神经网络优化理论研究及应用_第1章绪论_8_14
神经网络模型的理论分析与应用研究
神经网络模型的理论分析与应用研究1. 前言神经网络模型是目前计算机科学领域的热点之一，它模拟了人脑的工作原理，能够在诸如图像识别、语音识别等方面发挥重要作用。
本文旨在介绍神经网络模型的理论分析和应用研究。
2. 神经元神经元是神经网络的基本单元。
它接收输入信号，对信号加权处理，然后通过激活函数输出结果。
各种类型的激活函数都有不同的特点。
例如，sigmoid函数具有良好的可导性，tanh函数能够缩小权重更新的范围，ReLU函数能够加快收敛速度。
3. 模型结构神经网络模型的结构通常由多个层次组成。
输入层接收原始数据，隐层逐步从原始数据中提取特征，输出层给出预测结果。
不同层之间的连接方式也不同。
全连接层将每个神经元都与上一层的所有神经元连接起来，卷积层则利用卷积核对不同位置的特征进行提取。
4. 模型训练神经网络模型需要经过训练才能够有效地进行预测。
训练的过程包括前向传播和反向传播。
前向传播指的是输入数据通过网络层向前传递的过程，反向传播则是指依据预测误差反向调整权重更新的过程。
训练有多种方法，包括梯度下降法、随机梯度下降法和Adam法等。
5. 应用案例神经网络模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面有着广泛的应用，下面列举一些成功案例：5.1 图像识别神经网络模型在图像识别领域的应用非常广泛。
例如，AlexNet模型在ILSVRC-2012图像识别挑战赛中获得了冠军。
5.2 语音识别神经网络模型在语音识别领域也有重要的应用。
Google的深度语音识别系统采用了长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等多种模型。
5.3 自然语言处理神经网络模型在自然语言处理领域也有很多应用。
例如，Google的神经机器翻译模型采用了编码器-解码器（encoder-decoder）框架，能够实现多种语言之间的翻译。
6. 结论神经网络模型的理论分析和应用研究有着重要的意义。
随着计算机性能的提高和数据量的增加，神经网络模型必将在更多的领域中发挥作用。
神经网络理论及应用
神经网络理论及应用哈尔滨理工大学朱建良神经网络是起始于二十世纪四十年代，发展于二十世纪八十年代，应用于二十世纪九十年代的一个研究领域。
它是模拟人脑的思维、结构和智能的一门新兴学科。
神经网络理论的应用已经渗透到各个领域，并在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、传感技术与机器人、生物医学工程等方面取得了令人鼓舞的进展。
美国加州大学伯克莱分校前校长田长霖教授于2000年7月，在接受东南大学授予他名誉教授的仪式上，发表了一篇激情洋溢的演讲，他提到了美国二十一世纪的三个科研主攻方向为：信息科学、生物科学、纳米科学。
由此可见神经网络所具有的理论价值、现实意义及其发展前景。
在这门课程中，由于学时所限，我们仅介绍神经网络的基本模型、BP算法、Hopfield神经网络、细胞神经网络等基础内容。
1 课程时数：40学时2 考试方式：考查（考试）3 授课方法：讲授与自学及查阅文献相合4 参考文献：（1）宿延吉等，神经网络理论及应用。
东北林业大学出版社，1993（2）王永骥等，神经元网络控制。
机械工业出版社，1998（3）吴简彤等，神经网络技术及其应用。
哈尔滨工程大学出版社，1998（4）焦李成，神经网络的应用与实现。
西安电子科技大学出版社，1996第一章 绪 论§1．1 生物神经元模型1 神经元的结构人的大脑大约由1210个神经元组成，而其中每个神经元又与约210~410个神经元相连接，从而构成了一个庞大而又复杂的神经网络系统。
神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图1—1所示。
它以细胞体为主，有许多向周围延伸的不规则树支状纤维构成的神经细胞，其形状很像一根枯树。
主要有细胞体、树突、轴突和突触组成。
细胞体不仅是神经元新陈代谢的中心，还是接受与处理信息的部件。
树突是细胞体向外延伸的树枝状纤维体，是神经元的输入通道，接受来自其他神经元的信息。
神经网络模型研究及应用
神经网络模型研究及应用随着科技的不断发展，人工智能逐渐成为各行各业关注的焦点。
其中，神经网络是人工智能领域中一个非常重要的工具，而神经网络模型的研究及其应用更是备受关注。
神经网络模型本质上是一种数学模型，其结构和生物神经元的结构类似。
它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接实现信息的传递和处理，从而完成一定的任务。
与传统的计算方法不同的是，神经网络模型是通过学习数据集中的模式和规律，来进行决策和预测的。
因此，在一些具有不确定性的领域中，神经网络模型显示出了非常突出的应用前景。
近年来，神经网络模型在医疗、金融、安全等领域均已广泛应用，为人类带来了巨大的改变和便利。
下面，我们将从一些具体的应用场景来介绍神经网络模型的研究及其应用。
医疗领域神经网络模型在医疗领域中主要应用于疾病的预测和诊断。
如今，在医疗工业界，已经有了不少基于神经网络的应用案例。
比如，早期的基于神经网络的系统可以预测心脏病的患病风险。
这些系统通过输入体征和生化指标等信息，利用神经网络模型输出预测结果。
在这个基础上，越来越多的神经网络模型被开发出来，应用于乳腺癌、肝癌等常见疾病的诊断和预测，为医疗事业注入了新的活力。
金融领域神经网络模型在金融领域应用也非常广泛。
由于金融领域的风险非常高，神经网络模型作为一种强大的数据处理工具，可以在短时间内分析金融市场中的大量变化因素，并预测股票价格、汇率等指标的变化趋势。
在证券交易中，神经网络模型可以对股票价格进行预测，帮助投资者进行决策，实现投资价值最大化。
安全领域在安全领域，神经网络模型的应用也非常重要。
以入侵检测为例，神经网络模型可以分析网络数据包，寻找出潜在的威胁因素，并及时发出警报，帮助安全管理员快速解决问题，防止数据泄露、攻击等信息安全问题。
在面临不断变化的网络攻击手段时，神经网络模型也展现出了其强大的自适应学习能力，可以适应新形式的攻击，并发现合适的解决方案，从而保障系统的安全性。
总体而言，神经网络模型的研究及其应用给我们带来了巨大的变革。
神经网络算法优化及应用
神经网络算法优化及应用第一章神经网络基础知识随着人工智能技术的不断发展，神经网络算法被广泛应用于各种领域。
本章将介绍神经网络的基础知识，包括神经元、网络结构、前向传播与反向传播等概念。
1.神经元神经元是神经网络的基本单位，它接收输入信号并将其转化为输出信号。
神经元包括一个权值向量和一个激活函数。
