BP神经网络在分类和预测中应用
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学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互 连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。
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 1.1.3 ANN的研究内容
1.1.6 ANN研究的目的和意义
1.1.7 神经网络研究的发展
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) 1.1.8 神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突输 触出
信息处理
传输
图12.2 生物神经元功能模型
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) 生理结构的模拟
(2) 宏观功能的模拟
从人的思维活动和智能行为的心理学特性出发，利用计算机 系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟，即符号处理方法。
BP神经网络在分类和预测中 应用
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,ANN)
利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造 自然和认识自身的理想。
1.1.1 研究ANN目的
(1) 探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人 类智能的计算机系统。
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式
神经网络可以同时处理定量 信息和定性信息，因此它可 以利用传统的工程技术（数 值运算）和人工智能技术（ 符号处理）
1.1.9 人工神经网络研究的局限性
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图12.2 生物黑神箱经元功能模型
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) 1.2 BP神经网络
人工神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性 和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实 际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算 法或其变化形式的网络模型(简称BP网络),目前主要应用于函
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) 1.1.8 神经网络基本模型
1.1.9 人工神经网络研究的局限性
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图12.2 生物黑神箱经元功能模型
方法一解B般决P而不神言了,经或AN效网N果与络不经佳典在时计分A算N方N类法方相与法比才预并能非测显优示中越出, 的只其有优应当越用常性规.
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 1.1.3 ANN的研究内容
(1) 理论研究 ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学 过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的
人工神经网络是由具有适应性简单的单元组成的广泛并行 互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实物体所作 出的交互作用。
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 1.1.3 ANN的研究内容 1.1.4 人工神经网络概述
神经网络的输入和输出变量的 数目是任意的，对单变量系统 与多变量系统提供了一种通用 的描述方式,不必考虑各子系 统间的解耦问题。
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)
1.1.8 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
(1) 理论研究 (2) 实现技术的研究 探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的 途径。
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 1.1.3 ANN的研究内容
尤障其诊一对断、问,特题B征P的提神机取经理和不预网甚测络了等问解题或,不AN能N用往数往学是模最型有表利示的的工系具统.另,如一故方
面,1A.1N神N对经处网理络大(A量rti原fic始ia数l N据eu而ra不l 能Ne用tw规ro则ks或,简公称式A描N述N的) 问题, 表现1.1出.8极大神经的网灵络活基性本和模自型适应性。
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
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.(13.)2研研究仿究照AN脑N神方经法系统的人工神经网络,将在模式识别、组合 优1化.1和.3决A策N判N断的等研方究面内取容得传统计算机所难以达到的效果。
数逼近、模式识别、分类和数据压缩或数据挖掘。
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) 1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述
Rumelhart，Mc Clelland于1985年提出了BP网络的误 差反向后传BP(Back Propagation)学习算法
(2) 探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究 人脑智能的物质过程及其规律。
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) 生理结构的模拟 用仿生学观点，探索人脑的生理结构，把对人脑的微观 结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络（Artificial Neural Netwroks，简称ANN）方法。
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
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.(12.)2 争研取究构A造NN出方尽法可能与人脑具有相似功能的计算机， 即1A.1N.N3 计A算N机N的。研究内容
1.1.5 脑神经信息活动的特征
(1) 巨量并行性 (2) 信息处理和存储单元的有机结合
(3) 自组织自学习功能
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.(11).2通过研揭究示A物NN理方平法面与认知平面之间的映射,了解它们相 互1联.1系.3和A相N互N作的用研的究机内理容,揭示思维的本质，探索智能的本源。
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)
1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述
1.2.2 BP神经网络特点 (1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式 (3)自学习和自适应能力
神经网络在训练时，能从输入 、输出的数据中提取出规律性 的知识，记忆于网络的权值中 ，并具有泛化能力，即将这组 权值应用于一般情形的能力。 神经网络的学习也可以在线进 行。
1.1.7 神经网络研究的发展
BP神经网络在分类与预测中的应用
一、 BP神经网络
1.1(神2)经低网潮络(70(A-8r0ti年fic代ia初l N)eural Netwroks,简称ANN) (3) 第二次热潮
1.1.11982研年究，A美N国N物目理的学家提出Hopfield模型，它是一个互联 的1.1非.2线性研动究力AN学N网方络法， 他解决问题的方法是一种反复运算的 动1.1态.3过程AN,这N的是研符究号内逻辑容处理方法所不具备的性质。1987年首届 国1.1际.4AN人N工大会神在经圣网地络亚概哥述召开,国际ANN联合会成立，创办了多 种1.1A.5NN脑国神际经刊信物息。活动的特征
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
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.(11.)2第一研次究热AN潮N(4方0-法60年代未) 1.119.433年A，N美N的国研心究理内学容家W.McCulloch和数学家W. Pitts在 提1出.1了.4一人个工简神单经的网神络经概元述模型,即MP模型.1958年，F.Rosenblatt 等11研..11制..65出A脑了N神感N研经知究信机息的(P活目er动c的e的p和tr特意on征）义。
(1) 理论研究 (2) 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。
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 1.1.3 ANN的研究内容 1.1.4 人工神经网络概述
David Rumelhart
J. Mc Clelland
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 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。
(3)自学习和自适应能力
(4)数据融合的能力
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)
1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力
(2)并行分布处理方式
在神经网络中信息是分布储存 和并行处理的，这使它具有很 强的容错性和很快的处理速度 。
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述
1.2.2 BP神经网络特点 (1)非线性映射能力
神经网络能以任意精度逼近 任何非线性连续函数。在建 模过程中的许多问题正是具 有高度的非线性。
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 1.1.3 ANN的研究内容
1.1.6 ANN研究的目的和意义
1.1.7 神经网络研究的发展
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) 1.1.8 神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突输 触出
信息处理
传输
图12.2 生物神经元功能模型
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) 生理结构的模拟
(2) 宏观功能的模拟
从人的思维活动和智能行为的心理学特性出发，利用计算机 系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟，即符号处理方法。
BP神经网络在分类和预测中 应用
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,ANN)
利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造 自然和认识自身的理想。
1.1.1 研究ANN目的
(1) 探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人 类智能的计算机系统。
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式
神经网络可以同时处理定量 信息和定性信息，因此它可 以利用传统的工程技术（数 值运算）和人工智能技术（ 符号处理）
1.1.9 人工神经网络研究的局限性
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图12.2 生物黑神箱经元功能模型
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) 1.2 BP神经网络
人工神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性 和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实 际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算 法或其变化形式的网络模型(简称BP网络),目前主要应用于函
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) 1.1.8 神经网络基本模型
1.1.9 人工神经网络研究的局限性
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图12.2 生物黑神箱经元功能模型
方法一解B般决P而不神言了,经或AN效网N果与络不经佳典在时计分A算N方N类法方相与法比才预并能非测显优示中越出, 的只其有优应当越用常性规.
