模式识别-实验5-人工神经网络
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。
人工智能深度学习模式识别机器学习神经网络实验室建设方案
人工智能深度学习模式识别机器学习神经网络实验室建
设方案
一、项目背景
人工智能日益成为当今世界的关注焦点，而深度学习机器学习和神经网络实验室的建设也是其中的重点。
在当今竞争激烈的世界，拥有一座高科技的深度学习机器学习和神经网络实验室将为企业提供强大的市场竞争力。
本报告将探讨搭建这样一座深度学习机器学习和神经网络实验室一些具体的方案。
二、深度学习机器学习和神经网络实验室的设备方案
1、计算机设备
深度学习机器学习和神经网络实验室将需要准备的计算机设备有：专业的图形处理单元显卡，英特尔的处理器，大内存的服务器，尤其是支持大型数据处理的服务器设备，同时要做到每个设备的性能稳定可靠，以确保设备的可用性。
2、便携式设备
为了便于运用大型数据，实验室需要准备一定数量的便携式设备，以便实验室的人员能够能够随时随地携带并使用。
便携式设备一般为：笔记本电脑、智能手机、iPad等，以满足他们的工作和学习需求。
3、软件设备
为了能够完美达到推动计算机科学领域的发展，实验室也需要准备一定数量的软件设备。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。
它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。
其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。
本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。
输出层将最终结果输出给用户。
举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。
正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。
反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。
一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。
其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。
前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。
前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。
与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。
递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。
第七章人工神经网络
2003-11-1
高等教育出版社
27
三层前向神经网络
考虑一个三层的前向神经网络，设输入
层层节节点点数数为为nm1。，设中间Yi1为层输节入点层数节为点n2，i的输输出
出；Y
2 j
为中间层节点j的输出；Yk3
为输出
层的权θ点节教值jk为的点师；中阈信kW间的值j号k层为输。；节节出W点点；ij为jjT的和k节为阈节点输值点i出和；k间层节θ的节点k为连点j间输接k的出对权连层应值接节；
y
sgn
Wi Ii
2003-11-1
高等教育出版社
5
人工神经元的形式化描述
人工神经元的数学模型如图所示
x1 x2
… ‥ xn
u育出版社
6
人工神经元的形式化描述（续）
其中ui为第i个神经元的内部状态，θi为神经元 阈值，xj为输入信号，wji表示从第j个神经元到 第i个神经元连接的权值。si表示第i个神经元的 外部输入信号，上述假设可描述为：
ui
f
j
x j wji
si
i
yi gui h
x j wji
si
i
j
hg f
2003-11-1
高等教育出版社
7
常用的神经元状态转移函数
阶跃函数
1 y f (x) 0
x0 x0
准线形函数
1
y f (x) x
0
x 0 x
x0
Sigmoid函数
f
x
1
1 ex
双曲正切函数 f (x)=th (x)
出输入样本的网络预测。有
两个隐层的前向神经网络如
•••
图所示：
人工神经网络简介
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。
信息学院 硕士研究生课程 - 华东师范大学
信息学院 硕士研究生课程电子科学技术系专业名称：通信与信息系统课程编号：S0112020702020 课程名称：现代通信测量仪器课程英文名称：Test Set in Modern Communication学分: 2 总学时：36课程性质：跨专业选修课 适用专业：通信与信息系统、无线电物理教学内容及基本要求:本课程介绍现代通信领域经常使用的测量仪器，讲授这些仪器的设计原理，使用方法，各项主要技术指标的物理含义，及目前最先进的产品现状。