输入信号与权值向量进行内积后，再经过激活函数得到神经元的输出信号。
2.网络结构神经网络的网络结构由若干个神经元组成，通常包括输入层、隐层和输出层。
每层包括若干个神经元，隐层和输出层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连。
3.前向传播与反向传播前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出信号，直到输出层。
反向传播是指根据网络的误差，从输出层开始逐层反向调整权值，以减小误差。
第二章神经网络算法的优化神经网络算法在应用中需要不断进行优化，以提高模型的精度和效率。
本章将介绍神经网络算法的优化方法，包括激活函数、网络结构、迭代次数和学习率等方面。
1.激活函数激活函数影响神经元输出信号的形态，进而影响整个网络的性能。
传统的激活函数包括sigmoid、tanh和ReLU等。
近年来，被广泛应用于深度学习成果的激活函数包括softmax、sigmoid和tanh等。
这些激活函数有不同的特性，需要根据具体应用场景进行选择。
2.网络结构神经网络的结构对性能有很大的影响。
目前广泛应用的网络结构包括卷积神经网络、循环神经网络、残差网络等。
其中，卷积神经网络在图像处理和语音识别等领域得到了广泛应用，循环神经网络在自然语言处理领域得到了广泛应用。
3.迭代次数和学习率在神经网络训练过程中，迭代次数和学习率是两个重要的超参数。
迭代次数影响模型的拟合程度，过少会导致模型欠拟合，过多会导致模型过拟合。
学习率影响模型的收敛速度，过大会导致震荡，过小会导致收敛速度过慢。
应根据具体应用场景进行选择优化。
第三章神经网络算法在图像处理中的应用神经网络算法在图像处理中有着广泛的应用，如图像分类、目标检测、图像分割等。
神经网络优化算法的应用与研究进展
神经网络优化算法的应用与研究进展近年来，神经网络成为了计算机科学领域研究的热点之一。
它具有良好的自适应性、强大的计算能力和广泛的适应性。
神经网络优化算法是神经网络中的一个重要领域，它的研究成果被广泛应用于各个领域，并取得了显著的效果。
本文将探讨神经网络优化算法的应用和研究进展。
一、神经网络优化算法的应用神经网络优化算法广泛应用于模式识别、图像处理、语音处理、自然语言处理、机器人控制、金融预测等领域。
下面将介绍其中的几个应用领域。
1. 模式识别模式识别是指识别数据中的某个模式。
神经网络优化算法可以通过训练将大量的数据转换为特定的模式或类别，以实现对数据的有效分类和识别。
在生物医学领域，神经网络优化算法被广泛应用于癌症诊断和疾病治疗。
2. 图像处理图像处理是指对图像进行数字化处理。
神经网络优化算法可以从大量的图像数据中提取有用的特征，如边角、纹理等，以实现图像的匹配和分类。
这一应用领域包括图像识别、人脸识别等。
3. 语音处理语音处理是指对语音信号进行数字化处理。
神经网络优化算法可以将大量的语音数据转换为语音特征，以实现对语音信号的识别和分类。
这一应用领域包括语音识别、语音合成等。
4. 自然语言处理自然语言处理是指对自然语言进行数字化处理。
神经网络优化算法可以将大量的自然语言数据转换为特定的语法结构和语义表达，以为文本分析和语言翻译提供更好的基础。
这一应用领域包括机器翻译、语言理解等。
二、神经网络优化算法的研究进展神经网络优化算法的研究围绕着优化算法的设计和理论分析，以及算法的应用等方面展开。
下面将介绍其中的几个方面。
1. 神经网络优化算法的设计神经网络优化算法的设计是对算法的效率和可靠性进行优化的关键环节。
目前，人们主要研究神经网络优化算法的结构设计、参数设置、适应性操作等问题。
其中，进化算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、差分进化算法等被广泛应用。
2. 神经网络优化算法的理论分析神经网络优化算法的理论分析是指对算法效果进行理论分析，以发现其潜在机理，并提高算法的准确性和可靠性。
几类神经网络的分析与优化及其应用研究
几类神经网络的分析与优化及其应用研究一、本文概述随着技术的快速发展，神经网络作为其中的核心组成部分，已经在诸多领域取得了显著的成果。
本文旨在探讨几类常见的神经网络模型，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并分析它们的特性、优势以及存在的问题。
在此基础上，我们将深入研究神经网络的优化方法，包括参数优化、结构优化等方面，以提升网络的性能。
我们还将关注神经网络在不同领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等，并探讨如何将神经网络的理论研究与实际应用相结合，推动技术的发展。
通过本文的研究，我们希望能够为神经网络的研究者和实践者提供一些有益的参考和启示，推动神经网络技术的进一步发展。
二、神经网络基本原理与分类神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，其基本原理在于通过构建复杂的网络结构，模拟人脑对信息的处理过程。
神经网络由大量的神经元（或称为节点、单元）相互连接而成，每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据自身的权重和激活函数进行处理，产生输出信号。
整个神经网络通过不断地调整权重，使得输出信号与期望结果之间的误差最小，从而实现对输入信息的识别、分类、预测等功能。
神经网络的分类多种多样，根据其结构特点和应用场景，可以分为前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息在网络中单向传递，没有反馈回路。
卷积神经网络则特别适用于处理图像数据，通过卷积层、池化层等结构，能够提取图像中的特征并进行分类。
循环神经网络则适用于处理序列数据，如自然语言、时间序列等，其内部的循环结构使得网络能够记住之前的信息，从而更好地处理序列数据。
除了以上几种常见的神经网络类型，还有许多其他特殊的神经网络结构，如长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等，这些网络结构在特定的应用领域中取得了显著的成果。
例如，LSTM网络在处理自然语言、语音识别等领域中表现出色，而GAN网络则在图像生成、超分辨率等领域中取得了显著的突破。
神经网络学习算法的研究与应用
神经网络学习算法的研究与应用神经网络是一种重要的人工智能技术，其本质是一组数学模型，可以用来解决各种不确定性的问题，如语音识别、图像分类、自然语言处理等。
神经网络的核心是学习算法，而学习算法的研究和应用正是神经网络领域的热门话题。
