 合 ；对 坐 标 分 别 为 （ １ ． ２ ４ ，１ ． ８ ０） ，
它 的 地位越 发 凸现 。
因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用
因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用摘要：随着工业化的发展，磨粒识别在工业生产中变得越来越重要。
因子模糊化BP神经网络作为一种优秀的模式识别算法，在磨粒识别中具有广泛的应用。
本文介绍了因子模糊化BP神经网络的基本理论，并以磨粒识别为例，详细分析了其应用过程。
实验结果表明，因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用能够有效提高识别准确率，具有很好的应用前景。
关键词：因子模糊化BP神经网络；磨粒识别；模式识别；识别准确率1. 引言随着机械制造业的不断发展，磨粒识别在工业生产中越来越重要。
磨粒识别可以帮助企业提高生产效率和质量，减少生产成本。
目前，许多机构已经开始研究磨粒识别的技术，其中因子模糊化BP神经网络是一种非常有效的模式识别算法。
2. 因子模糊化BP神经网络因子模糊化BP神经网络（Factorial Fuzzy BP Neural Network，FFBP）是一种基于模糊理论和神经网络理论的模式识别算法。
该算法可以对模糊样本进行分类，具有很好的识别能力和鲁棒性。
FFBP算法的基本理论如下：（1）模糊化处理：将输入模式进行模糊化处理，即将模糊样本映射至模糊空间中。
（2）因子分解：对模糊因子进行分解，得到各个因子的权重系数。
（3）权重更新：根据误差进行权重更新，不断调整权重系数，提高识别效果。
3. 磨粒识别的应用磨粒识别是指通过特征提取和模式识别技术，对磨粒进行分类。
在实际应用中，磨粒的型号、尺寸、形状各异，因此磨粒的特征提取比较困难。
为了解决这一问题，可以采用因子模糊化BP神经网络进行磨粒识别。
具体操作步骤如下：（1）收集磨粒样本数据，并对其进行特征提取。
（2）对特征提取所得数据进行模糊化处理，映射至模糊空间中。
（3）对映射所得数据进行因子分解，得到各个因子的权重系数。
（4）采用加速梯度下降法对权重系数进行更新，提高识别准确率。
4. 实验结果为验证因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用效果，我们进行了实验。
基于BP神经网络的常见中兽药中5种违禁药物显微图像识别
基于BP神经网络的常见中兽药中5种违禁药物显微图像识别余晓;林海丹;彭新宇;翟海云;崔成富【摘要】目的以人工神经网络和模式识别技术为基础,对动物饲料中常添加的违禁西药进行了自动识别与分类.方法对违禁药物的显微图像进行预处理、图像分割,并提取纹理特征.根据提取的特征应用BP人工神经网络完成对5种违禁药品(呋喃妥因、呋喃唑酮、呋喃它酮、氯霉素、扑热息痛)的识别分类.结果该算法不仅能快速识别出上述5种违禁药品,且准确度比较高.结论该方法对于以上5种违禁药品能得到满意的识别结果.【期刊名称】《广东药学院学报》【年(卷),期】2013(029)006【总页数】5页(P631-635)【关键词】BP神经网络;模式识别;特征提取;纹理特征;违禁药物;显微图像【作者】余晓;林海丹;彭新宇;翟海云;崔成富【作者单位】广东药学院药科学院,广东广州510240;广东省兽药饲料质量检验所,广东广州510230;广东省农业科学院动物卫生研究所,广东广州510640;广东药学院药科学院,广东广州510240;广东省兽药饲料质量检验所,广东广州510230【正文语种】中文【中图分类】R917食品安全问题直接关系到人民群众的身体健康和生活质量，其中畜产品中兽药残留问题已成为影响动物性食品安全的主要因素之一[1-2]。
我国传统兽医学所采用的中草药(中兽药)，具有药效安全、毒副作用少、绿色环保等特点，但是目前不少不法商人打着中兽药的幌子，暗地在中兽药里添加抗生素、激素等国家明文规定禁用的药物，从根本上违背了中药使用的原理及要求，造成了药物不良反应、药物残留、细菌耐药性增加等不良影响。
并且这些违禁药物中相当一部分，如呋喃它酮、呋喃唑酮等硝基呋喃类广谱抗生素，具有很强的毒副作用，甚至存在较强的致癌性。
对于中兽药中违法添加西药的现象，目前尚缺乏快速、高效的检测手段[3-6]，这大大制约了中兽药制剂的标准化、现代化和国际化。
本文以图像纹理特征及人工神经网络技术为基础，实现了对常见中兽药(如青黛散和郁金散等)中常添加的违禁药物的识别与分类。
模式识别-BP算法
课程设计任务书学生姓名：肖遥专业班级：通信1103班指导教师：周建新工作单位：信息工程学院题目: 模式识别初始条件：MATLAB 软件，模式识别知识要求完成的主要任务:1、利用BP（Back-propagation）网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。