涉及的主要仪器有四大类，包括；1光纤通信测量仪器，主要有光源、光功率计、光时域反射计、光谱分析仪、光纤熔接机等。
2数字通信测试仪器，包括PDH误码测试仪、抖动测试仪、SDH分析仪、逻辑分析仪等。
3通用基础测试仪，包括数字存储示波器、精密LCR测试仪、程控直流电源、数字万用表等。
4微波测量仪器，包括频谱分析仪、网络分析仪、微波信号源、频率计、功率计、噪声系数测试仪等。
考试形式: 考查为主学习本课程的前期课程要求：通信原理、光纤通信、微波通信教材及主要参考书目、文献与资料：填写人：陈德智 审核人：郑正奇--------------------------------------------------------------------- 课程编号：S0112020810001 课程名称：DSP硬件设计方法课程英文名称：DSP’s Design Method学分: 2 周学时 总学时：40课程性质：专业选修课 适用专业：通信与信息系统教学内容及基本要求:教学内容：1、多维DSP信号分析；2、多维DSP系统建模；3、多维DSP系统的优化；4、DSP’s平台；5、DSP’s C编译；6、多维DSP’s实时系统。
基本要求：学生在理解讲课内容的基础上，阅读大量相关论文，从而对基本知识有深入理解和对前沿技术有全面的了解。
考核方式及要求：考试。
学习本课程的前期课程要求：信号处理。
教材及主要参考书目、文献与资料：1．TSM320C54xx Datesheet；2．TSM320C6000 Datesheet。
《模式识别及应用》课程教学大纲
《模式识别及应用》课程教学大纲编号：英文名称：Pattern Recognition and Its Applications适用专业：电子信息工程责任教学单位：电子工程系电子信息教研室总学时：32学分：2.0考核形式：考查课程类别：专业课修读方式：必修教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。
通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。
本课程的主要教学方法：本课程以理论教学为主，实践教学为辅。
本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。
它与数字图像处理课可并开。
所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。
主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。
第一部分模式识别及应用概述教学重点：模式识别的概念。
教学难点：模式识别的概念。
教学要点及要求：理解模式识别系统，模式识别的应用；掌握模式识别的概念。
第二部分统计模式识别——概率分类法教学重点：概率分类的判别标准。
教学难点：概率分类的判别标准，正态密度及其判别函数。
教学要点及要求：了解密度函数的估计；理解正态密度及其判别函数：（1）正态密度函数，（2）正态分布样品的判别函数；掌握概率分类的判别标准：（1）Bayes法则，（2）Bayes风险，（3）基于Bayes法则的分类器，（4）最小最大决策，（5）Neyman-pearson决策。
第六章神经网络在模式识别中的应用
第六章神经网络在模式识别中的应用随着近几十年来工业、军事、商业和科学等领域的发展，模式识别技术的需求也在不断增加，并以快速的速度向前发展。
模式识别技术主要用于从输入的数据中确定特定的人员、物体或事物的标志、特征或性质。
模式识别技术有助于机器自动实现视觉、听觉以及其他感官功能，从而获得更准确、更有效的处理结果。
神经网络在模式识别中的应用是一种模式识别技术，它具有强大的泛化能力和自然的表达能力，可以适应各种不同的任务，既可以识别简单的模式，也可以识别复杂的模式。
神经网络模式识别技术被广泛应用于计算机视觉、文字识别、语音识别、生物识别等领域。
神经网络在模式识别中的特点主要有以下几点：
一、具有强大的泛化能力：由于使用神经网络来进行模式识别，神经网络具有极强的泛化能力，可以非常准确地识别出不同的模式，甚至是在训练过程中没有见过的模式。
二、可以自动学习：神经网络模式识别技术能够自动从输入的样本中学习有效的特征，进而在测试中获得准确的结果。
三、可以实现视觉、语音识别、生物识别等：神经网络模式识别技术可以实现视觉、语音和生物识别等多种任务，可以准确、快速地识别出复杂的模式。
什么是计算机模式识别请解释几种常见的模式识别算法
什么是计算机模式识别请解释几种常见的模式识别算法计算机模式识别是一种基于模式匹配和统计学方法，旨在从数据中自动识别和分类模式的技术。
它在图像处理、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域都有广泛的应用。
本文将解释计算机模式识别的定义，并介绍几种常见的模式识别算法。
一、计算机模式识别的定义计算机模式识别是指通过采集、处理、分析和理解数据，自动地从中学习和发现模式，并将其应用于模式识别和分类的过程。