一、神经网络学习算法神经网络学习算法是神经网络的核心，其目的是根据输入数据和期望输出来调整神经网络中的参数，以使得误差最小化。
常见的神经网络学习算法有反向传播算法、梯度下降算法、遗传算法等。
反向传播算法是目前最为流行的神经网络学习算法，其基本思想是通过反向迭代来调整神经网络的权值和偏置，使得网络的误差最小化。
梯度下降算法则是一种基于导数的优化方法，可以用于最小化误差函数。
遗传算法则是一种模拟自然界进化的优化算法，在神经网络中可以用于寻找最优的权值和偏置。
二、神经网络学习算法的应用神经网络学习算法的应用范围非常广泛，包括机器翻译、图像分类、语音识别、智能推荐等领域。
以下是一些常见的神经网络应用案例。
1、机器翻译机器翻译是利用计算机技术将一种语言自动转换为另一种语言的过程，其核心是语言模型和翻译模型。
神经网络技术可以用于提高翻译模型的准确率。
例如，谷歌研发的神经网络翻译系统可以进行实时语音翻译，能够识别高达103种语言。
2、图像分类图像分类是指将图像分为不同的类别，其应用范围包括人脸识别、商品识别、车牌识别等。
利用深度学习算法，可以训练神经网络模型来对图像进行分类。
例如，阿里巴巴研发的图像搜索引擎“淘宝之眼”采用的就是神经网络图像分类技术。
3、语音识别语音识别是将语音信号转换为文本或命令的过程，其应用范围包括音频搜索、语音助手等。
利用神经网络算法，可以训练模型来对语音信号进行识别。
例如，苹果的语音助手Siri就是采用了神经网络技术。
4、智能推荐智能推荐是指根据用户历史行为和个人喜好来推荐相关的产品或服务，其应用范围包括电商、社交媒体等。
神经网络技术可以用于建立用户兴趣模型和商品特征模型，从而进行个性化推荐。
基于神经网络的分类算法优化与应用研究
基于神经网络的分类算法优化与应用研究随着大数据和人工智能的发展，机器学习算法越来越广泛地被应用到各个领域，其中分类算法是机器学习中的重要分支之一。
基于神经网络的分类算法因其良好的分类效果和不断优化的性能而受到了广泛关注。
本文将从优化神经网络、解决过拟合问题、实现数据预处理等方面阐述基于神经网络的分类算法优化与应用研究。
一、神经网络优化神经网络是一种对异质数据源进行建模和处理的有效工具，能够在具有多层连接的网络中实现非线性函数的高效表示，近年来，如何优化神经网络成为了机器学习领域的研究热点之一。
神经网络的优化主要包括以下几个方面：1.调整神经网络参数神经网络的性能主要依赖于网络结构和参数设置。
其中最重要的参数包括学习率、正则化系数和权重参数等。
适当的调整这些参数，可以大大提高神经网络的性能。
2.采用不同的随机化方法神经网络的初始化条件对性能影响很大，因此采用不同的随机化方法可以大大提高神经网络的分类效果。
3.采用不同的优化算法优化算法直接影响模型参数的优化效果。
目前，梯度下降算法被广泛应用于神经网络中的模型训练，不过随着深度神经网络的发展，其逐渐暴露出梯度弥散的问题。
为了解决这一问题，Adam、Adadelta等优化算法被提出，这些算法经过不断优化，取得了很好的效果。
二、解决过拟合问题在分类算法中，过拟合问题是一个普遍存在的问题。
当样本数据的数量远远小于特征向量的数量时，神经网络容易陷入过拟合状态，降低分类模型的精度。
如何解决神经网络的过拟合问题是一个亟需解决的难题。
1.增加训练数据增加训练数据是解决过拟合问题的一种常见方法。
增加训练数据可以增加神经网络对不同样本的学习能力，从而避免出现过拟合的状况。
2.使用正则化方法正则化方法是解决过拟合问题最常用的方法之一。
其中，L1和L2正则化最为常见。
采用正则化方法可以有效地抑制神经网络中的过拟合现象。
3.使用dropout技术Dropout技术是一种常见的神经网络正则化方法。
神经网络的优化算法研究
神经网络的优化算法研究正文：一、引言神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型。
其以其高效的数据处理能力，广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、语音识别等，其中深度学习的高度发展使得神经网络的应用更加全面化和深入化。
而神经网络的训练则是这一过程中最为关键的一环节，因此，如何优化神经网络的训练算法也成为了研究的热点问题。
本文主要对神经网络的优化算法进行研究，包括传统的优化算法和深度学习中较为常见的梯度下降算法及其变种，探讨优化算法在神经网络训练中的应用。
二、传统优化算法传统优化算法主要包括梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等。
这些优化算法在传统机器学习算法中大量应用，也在深度学习中得到了一定的应用。
（一）梯度下降法梯度下降法是一种基本的优化算法，其目的是在目标函数搜索空间中找到使得目标函数最小的变量值。
在神经网络的训练中，梯度下降法通过不断调整权重值，最终找到最优的权重值组合，从而实现对神经网络的训练。
梯度下降法的缺点是容易陷入局部最优解，因此需要采取合适的学习率控制策略和初始化权重策略。
解决方案有学习率衰减、动量法、Nesterov Accelerated Gradient（NAG）等。
（二）共轭梯度法共轭梯度法是求解大规模线性方程组Ax=b的一种有效算法。
在神经网络中，共轭梯度法可用于求解较大的牛顿方程组，通过牛顿法实现对神经网络的训练。
（三）牛顿法牛顿法通过利用目标函数的二阶导数信息来更新权重值，相对于梯度下降法，牛顿法具有更快的收敛速度。
但牛顿法也有其缺点，如需要计算二阶导数，计算量较大，同时需要保证目标函数存在连续二阶导数。
三、梯度下降法及其变种（一）标准梯度下降法标准梯度下降法是目前深度学习中最为常见的优化算法之一，其更新权重值的方式为：其中，α为学习率，ϕ为损失函数，w为待更新的权重值，ε为一个小正数。
标准梯度下降法的优点在于实现简单，而缺点在于容易陷入局部最优解，而且学习率的选择需要人为设置，因此常常会导致学习率过大或过小等问题。
神经网络研究及其应用
神经网络研究及其应用神经网络是一种仿生学的计算模型，它能够对输入信息进行分类、识别等操作，并且能够学习和适应新的数据集。
神经网络的研究和应用已经逐渐成为计算机科学、人工智能和机器学习领域的热点。
本文将探讨神经网络在不同领域中的应用，并且简单介绍神经网络的原理。
一、神经网络原理神经网络的工作原理是受到人类神经系统的启发。
神经网络包含了若干层神经元和连接这些神经元的权重。
在神经网络的输入层，数据经过一系列的加权运算，然后将得到的结果传递给下一层神经元，直到输出层产生输出结果。