2、要求：学习BP算法；将数字用7维矢量表示；设计BP网络（7输入1输出）；参考matlab神经网络工具箱参考书：[1] 周开利，康耀红编著.《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》.2006:10-43[2] 魏海坤.《神经网络结构设计的理论与方法》.国防工业出版社，2005.9:20-30[3] 徐远芳,周旸,郑华.《基于MATLAB的BP神经网络实现研究》[J]. 微型电脑应用, 2006,(08)时间安排：1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料；2、课程设计时间为2周。
（1）确定技术方案、电路，并进行分析计算，时间2天；（2）选择元器件、安装与调试，或仿真设计与分析，时间6天；（3）总结结果，写出课程设计报告，时间2天。
指导教师签名：2014 年12月10日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 BP神经网络的介绍 (1)1.2 神经网络理论的应用 (1)2 BP神经网络 (2)2.1神经网络的定义简介 (2)2.2 BP网络的特点 (2)2.3 BP模型的基本原理 (2)2.4 BP神经网络的训练 (3)3 基本BP算法的应用 (5)3.1基本BP算法公式推导 (5)3.2 BP网络的设计 (8)3.2.1 网络的层数 (8)3.2.2 隐含层的神经元数 (8)3.2.3 初始权值的选取 (8)3.2.4 学习速率 (8)3.3 BP 网络学习算法的计算步骤 (9)4 MATLAB 神经网络部分 (10)4.1 几种BP 神经网络中的重要函数和基本功能 (10)5 程序设计及仿真结果 (11)5.1 利用BP网络对污染数字的识别 (11)5.1.1 问题的提出 (11)5.1.2 将数字矢量表示 (11)5.1.3 网络的建立 (12)5.1.4 网络训练 (12)5.1.5 网络测试 (13)5.1.6用含噪声和不含噪声的数字样本进行训练 (13)5.1.7 测量网络容错性 (14)5.1.8 对污染数字进行识别 (15)5.2 仿真分析 (17)5.2.1隐含神经元数目对仿真的影响： (17)5.2.2传递函数对仿真的影响 (18)6 心得与体会 (20)参考文献 (21)附录 (22)摘要随着模式识别技术在当代高科技领域的发展，人工神经网络技术也有了突飞猛进的进步，并在各个领域有了广泛的应用，字符识别是模式识别理论的一个重要应用领域，是实现智能人机接口的重要途径。
BP神经网络步骤及应用实例
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，作图等数据归一化问题归一化的意义：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，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。
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：复制内容到剪贴板代码:y=(x-MinVal ue)/(MaxVal ue-MinVal ue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxVal ue、MinVal ue分别为样本的最大值和最小值。
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一、体系介绍
选取小麦的24个外观物理参数，包括外观尺寸特征和色彩特征，实现对小麦品质的初步分类。
选取的24个特征为：面积，周长，等效圆直径，面积体积，周长体积，长径，短径，长短径之比，椭圆离心率，圆形度，椭圆度，矩形度，Rmean，Gmean，Bmean，Hmean，Smean，Vmean，RRsd，GRsd，BRsd，HRsd，SRsd，VRsd。
用人工将小麦分成2类。
用1代表品质好的小麦，-1代表品质差的小麦。
目标：尝试建立这24个特征和小麦分类的关系。
二、数据文件介绍
系统计算所用的数据保存在三个excel文件wheat_train.xls, wheat_testX.xls, wheat_testY.xls中，wheat_train.xls文件是用来进行建模的，共有401个样本。
在wheat_train.xls文件中，第一列是样本的编号或样本的名字，样本的第一行是对每列信息的定义,第二行是每个列的物理意义。
除了所有的样本特征之外(通常称为自变量x)，还有一列描述函数的取值(这里就是样本的分类值，y)。
x和y之间有一个空列。
另一个文件是wheat_testX.xls是测试集，有40个样本，可以用来对算法建立的模型进行测试。