它的主要目标是通过数学和统计学方法，为模式之间的相似性和差异性提供度量，并基于这些度量进行分类、识别或预测。
二、常见的模式识别算法1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）K最近邻算法是一种简单而有效的模式分类算法。
它的基本思想是，将新的样本与已知的样本进行比较，找到其最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行分类。
KNN算法的优点是简单易懂、易于实现，但缺点是计算量大、对数据分布敏感。
2. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）支持向量机是一种常用的模式识别算法。
它的目标是找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并使支持向量（距离超平面最近的样本点）最大化。
SVM算法的优点是可以处理高维数据、泛化能力强，但缺点是模型训练时间较长、对噪声敏感。
3. 决策树算法（Decision Tree）决策树算法是一种基于树状结构的模式识别算法。
它通过将数据集分割成不同的子集，构建决策树，并根据特征的取值来进行分类。
决策树算法的优点是可解释性强、适用于处理大规模数据，但缺点是容易过拟合、对噪声和缺失值敏感。
4. 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的模式识别算法。
它由多个神经元组成的层级结构，并通过学习调整神经元之间的连接权重来实现模式识别和分类。
人工神经网络的优点是适应能力强、可以处理非线性问题，但缺点是需要大量的训练样本、计算量较大。
概述-模式识别的基本方法
三、模糊模式识别
模式描述方法： 模糊集合 A={(a,a), (b,b),... (n,n)}
模式判定： 是一种集合运算。用隶属度将模糊集合划分
为若干子集， m类就有m个子集，然后根据择近原 则模糊统计法、二元对比排序法、推理法、
模糊集运算规则、模糊矩阵 主要优点：
由于隶属度函数作为样本与模板间相似程度的度量， 故往往能反映整体的与主体的特征，从而允许样本有 相当程度的干扰与畸变。 主要缺点： 准确合理的隶属度函数往往难以建立，故限制了它的 应用。
10
四、人工神经网络法
模式描述方法： 以不同活跃度表示的输入节点集（神经元）
模式判定： 是一个非线性动态系统。通过对样本的学习
理论基础：概率论，数理统计
主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析
主要优点：
1）比较成熟
2）能考虑干扰噪声等影响
3）识别模式基元能力强
主要缺点：
1）对结构复杂的模式抽取特征困难
2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质
3）难以从整体角度考虑识别问题
3
二、句法模式识别
模式描述方法： 符号串，树，图
概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别 二、句法模式识别 三、模糊模式识别 四、人工神经网络法 五、人工智能方法
1
一、统计模式识别
模式描述方法： 特征向量 x
( x1 ,
x2 ,,
xn
)
模式判定：
模式类用条件概率分布P(X/i)表示,m类就有 m个分布，然后判定未知模式属于哪一个分布。
2
一、统计模式识别
12
五、逻辑推理法（人工智能法）
模式描述方法： 字符串表示的事实
中科院_黄庆明_模式识别_考试试卷总结_国科大
的
k j
来计算：
kh
w
hj
k j
j
因此，算出
kh
后，
k h
也就求出了。
如果前面还有隐蔽层，用
k h
再按上述方法计算
kl
和
k l
，以此类
推，一直将输出误差δ一层一层推算到第一隐蔽层为止。各层的δ
求得后，各层的加权调节量即可按上述公式求得。由于误差
k j
相当
于由输出向输入反向传播，所以这种训练算法成为误差反传算法
第四步：返回第二步，重复计算及合并，直到得到满意的分类结
果。（如：达到所需的聚类数目，或 D(n)中的最小分量超过给定阈值
D 等。）
聚类准则函数
（1）最短距离法：设 H 和 K 是两个聚类，则两类间的最短距离定义
为：
DH,K min{ d u,v}, u H, v K 其中，du,v 表示 H 类中的样本 xu 和 K 类中的样本 xv 之间的距离， DH,K 表示 H 类中的所有样本和 K 类中的所有样本之间的最小距 离。
k j
y
k j
)
2
1 2
{T
k j
k, j
F[
h
whj F (
i
wih xik )]}2
为了使误差函数最小，用梯度下降法求得最优的加权，权值先从
输出层开始修正，然后依次修正前层权值，因此含有反传的含义。
根据梯度下降法，由隐蔽层到输出层的连接的加权调节量为：
w
hj
E w hj
模式试卷总结
一、 模式