在这个过程中，神经网络会不断地对输入数据进行调整，直到得到期望输出结果。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在图像识别中的应用非常广泛。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别任务和人脸识别任务。
CNN通过卷积操作可以提取输入图片的特征，然后通过全连接神经元层来实现图片的分类。
例如，对于人脸识别任务，可以使用神经网络提取人脸图像中的关键特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴等区域，然后通过与存储在数据库中的人脸图像进行比对，就可以完成识别任务。
通过不断地输入新数据进行训练，神经网络可以不断优化模型的准确率。
三、神经网络在自然语言处理中的应用在自然语言处理领域，神经网络被广泛用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
机器翻译是神经网络最初的应用之一。
现在，Seq2Seq模型被广泛使用来实现翻译，它主要由编码器和解码器组成。
编码器将输入翻译语句编码为一个向量，并且将这个向量传递给解码器用于翻译。
解码器不断地生成目标语言中的新单词，直到生成完成翻译任务。
情感分析是神经网络在自然语言处理中的另一种重要应用。
通过使用递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），可以预测某个句子中的情感极性（如正面、负面）。
这种技术可以用于产品评论、社交媒体分析、客户服务等场景。
四、神经网络在推荐系统中的应用推荐系统是一种通过分析用户行为和偏好进行个性化推荐的系统。
高效卷积神经网络优化算法研究与应用
高效卷积神经网络优化算法研究与应用第一章引言在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）已成为一种热门的机器学习算法。
CNN在图像处理和自然语言处理等任务上表现出色，并在最近的一些比赛中获得了极佳的表现。
然而，CNN的训练和推理过程中存在着大量的计算和内存负担。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多高效的CNN优化算法。
本文主要介绍了一些高效卷积神经网络优化算法的原理和应用，旨在为深度学习研究人员和开发者提供帮助。
第二章卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习神经网络，其主要用于图像和视频处理等领域。
卷积神经网络的主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。
在训练过程中，网络通过反向传播算法来不断调整权重，以减少误差。
卷积层是卷积神经网络的核心组件，其主要作用是将输入数据进行卷积操作，抽取特征。
在卷积操作中，卷积核会在输入数据上进行滑动，并计算每一个滑动窗口和卷积核之间的内积。
这个过程可以视为一种滤波操作，其中卷积核的参数就是滤波器的权重。
池化层是卷积神经网络的另一个关键组件，其主要作用是对卷积层的输出进行下采样。
常见的池化方法有最大池化和平均池化。
在最大池化中，池化层将输入数据分成若干个子区域，每个子区域中取最大值作为输出；在平均池化中，池化层将输入数据分成若干个子区域，每个子区域中取平均值作为输出。
全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将卷积和池化层的输出连接在一起，并将其输入到一个全连接网络中。
全连接层的主要作用是将卷积神经网络的输出映射到指定的类别中。
第三章卷积神经网络优化算法卷积神经网络在实际应用中面临很多挑战，其中最大的问题就是计算和内存负担。
在这种情况下，为了提高CNN的训练和推理效率，研究者提出了很多高效卷积神经网络优化算法，主要包括以下几类。
1.轻量级神经网络轻量级神经网络是一种简化版的卷积神经网络，其主要目的是降低计算和内存负担。
轻量级神经网络通常使用一些特殊的卷积层和池化层，这些层可以在保持性能的同时减少计算复杂度和内存占用。
神经网络解决优化问题的应用
神经网络解决优化问题的应用神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，具备自学习和自适应能力，因此在解决优化问题时能够提供有效的解决方案。
神经网络的广泛应用促进了优化问题的解决，在各个领域都取得了显著的成果。
一、神经网络在图像识别中的应用神经网络在图像识别中的应用已经取得了很大的成功。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）能够自动提取图像中的特征，并将其用于识别、分类等任务。
通过训练，神经网络能够从海量图像数据中学习到不同特征的模式，并能够准确地判断图像中的物体、场景等信息。
二、神经网络在语音识别中的应用神经网络也在语音识别领域取得了很大的突破。
语音识别是将语音信号转化为文字的过程，对于提高语音识别的准确性至关重要。
基于深度学习的神经网络模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），能够有效地处理语音信号的时序关系，实现高效准确的语音识别。
三、神经网络在预测和优化中的应用神经网络在预测和优化问题中也发挥着重要的作用。
通过建立合适的神经网络模型，可以对各种数据进行预测，并从中找出最优解。
例如，在金融领域，神经网络可以通过历史交易数据，预测未来的股价走势，帮助投资者做出明智的决策。
在交通领域，神经网络可以通过监测交通流量和路况，优化交通信号灯的配时方案，提高交通效率。
四、神经网络在资源分配中的应用资源分配是一个复杂的优化问题，在各个领域都具有广泛的应用。
神经网络可以通过学习已有数据和经验，对资源进行合理的分配和调度。
例如，神经网络可以用于优化电力系统的发电和输电方案，实现电力资源的高效利用；在物流领域，神经网络可以优化货物的配送路线和时间，提高物流运输效率。
总结起来，神经网络在优化问题中的应用十分广泛，从图像识别到语音识别，从预测和优化到资源分配，神经网络都能够提供有效的解决方案。
神经网络技术的理论和应用
神经网络技术的理论和应用随着科技的不断发展，神经网络技术成为人们研究和应用的热点之一。
它的出现改变了传统的学习和运算方式，为人们提供了更多解决问题的可能性。
一、理论基础神经网络技术是由多层神经元组成的复杂网络，其结构类似于人类大脑的神经系统。
在神经网络中，信息处理是通过模拟能力的不断迭代进行，最终实现对数据的分析和处理。
神经网络的核心是人类学习过程的模型，其训练和学习方式也很类似。
人们通过不断的学习，掌握和积累各种知识和技能，而神经网络的学习过程同样也是从一些简单的反馈中不断逐步地逐步获得技能和知识。