wheat_testX.xls文件的第一行是列属性的定义,第二行是对属性物理意义的描述，但它不包含目标信息，因为目标是要被预报出来的，操作者可以从wheat_testY.xls文件中看到真实的小麦的分类值，并与预报的结果作对比。
三、用化学计量学网站计算小麦体系的步骤
A、建立体系并准备数据
1、登陆到网站。
然后以自己注册的用户登陆到系统中(如果还不是注册用户，可以立即注册一个)。
2、登陆成功后，点击“我研究的系统”，如图1：
图1
3、点击“我研究的系统”后，出现图2：
图2 注册用户自己的研究体系。
在图2中，如果是查看以前研究的系统，直接点击系统的名称。
现在要研究小麦系统，选择“新增”。
出现图3。
在图3中，书写系统的描述和具体信息，操作者根据对系统的理解，进行描述，能把问题描述清楚就可以。
由于小麦系统研究系统中，有一维描述的是样本，称为Object，另一维为特征维，称为V ariable，所以，在图3中，“系统类型”里，选择的是“OV型数据。
”
在图3输入完毕后，选择“提交”按钮。
图3 小麦研究系统的建立
4、“提交”完毕后，再点击“我研究的系统”，这时在列表中，可以看到“小麦品质分类”。
图4 看到自己建立的“小麦”
这时，请点击“开始计算”链接。
进入图5窗口。
图5 系统计算窗口
5、在图5中选择“导入数据”按钮，进入图6所示窗口。
找到数据文件后，请认准文件里数据的表述, 如果是按列存储样本的，请选中图中的“数据文件里，是一列一个样本”选择框，然后选择提交按钮。
数据导入完毕后，再点击“我研究的系统”回到图4中，再选择“开始计算”链接，进入数据管理界面，这时，你导入的数据就会出现在界面中。
如图7
图6 数据导入窗口
图7、建立了体系并准备了完整的数据
B、用BP神经网络算法进行计算
数据一旦建立完毕后，可以在任何时刻登陆到系统中，将其调出进行计算，每次计算的
结果，只要操作者不删除，也都被保留在系统中，以便随时查看。
每次进入系统后，系统的所有的数据都是默认的被全部选中的，用户可以自由选择列和行，组合需要的数据进行计算。
单击“方法选择”按钮，出现图8，选择“模式识别”卡片，然后选中“人工神经网络”，然后选中“将数据标准化”检测框。
根据需要，选择合适的数据预处理方法，对于本例，由于各量纲不一致，所以选择自标度化，即将自变量的每一列，将其预处理为0均值，方差为1。
预处理的方法针对不同的系统，可以选择不同的方案，例如对于色谱，可以选择对每个样本预处理，一般是除以行加和，而对于质谱，可以采用除以行最大值，这种预处理方法，是对行进行。
图8 选择人工神经网络算法进行计算
选择“确定”按钮，等待片刻，出现图9窗口。
推荐“隐含层神经元书目”设置为0，让系统自动设定其合理的值，除非对神经网络的应用很熟悉，可以自己设置隐含层神经元的书目。
“系统计算精度”和“迭代次数”，与计算最终的精度要求有关，使用时，可以先要求低精度、少迭代次数，然后逐步提高。
学习速率也与计算有关，过大的学习速率值，可能会导致算法震荡而崩溃，如果实际工程中，发现无法得到计算结果，则可以将学习速率调低。
另外，计算时，可以选择输入层到隐含层、隐含层到输出层的函数。
这需要用户根据自己的体系来决定，如果无法确定，可以使用默认值，看计算结果如何，再重新选择其它的函
数形式。
一般情况下，输入层到隐含层，使用logsig函数，隐含层到输出层，使用perlin。
选择每个层函数针对不同问题是必须的，针对本例，如果输入层到隐含层，选择了perlin 函数或transig函数，都计算不好，特别是选择perlin函数时，会造成益处。
无法得到正确的结果。
设置好参数后，选择“确定”按钮，等待计算完毕。
图9 人工神经网络计算的参数设置
计算完毕后，出现图10所示窗口。
选择“保存”按钮，保存计算结果。
图10，计算结束，选择保存按钮，出现图11
图11 计算完毕后对话框
计算完毕后，选择“确定”按钮。
这时在“已建模型”小窗口中，将出现一条模型记录。
图12。
图12 体系已有的计算结果
查看神经网络计算结果：
在图12的小窗口中，用鼠标选择“ANN”建模的记录，然后选择“查看”按钮，可以看到对自身的分类效果。
如图13。
图13 神经网络对小麦的分类效果。
预报
在类似图12的窗口中，选择“ANN”所在的行，然后选择“预报”按钮，出现图14窗口。
图14，预报上传数据窗口
将wheat_testX.xls文件选择好，然后选择“提交”按钮。
等运算完毕后，系统列出如下的窗口(图15)。
2、用ANN预报
在图12的窗口中，选择“ANN”所在的行，然后选择“预报”按钮，出现图14窗口。
将wheat_testX.xls文件选择好，然后选择“提交”按钮。
等运算完毕后，系统列出右图(图15 )所示的窗口。
操作者可以通过选择数据，将其粘贴到Excel文件中。
用户接下来可以打开wheat_testY.xls文件进行对比。
图15 ANN预报结果。