1.什么是模式：广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区 别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有 时间和空间分布的信息。 2.模式的直观特性：可观察性、可区分性、相似性 3.模式识别的分类：监督学习、概念驱动或归纳假说；非监督学习、数据驱动或 演绎假说。 4.模式分类的主要方法：数据聚类、统计分类、结构模式识别、神经网络。
模式识别技术实验报告
模式识别技术实验报告本实验旨在探讨模式识别技术在计算机视觉领域的应用与效果。
模式识别技术是一种人工智能技术，通过对数据进行分析、学习和推理，识别其中的模式并进行分类、识别或预测。
在本实验中，我们将利用机器学习算法和图像处理技术，对图像数据进行模式识别实验，以验证该技术的准确度和可靠性。
实验一：图像分类首先，我们将使用卷积神经网络（CNN）模型对手写数字数据集进行分类实验。
该数据集包含大量手写数字图片，我们将训练CNN模型来识别并分类这些数字。
通过调整模型的参数和训练次数，我们可以得到不同准确度的模型，并通过混淆矩阵等评估指标来评估模型的性能和效果。
实验二：人脸识别其次，我们将利用人脸数据集进行人脸识别实验。
通过特征提取和比对算法，我们可以识别不同人脸之间的相似性和差异性。
在实验过程中，我们将测试不同算法在人脸识别任务上的表现，比较它们的准确度和速度，探讨模式识别技术在人脸识别领域的应用潜力。
实验三：异常检测最后，我们将进行异常检测实验，使用模式识别技术来识别图像数据中的异常点或异常模式。
通过训练异常检测模型，我们可以发现数据中的异常情况，从而做出相应的处理和调整。
本实验将验证模式识别技术在异常检测领域的有效性和实用性。
结论通过以上实验，我们对模式识别技术在计算机视觉领域的应用进行了初步探索和验证。
模式识别技术在图像分类、人脸识别和异常检测等任务中展现出了良好的性能和准确度，具有广泛的应用前景和发展空间。
未来，我们将进一步深入研究和实践，探索模式识别技术在更多领域的应用，推动人工智能技术的发展和创新。
【字数：414】。
模式识别实验
姓名：学号：院系：电子与信息工程学院课程名称：模式识别实验名称：神经网络用于模式识别同组人：实验成绩：总成绩：教师评语教师签字：年月日1实验目的1．掌握人工神经网络的基本结构与原理，理解神经网络在模式识别中的应用；2．学会使用多输入多输出结构，构造三层神经网络并对给定的样本进行分类；3．分析学习效率η，惯性系数α，总的迭代次数N，训练控制误差ε，初始化权值以及隐层节点数对网络性能的影响；4．采用批处理BP重复算法进行分类，结果与三层神经网络进行对比。
2原理2.1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
2.1.1人工神经元图 1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。
它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
胞体：是神经细胞的本体（可看成系统）；树突：长度较短，接受自其他神经元的信号（输入）； 轴突：它用以输出信号；突触：它是一个神经元与另一个神经元相联系的部位，是一个神经元轴突的端部将信号（兴奋）传递给下一个神经元的树突或胞体；对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋；而对胞体的突触多为抑制性，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
人工神经网络简介
人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
本文是个科普文，来自网络资料的整理。
一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。
网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
人工智能深度学习模式识别机器学习神经网络实验室建设方案
人工智能深度学习模式识别机器学习神经网络实验室建
设方案
摘要
本文通过阐述人工智能深度学习模式识别机器学习神经网络实验室建
设技术，以及实践这种技术的可行性，提供一个系统的参考指导，为人工
智能技术的应用提供支撑。
首先，介绍了人工智能深度学习模式识别机器
学习神经网络实验室的概念，讨论了其对人工智能技术应用的可行性，接
着介绍了实验室建设的流程，包括建设设备清单、管理体系搭建、实验室
用户体系搭建以及系统安全保障等，再者，重点介绍了实验室建设动态规
划及项目管理控制的步骤。
最后，指出了实验室建设中可能的风险及其如
何应对，以及未来的发展方向，为人工智能及深度学习模型识别机器学习
实验室的建设提供参考。
关键词：人工智能技术；深度学习；神经网络；实验室建设
1、绪论
随着技术的发展，人们对于人工智能技术的准确应用正在加深。
目前，人工智能技术已发展为一门广泛的技术，并被广泛应用于各行业。
其中，
机器学习和深度学习作为人工智能技术的核心部分，深受人们的关注。
而机器学习和深度学习的一个重要方面是神经网络，即通过大量的数
据训练，来实现机器学习技术的应用。