二、应用1. 语音识别神经网络技术在语音识别领域中有着广泛的应用，通过对大量的语音数据进行训练，神经网络可以快速准确地识别不同的语音信号。
这一技术对人们日常生活中的语音交互和文字转换具有极大帮助。
2. 图像处理图像处理是神经网络技术最受注目的应用领域之一。
利用神经网络的卷积层和池化层等结构，可以极大地提高图像的识别和分类能力。
随着图像处理领域的快速发展，神经网络技术已经成为图像处理领域不可或缺的技术手段。
3. 数据挖掘在商业、金融和医疗等领域，数据挖掘技术的应用越来越广泛。
而神经网络技术的出现为数据挖掘提供了更多的选择。
通过对大量的数据进行训练和学习，利用神经网络实现数据的分类和预测，为企业和机构提供更加准确、快速和智能的决策支持。
三、未来发展随着互联网和科技的不断发展，人们对于神经网络技术的需求也在日益上升。
未来，神经网络技术将会在更多领域中得到广泛应用和发展，如自动驾驶、智能家居和机器人等领域。
总之，神经网络技术的理论和应用正在改变我们的生活和工作方式。
通过对于神经网络技术的深入研究和不断创新，我们相信，神经网络技术将在未来给我们带来更多惊喜和想象力。
神经网络计算的理论研究与应用分析
神经网络计算的理论研究与应用分析第一章神经网络计算理论方面的研究神经网络计算是一种仿生学的计算方法，模拟了人类大脑的神经系统。
其层次结构也与人类大脑的神经元和突触之间的连接方式非常相似。
神经网络计算的发展始于上世纪80年代，经过数十年的探索和发展，已取得了诸多成果。
在理论方面，神经网络计算主要涉及以下几个方面的研究：1. 神经元和突触模型神经元是神经网络的基本单元，而突触则是神经元之间传递信息的连接。
在神经网络计算中，如何准确地刻画神经元和突触的特征对于模型的精度和可靠性至关重要。
因此，神经元和突触模型的研究一直是神经网络计算理论方面的重点之一。
研究者们通过人工构造神经元和突触模型，利用计算机模拟神经元和突触的行为，探索其在信息处理中的作用。
2. 神经网络的结构与算法神经网络计算中，网络的结构和算法决定了其在不同任务中的表现。
通过研究神经网络的结构和算法，可以改进神经网络的性能，更好地适应不同的任务。
例如，反向传播算法是目前应用最为广泛的一种训练神经网络参数的方法，其基本思想是通过计算误差梯度，调整网络参数，达到提高网络预测准确度的目的。
3. 神经网络的学习机制神经网络的学习机制是指神经网络通过输入数据和反馈信号不断调整网络参数，以提高网络性能的过程。
神经网络的学习机制是神经网络计算中最为核心的部分，它决定了神经网络的适应性和泛化能力。
目前，神经网络的学习机制主要有监督学习、无监督学习和强化学习三种。
第二章神经网络计算的应用神经网络计算在人工智能领域中有着广泛的应用。
它具有自适应性、泛化能力强等优势，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域。
本章将介绍神经网络计算在几个主要领域中的应用。
1. 图像识别神经网络计算在图像识别领域的应用较为广泛。
通过深度神经网络模型，可以对图像进行分类、定位、检测等处理。
具体来说，对于分类问题，利用卷积神经网络（CNN）对卷积feature map中的特征进行抽取，再利用池化进行降采样，最终通过全连接层进行分类。
神经网络的理论研究及应用
神经网络的理论研究及应用随着技术的不断进步，人工智能应用已经渗透到了我们生活的方方面面。
而人工智能中最基础、最核心的一个概念，便是神经网络了。
今天，我们就来探讨一下神经网络的理论研究及应用。
1. 什么是神经网络？神经网络是一种模拟人脑的信息处理方式，它是由许多复杂的节点组成，在这些节点之间相互连接和传输信息，从而达到人脑的处理方式。
神经网络最初是以人脑的神经元为模板设计出来的。
人脑中有大量的神经元，这些神经元之间通过神经纤维相互连接，从而构成了一个复杂的神经网络。
神经网络可以对信息进行学习、归纳和分类，进而实现人工智能领域中的各种任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 神经网络的结构神经网络包括三个主要的层次，分别是输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层主要接受外部的输入信息，隐藏层对输入信息进行处理和加工，输出层则输出最终的结果。
不同的神经网络结构也会有不同的层数和连接方式。
例如，一种常见的神经网络结构是卷积神经网络（CNN），它主要用于图像和视频处理领域。
它的网络结构层数较深，隐藏层之间的连接方式比较复杂，能够有效地抽取图像的特征，从而实现图像的分类和识别。
3. 神经网络的学习方式神经网络不是一开始就能够有效地完成任务，它需要不断的学习和调整，从而达到更好的性能表现。
神经网络的学习方式主要有两种：监督学习和无监督学习。
监督学习是指给出输入和期望的输出，并通过最小化计算出来的输出和期望输出之间的误差，来调整网络的权重和偏差，从而不断地提高神经网络的准确性。
无监督学习是指让神经网络在没有标签的情况下，通过学习输入信息的统计特性，自动构建结构和提取特征。
无监督学习比较适合于处理无标签的大量数据，例如聚类、降维等任务。
4. 神经网络的应用场景神经网络在各种领域都有广泛的应用，包括：4.1 图像识别与分类神经网络在图像识别和分类领域有广泛的应用。
例如，通过训练神经网络来识别手写数字，可以做到比较高的准确率。
神经网络优化算法研究
神经网络优化算法研究第一章：介绍神经网络是一种用来解决非线性问题的计算模型，近年来在机器学习和人工智能领域获得了广泛应用和发展。
然而，神经网络模型的训练过程显得非常困难，因为模型中的参数太多，而且这些参数之间的关系也非常复杂。
因此，如何优化神经网络模型成为了一个热门的研究方向。
第二章：传统优化算法传统的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、动量法、Adagrad算法、Adam算法等。
这些算法的本质是通过不断地改变神经网络模型的参数，使得模型的损失函数不断减少。
这些算法的缺点是容易陷入局部最优解，且难以解决高维数据中的非凸问题。
第三章：进阶优化算法针对传统优化算法的不足，研究人员提出了许多进阶优化算法。
其中，比较有代表性的算法有L-BFGS算法、RMSProp算法、Adadelta算法、Nadam算法等。
这些算法通过引入不同的特性，在处理高维数据中的非凸问题方面表现出了很好的效果。
第四章：基于自适应学习率的优化算法自适应学习率的优化算法是近年来发展的一种重要趋势。
这类算法主要依据损失函数的曲率或者梯度更新的历史信息自适应地调整参数的更新步长。
目前，常见的自适应学习率优化算法包括AdaGrad、RMSProp和Adam等，这些算法可以显著提高神经网络模型的训练速度和精度。