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 1.1.3 ANN的研究内容
(1) 理论研究 ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学 过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的
人工神经网络是由具有适应性简单的单元组成的广泛并行 互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实物体所作 出的交互作用。
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 1.1.3 ANN的研究内容 1.1.4 人工神经网络概述
神经网络的输入和输出变量的 数目是任意的，对单变量系统 与多变量系统提供了一种通用 的描述方式,不必考虑各子系 统间的解耦问题。
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)
1.1.8 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
(1) 理论研究 (2) 实现技术的研究 探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的 途径。
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 1.1.3 ANN的研究内容
尤障其诊一对断、问,特题B征P的提神机取经理和不预网甚测络了等问解题或,不AN能N用往数往学是模最型有表利示的的工系具统.另,如一故方
面,1A.1N神N对经处网理络大(A量rti原fic始ia数l N据eu而ra不l 能Ne用tw规ro则ks或,简公称式A描N述N的) 问题, 表现1.1出.8极大神经的网灵络活基性本和模自型适应性。
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
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.(13.)2研研究仿究照AN脑N神方经法系统的人工神经网络,将在模式识别、组合 优1化.1和.3决A策N判N断的等研方究面内取容得传统计算机所难以达到的效果。
数逼近、模式识别、分类和数据压缩或数据挖掘。
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) 1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述
Rumelhart，Mc Clelland于1985年提出了BP网络的误 差反向后传BP(Back Propagation)学习算法
(2) 探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究 人脑智能的物质过程及其规律。
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) 生理结构的模拟 用仿生学观点，探索人脑的生理结构，把对人脑的微观 结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络（Artificial Neural Netwroks，简称ANN）方法。
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
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.(12.)2 争研取究构A造NN出方尽法可能与人脑具有相似功能的计算机， 即1A.1N.N3 计A算N机N的。研究内容
1.1.5 脑神经信息活动的特征
(1) 巨量并行性 (2) 信息处理和存储单元的有机结合
(3) 自组织自学习功能
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.(11).2通过研揭究示A物NN理方平法面与认知平面之间的映射,了解它们相 互1联.1系.3和A相N互N作的用研的究机内理容,揭示思维的本质，探索智能的本源。
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)
1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述
1.2.2 BP神经网络特点 (1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式 (3)自学习和自适应能力
神经网络在训练时，能从输入 、输出的数据中提取出规律性 的知识，记忆于网络的权值中 ，并具有泛化能力，即将这组 权值应用于一般情形的能力。 神经网络的学习也可以在线进 行。
1.1.7 神经网络研究的发展
BP神经网络在分类与预测中的应用
一、 BP神经网络
1.1(神2)经低网潮络(70(A-8r0ti年fic代ia初l N)eural Netwroks,简称ANN) (3) 第二次热潮
1.1.11982研年究，A美N国N物目理的学家提出Hopfield模型，它是一个互联 的1.1非.2线性研动究力AN学N网方络法， 他解决问题的方法是一种反复运算的 动1.1态.3过程AN,这N的是研符究号内逻辑容处理方法所不具备的性质。1987年首届 国1.1际.4AN人N工大会神在经圣网地络亚概哥述召开,国际ANN联合会成立，创办了多 种1.1A.5NN脑国神际经刊信物息。活动的特征
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
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.(11.)2第一研次究热AN潮N(4方0-法60年代未) 1.119.433年A，N美N的国研心究理内学容家W.McCulloch和数学家W. Pitts在 提1出.1了.4一人个工简神单经的网神络经概元述模型,即MP模型.1958年，F.Rosenblatt 等11研..11制..65出A脑了N神感N研经知究信机息的(P活目er动c的e的p和tr特意on征）义。
(1) 理论研究 (2) 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。
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 1.1.3 ANN的研究内容 1.1.4 人工神经网络概述
David Rumelhart
J. Mc Clelland
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 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。
(3)自学习和自适应能力
(4)数据融合的能力
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)
1.2 BP神经网络 1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力 (2)并行分布处理方式
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述 1.2.2 BP神经网络特点
(1)非线性映射能力
(2)并行分布处理方式
在神经网络中信息是分布储存 和并行处理的，这使它具有很 强的容错性和很快的处理速度 。
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)
1.2 BP神经网络
1.2.1 BP神经网络概述
1.2.2 BP神经网络特点 (1)非线性映射能力
神经网络能以任意精度逼近 任何非线性连续函数。在建 模过程中的许多问题正是具 有高度的非线性。