第五章：优化算法的比较与选择在实际应用过程中，选择一种合适的优化算法非常关键。
一方面，不同的优化算法对不同的问题有着不同的性能表现，需要根据具体问题的特点有针对性地选择；另一方面，优化算法本身的设置参数也影响着算法的性能，需要通过实验不断进行调整和优化。
第六章：总结神经网络的优化算法是神经网络模型训练的核心内容之一，是实现高性能神经网络的重要手段。
伴随着深度学习和人工智能技术的快速发展，研究人员已经提出了许多优秀的优化算法，然而，仍需要更深入的研究和不断的优化，才能实现神经网络在更广泛场景下的成功应用。
神经网络的理论和应用
神经网络的理论和应用神经网络是一种建立在人工神经元上的计算机科学模型，它可以模拟人脑的思维方式，处理大量的复杂信息，逐渐成为人工智能的核心技术之一。
本文将从理论和应用两个方面阐述神经网络的基本原理和其在各领域中的应用。
一、神经网络的理论神经网络模型的建立是基于人类对生物神经系统的研究。
生物神经元之间的相互作用构成的网络，是生物智能的载体。
而将人类的生物神经网络转换到计算机中，就得到了人工神经网络，也就是神经网络的理论模型。
神经网络模型一般由三部分组成：输入层、隐含层和输出层。
输入层接收外界信息，经过一系列权重和偏置的计算，传递到隐含层，再由隐含层输出到输出层。
其中输入和输出层只有一层，而隐含层可以有多层，且每层之间互相连接。
在一个神经元中，输入信息会通过加权求和后进行非线性变换，得到该神经元的输出结果。
这种非线性变换可以是sigmoid函数或ReLU函数等。
随着神经网络的发展，出现了更多的模型，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络主要用于图像处理和计算机视觉等领域，而循环神经网络则常用于语音识别和自然语言处理等领域。
二、神经网络的应用神经网络作为一种人工智能的核心技术，在各个领域中都有广泛的应用。
1. 图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络被广泛应用于图像的分类、检测和分割等任务。
一般来说，神经网络的模型需要经过大量的训练才能够较好地完成这些任务。
例如，在ImageNet数据集上，使用深度卷积神经网络进行训练，可以得到非常好的识别效果。
2. 语音识别神经网络也被广泛应用于语音识别和语音合成等任务。
在语音识别任务中，循环神经网络常常被用来处理时间序列数据。
例如，在语音识别中，循环神经网络可以接收一个逐帧的音频信号，然后通过多次迭代来解码出语音中的单词和短语。
3. 自然语言处理在自然语言处理领域中，神经网络也被广泛应用于情感分析、文本分类和机器翻译等任务。
例如，使用长短时记忆网络（LSTM）构建的文本分类器可以准确地分类新闻文章和评论数据。
神经网络的原理与应用
神经网络的原理与应用神经网络是一种基于生物神经系统的学习模型，是计算机科学中的一种人工智能技术。
它模仿大脑中神经元之间的相互作用，并利用这些神经元之间的连接和输入输出来实现信息处理。
神经网络的应用非常广泛，可以用来解决诸多复杂的问题，例如图像识别、自然语言处理、语音识别、机器翻译等，本文将对神经网络的原理和应用进行详细介绍。
神经网络的结构神经网络是由许多个神经元互联成的网络，每个神经元接受来自其他神经元的输入，并将其处理后传递给其他神经元，直到最终输出结果。
神经元是神经网络最基本的单元，它接受一些输入，经过加权求和和激活函数处理后得到一个输出。
神经元之间的连接称为边，每条边都有一个权重，这个权重反映了相邻两个神经元之间的联系强度。
神经网络的结构分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入信号，例如图像数据或文本数据；隐藏层是神经网络的核心部分，负责对输入数据进行计算和处理，以便最终输出准确的结果；输出层则将隐藏层的计算结果输出，最终成为神经网络的输出。
神经网络的训练过程神经网络是一种能够自我学习的机器学习模型，其训练过程通常分为两个步骤：前向传播和反向传播。
前向传播是指神经网络接收输入数据后，按照网络的结构进行计算和处理，最终输出结果的过程。
在前向传播过程中，每个神经元都会根据输入和对应的权重计算出加权和，再经过激活函数进行处理，输出下一层的结果。
这个过程会一直进行下去，直到神经网络的最后一层，输出最终结果。
反向传播是指根据神经网络输出的结果和目标结果之间的差异，从输出层开始反向传播误差，并逐层更新权重，最终得到一个能够较好地预测结果的神经网络。
在训练过程中，通常使用梯度下降算法来优化神经网络权重的更新，以最大限度地减少误差。
神经网络的应用神经网络的应用非常广泛，下面选取几个比较常见的应用进行说明。
图像识别神经网络在图像识别领域的应用非常广泛，例如在人脸识别、车牌识别、物体识别等方面。
神经网络技术的研究与应用
神经网络技术的研究与应用一、简介神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的人工智能技术。
它由许多互相连接的处理单元组成，该技术可以对图像、音频、文本等多种数据进行识别、分类、预测等操作。
神经网络技术的研究和应用已经发展多年，并且逐渐在智能制造、人工智能医疗、智能金融等领域得到应用。
二、神经网络技术的研究神经网络技术的研究主要分为以下几个方面：1、网络结构的设计：神经网络能否有效地处理数据，主要取决于它的网络结构。
现有的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
研究人员需要综合考虑各种因素，如数据的类型、数据的规模、处理的目标等来选择合适的结构。
2、训练算法的研究：神经网络的训练是指根据已知数据来调整网络的参数。
通常采用的方法是反向传播算法，但该算法存在着训练过程较慢、容易陷入局部最优等问题。
研究人员正在探索新的训练算法，如强化学习、进化计算等方法来提高神经网络训练效率和准确度。
3、深度学习的研究：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它是近年来发展的热点。
深度学习可以帮助神经网络学习更高层次的抽象特征，从而提升数据处理的准确性和效率。
目前，研究人员正在探索更深层次的神经网络结构和更优秀的算法来推动深度学习的发展。
三、神经网络技术的应用1、智能制造：神经网络在智能制造中有着广泛的应用。
例如，神经网络可以用来预测加工过程中的质量、识别产品的缺陷等。
近年来，随着工业互联网和数字化制造的发展，神经网络技术在智能制造中的应用将会越来越广泛。
2、人工智能医疗：神经网络技术可以用于医学图像处理、病理诊断、疾病预测等方面。
例如，在医学图像处理方面，神经网络可以帮助医生自动识别和分割出病变区域，从而帮助医生更好地评估患者的病情。
3、智能金融：基于大数据和机器学习技术，金融机构可以使用神经网络来进行风险评估、投资策略设计等方面。
例如，神经网络可以帮助银行自动识别信用卡欺诈行为、预测股价波动等。
神经网络理论及应用
神经网络理论及应用神经网络（neural network）是一种模仿人类神经系统工作方式而建立的数学模型，用于刻画输入、处理与输出间的复杂映射关系。
神经网络被广泛应用于机器学习、人工智能、数据挖掘、图像处理等领域，是目前深度学习技术的核心之一。
神经网络的基本原理是模仿人脑神经细胞——神经元。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过一个激活函数对所有输入信号进行加权求和，再传递到下一个神经元。
神经元之间的连接权重是神经网络的关键参数，决定了不同输入组合对输出结果的影响。
神经网络的分类可分为多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等。
其中多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是最基本的神经网络结构。
MLP由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，每层包括多个神经元，各层之间被完全连接，每个神经元都接收来自上一层的输入信号并输出给下一层。
通过不断地训练神经网络，即对连接权重进行优化，神经网络能够准确地对所学习的模式进行分类、回归、识别、聚类等任务。
神经网络的应用非常广泛，涉及到各个领域。
在图像处理领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，主要应用于图像识别、图像分割等任务。
比如，在医疗领域中，CNN被用于对医学影像进行诊断，对疾病进行分类、定位和治疗建议的制定。
在语音处理领域中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）因其能够处理序列数据而备受推崇，常用于文本生成、机器翻译等任务。
在自然语言处理领域中，基于预训练的语言模型（Pre-trained Language Models，PLM）在语言模型微调、文本分类和情感分析等方面表现出色。
尽管神经网络有诸多优点，但它也存在一些缺点。
其中最为突出的是过度拟合（overfitting），即模型过于复杂，为了适应训练集数据而使得泛化能力下降，遇到未知数据时准确率不高。
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第1章绪论第1章绪论1.1 本研究课题的学术背景 人工神经网络是一个由大量简单的处理单元广泛连接组成的系统，用来模拟人脑神经系统的结构和功能。
80年代中期以来，在美国、日本等一些西方工业发达国家里，掀起了一股竞相研究、开发神经网络的热潮。
它已经发展成为一个新兴的交叉学科，对它的研究涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科。
近十年来人工神经网络的发展表明，这是一项有着广泛的应用前景的新型学科，它的发展对目前和未来的科学技术水平的提高将有重要的影响。
国民经济各部门对轧制产品精度的要求不断提高，在金属轧制过程中，仅仅依靠一些传统的自动控制方法已经远远不能满足实际需要。
人工神经网络以其在建模、优化和控制等方面所具有的强大功能以及其它自动化方法所不能比拟的优点，正受到了越来越广泛的重视。
目前，国内外已经就人工神经网络在金属轧制过程中的应用，进行了大量的分析和研究，并取得了满意的成果。
进一步的工厂实际应用也充分表明了人工神经网络在金属轧制工程中具有广泛的应用前景。
1.2 神经网络控制的发展与现状 人工神经网络的研究已经有40年的历史，它的发展过程不是一帆风顺的，有高潮也有低潮，有成绩也有挫折。
人工神经网络的发展可追溯到40年代[1~3]，当时，与神经网络有关的神经科学研究，诸如大脑功能的生理学、心理学研究、神经元的电生理实验等，都有不小的进步和可喜的成果。
1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数学家W.Pitts首次提出了人工神经元的概念，从此开创了神经科学理论研究的时代。
D.O.Hebb提出了改变神经元连接强度的著名Hebb规则。
尽管这些模型和规则在当时是作为一种假设提出的，但其正确性现已得到了证实。
这个假设，从提出到现在一直在人工神经网络模型中占有一席之地，燕山大学工学硕士学位论文起着重要的作用。
60年代初，F.Rosenblatt提出了感知机（Perception）模型，Widrow提出了自适应线性元件Adaline（Adaptive linear element）。
前者主要由阈值神经元组成，其取值只能是0或1，主要用于模式识别；后者是连续取值的线性网络。
这些简单网络所体现出来的性质，诸如并行处理、连续计算、可学习性，与当时以顺序的、离散的符号推理为特征的人工智能途径有很大差别，因而引起了人们的极大兴趣。
但是，Minsky和Papert在1969年出版了《Perception》一书，证明了当时所用的单层线性网络不能求解如异或等简单的问题，加上缺少有效的学习方法等原因，使人工神经网络的研究陷入了萧条时期。
然而，在此期间仍有许多学者坚持着对神经网络的研究，譬如Grossberg（1969）提出了自适应共振理论，即ART模型；Kohonen（1984）提出了自适应映射理论，即SOM，并对联想存储器进行研究；Fukushima（1980）提出了神经认知网络理论；Werbos 提出了误差反传理论，即BP。
经过许多研究者们的不懈努力，尤其是20世纪80年代以来，人工神经网络的研究又有了重要的突破，人们提出了许多功能较强的神经元网络模型和各种有效的学习算法，促进了神经元网络在包括自动控制在内的众多领域的应用[4,5]。
近年来，随着社会经济的发展，对控制系统的设计要求日益提高，传统的控制理论及传统的智能控制方法已很难满足需要。
神经控制以其独特的优点受到控制界的关注，在控制系统中得到日益广泛的应用，这主要来自以下三个方面的动力：（1）处理越来越复杂系统的需要；（2）实现越来越高的设计目标的需要；（3）在越来越不确定情况下进行控制的需要[6,7]。
人工神经网络的兴起引起了广大自动控制工作者的极大关心，其原因是人工神经网络对自动控制具有多种有吸引力的特点[8]，主要有： （1）它能以任意精度逼近任意连续非线性函数； （2）对复杂不确定性问题具有自适应和自学习的能力； （3）它的并行机制可以解决控制系统中大规模实时计算问题，而且并行机制中的冗余性可以使控制系统具有很强的容错能力； （4）它具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好的协调多种输入信息融合和多媒体技术； （5）神经计算可以解决许多自动控制计算问题，如优化计算和矩阵代数计算等； 第1章绪论（6）便于用VLAI或光学集成系统实现或用现有的计算机技术虚拟实现。
长期以来，自动控制工作者一直面临着一个具有挑战性的问题，即控制对象的不确定性和时变性（包括环境），对策是采用自适应控制。
自适应控制有直接和间接两种方式，前者是通过辨识对象本身的模型来调整控制器的参数，而后者则是直接估计控制器的参数。
当前，线性系统的自适应控制问题已经基本解决。
但非线性系统的自适应控制还存在一些难点。
神经网络的兴起为解决非线性系统的自适应控制问题带来了生机，其原因还在于前面提到的神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学习能力[9]。
目前，神经网络用于自适应控制的两种主要方式：一是直接将神经网络平行移植到现有的线性自适应控制系统中去，当然对象是非线性的；另一种是用神经网络构成无模型直接自适应控制系统。
在后一种方式中，可用对象的逆动态神经网络模型作为控制器。
在这方面已有不少成功的应用实例。
神经网络的应用已渗透到自动控制领域的各个方面，包括系统辨识、系统控制、优化计算以及控制系统的故障诊断与容错控制等。
一般情况下，神经网络用于控制系统有两种形式：一种是用神经网络建模；另一种是直接作为控制器使用，具体可分为：神经网络系统建模；神经网络模式识别；神经网络自适应控制等[10]。
传统的辨识方法，对于一般非线性系统的辨识是很困难的，而神经网络却为此提供了一个有力的工具。
神经网络系统辨识实际上是选择一个适当的神经网络模型来逼近实际系统。
由于神经网络对于非线性函数具有任意逼近和自学习能力，所以神经网络便是为非线性系统的辨识提供了一种简单而有效的一般性的方法。
与传统的基于算法的辨识方法比较，神经网络系统辨识具有如下特点[11]：（1）由于神经网络可以任意逼近非线性函数，故它可为非线性系统的辨识提供一种通用的模式；（2）神经网络系统辨识是非算法式的，神经网络本身就是辨识模型，其可调参数反应在网络内部连接权上。
它不需要建立以实际系统数学模型为基础的辨识格式，故可以省去在辨识前对系统建模这一步；（3）神经网络作为实际系统的辨识模型，实际上也是系统的一个物理燕山大学工学硕士学位论文实现，可以用于在线控制。
神经网络控制是一种不依赖于模型的控制方法，它比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的适应和学习功能。
目前，在非线性系统建模中涉及到的神经网络大体有两种类型：前馈神经网络；递归神经网络。
使用最多的还是前馈神经网络[12]。
其中，由于BP网络研究得较为成熟，所以在系统建模中使用较多，RBF网络用于非线性系统建模也较多。
本论文主要是针对BP网络和RBF网络，进行研究及应用。
1.3 板形控制技术的现状及发展方向 在板厚控制技术基本成熟的今天，板形自动控制已经成为板带生产中的一项最关键的技术，特别是最近几年，板形控制已成了国内外研究的热点[13,14]。
一些新的控制思想，诸如多变量控制[15]，最优控制[16]，非线性控制[17]，模糊控制[18]，神经网络控制[19]等相继应用到板形控制中，使板形控制取得了日新月异的发展，但是这些新方法仅仅停留在试用阶段，有的甚至是理想化的仿真，还有待实践检验。
由于板带轧制是一个复杂的金属物理变形过程，无法建立其精确的数学模型，而且影响板形的因素繁多，板形检测技术又不是很完善，给控制带来了诸多困难。
实践证明，对于这样一个复杂系统，常规的PID控制方法难以取得理想的控制效果，因而采用现代控制方法和智能控制方法相结合的手段，已成为板形控制的发展趋势[20~22]。
生产技术的高度自动化、智能化是美国、日本钢铁工业领先、称雄世界的显著标志，也是我国钢铁工业跨上新台阶、跻身世界钢铁强国的必由之路[23]。
目前我国的板带产品质量与先进国家相比还有很大差距，其最主要的原因是自动化和智能化程度不高。
因此采用高新技术改善带材板形、用先进的控制理论设计出性能优良的控制系统，既是振兴我国钢铁企业的一条有效途径，也是板带轧制的一个发展方向。
1.4 板形控制存在的问题及研究的意义 板形控制存在的问题：第1章绪论（1）AFC系统的模型开发 AFC系统的模型包括预设定模型和反馈控制模型。
在轧制过程中，由于影响板形的因素十分复杂，无法得到与轧机辊缝对应的精确的数学关系。
另外轧制过程的环境恶劣，板形受到的干扰异常复杂，这给AFC系统的建模带来了更大的困难[24]。
（2）板形检测信息的模式分解板形控制的每一种手段只能控制某一类板形缺陷，而实测板形是一个综合信息，所以必须对检测到的板形信息进行适当的处理，即模式分解。
目前采用的模式分解方法是基于多项式回归方法，其主要不足是抗干扰能力差，计算量大，因此寻求简单实用、鲁棒性强的识别方法，使板形控制做到有的放矢，是板形在线控制急待解决的问题。
（3）AFC系统的解耦控制在AFC系统中，无论是全局板形控制还是局部板形控制，耦合现象都无法避免。
为了提高板形控制系统的控制质量，消除各种控制手段间的相互影响是AFC的一个现实问题。
（4）AFC系统的控制方法在AFC系统全局板形缺陷控制中，目前多数采用简单的PID控制方法，由于控制系统固有的复杂性，难以取得理想的控制效果。
因此根据板形控制各自的工艺特点，适当的引入先进控制技术对带材板形缺陷进行控制，是提高AFC系统控制质量的关键。
研究板形控制的意义： 近年来，工业界对薄板的需求日益增长，对质量要求也越来越高。
在此推动下，AFC技术取得了长足的进步。
在冷轧板带过程中，研究板形控制不仅可以提高带材产品质量，而且可以节约能耗，节省原材料，提高生产效率，因此研究板形控制的问题是一项具有重大经济意义的课题。
1.5 课题来源及论文的结构安排本课题为自选课题，研究内容分为两部分，第一部分是针对前向神经网络：BP网络和RBF网络，进行优化理论研究，提出了基于遗传算法的前向神经网络的优化设计方法；第二部分主要是将优化网络应用于板形自动控制（AFC）系统的设计：即将优化网络用于板形信号的模式识别和液压弯辊系统的跟踪控制。
论文的结构安排如下：第1章简要介绍了本研究课题的学术背景，神经网络控制的发展与燕山大学工学硕士学位论文现状，板形控制技术的现状及发展方向，板形控制存在的问题及研究的意义，最后介绍了本课题来源及论文的结构安排。
第2章简要叙述了神经网络原理，着重介绍了本文用到的多层前向网络模型BP网络和RBF网络，及其学习算法，并分析了两种网络的优缺点。