前向人工神经网络敏感性研究(精选)
多层前向神经网络及其研究
第 ２ 卷第 ３ １ 期
２０ ０ ６年 ９月
柳
州
师
专
学
报
Ｖｏ ． ． １ ２ｌ Ｎｏ ３
Ｊｕ ａ ｆＬ ｕ ｈ ｕＴ ａ ｈ ｒ ｏｌｇ ｏ ｒ ｌ ｉｚ ｏ ｅ ｃ ｅｓＣ ｌ ｅ ｎ ｏ ｅ
Ｓ ｐｔ ０ ６ ｅ ．２ ０
而构造 出来 的系统可 以具有相当好的鲁棒性 ；５ 多输入多输 出的结构模型 ， （） 可方便地用于多变量控 制系统 ， 由于具有分布特
性， 所以多层神经网络的系统 特别适合 处理 比较 复杂 的问题 ．
２ １ Ｐ神 经 网络 的基 本原 理 和 方 法 ． Ｂ
多层前 向神经 网络的网络结构如图 １ 所示 ． 网络结构是 由输入层 、 输 出层和 隐层组成 ， 中隐层 可以是 一层 ， 其 也可 以是 多层 ， 前层 至后层 节点 输入
８ ８
维普资讯
吴 建生 ， 虞继 敏 ： 多层 前 向神经 网络及其 研究
ｍｎ （ ，，，） ｉ ￣ Ｅｏ
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单元有 一个单一 的输 出联接 ， 这个输 出可 以根 据需 要被 分支成 希望个 数 的许 多并行 联接 ， 且这 些并行联 接都 输 出相 同的信 号， 即相应处 理单元 的信号 ， 号的大小 不因为分支 的多少 而变 化． 信 处理单元的输 出信号 可 以是任何需 要的数学模 型， 每个处 理单元 中进行 的操作必须是完全局部的． 神经 网络是 巨量信息并行处理和大规模 平行计算 的基 础 ， 既是高度 非线性动力学 系统 ， 它 又是 自适 应 系统 ， 可用 来描述 认 知决策及控制 的智能行为 ， 它具有存储和应用经验知识 的 自然 特性 ， 它与人脑 相似之处 可以概括 为两 个方 面 ： 一是 通过学 习从外部环境 中获取知识 ； 二是 内部神经元具有存储知识的能力． ２ 近 Ｏ年来 ， 神经 网络技术迅猛 发展 ， 已经 在智能控制 、 式 模 识 别、 计算机视觉 、 非线性优化、 信号处理等方面取得巨大的成功和进展 ， 现已成为人工智能研究的重要领域之一 ． 。
神经网络基础精选
第一讲 神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联 系是通过突触这种结构接口的。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电 位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个 过程称为兴奋。
•9
第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期：不响应任何刺激 阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
12
3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
•5
树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
•6
图1-1b 神经元的解剖
•7
第一讲 神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
j1
•12
第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 （1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均
人工神经网络算法研究及应用
它的 出现 为一 些难 以解 决 的 问题 提供 了一种 新 的 思路 ， 而神 经 网络 目前 还 面 临一 些 问题 。 文在 然 本 对神 经 网络 进 行 深 入研 究 的基 础 上 ， 出现 有 算 法的 一 些 改进 方 案 ， 将 其应 用 于 Ｓ Ｌ协 议 及 其 提 并 Ｓ
算法 的 改进 中 。 关 键 词 ： 经 网络 ； Ｐ算 法 ； 神 Ｂ 变步长 ； 制 器 ； Ｓ 控 Ｓ Ｌ协议 中 图分类 号 ： １ ３ ＴＰ ８ 文 献标 识码 ： Ａ
户 方 的延 时 。
１ Ｂ Ｐ算 法 及 其 改 进
Ｂ Ｐ算 法 是 神 经 网 络众 多算 法 中应 用 最 为 广泛 的一种 ［ ， 的典 型结 构 为三层 前 向 网络 。第 ｚ ３它 ］ 层神
经元 的输 人 为 ：
Ｖ 一， ∑ Ｗｉ＿ 一 ； （ ｊ￣ ） Ｖ。
式 中 Ｗ 为 ｚ 神 经 元 与 ｚ １ 神 经 元 ｉ 层 一 层 的 连 接权 值 ； １为第 ｚ － 一１层 神经 元 ｉ 的输 出 ； ｎ为第 ｚ 一１层 神经 元数 ；ｉ ０ 为神 经元 的 阈值 。 用 函数 ， 作
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｓ ａ ｎｅ ｃ ｎｔ ｏ ｔ ｏ ｉ ｈ ｓｍ ｕｌ ｔ ｓ ｈ ｓ ｒ ｃ ： ｕ ａ ｔ ｒ ｉ ｗ ｏ ｒ ｌｍｅ ｈ ｄ ｗｈ ｃ ｉ ａ ｅ ｕｍａ Ｓ ｂ ａｉ Ｉ ｏ ｄｅ ｗ ｎ’ ｒ ｎ． ｔｐｒ ｖｉ ｓ ａ ｎｅ ｗａ ｎ ｎｏ ｌｎ ａ ｏｎ ｒ ． Ｉ ｈｉ ｐｅ ｙ ｉ ｎ—ｉ ｅ ｒ ｃ ｔ ｏ１ ｎ ｔ ｓ ｐａ ｒ，ＢＰ ｌ ｏｒｔ ｍ ｓ ｉ ｐ ｏ ｅ ｏ ｔｅ ｒ ｏ ｍａ ｅ Ｔｈｅ ｍｏｄ ｆｅ ａ ｇ ｉｈ ｉ ｍ ｒ ｖ ｄ ｆ ｒ ｂｅ ｔ ｒ ｐｅ ｆ ｒ ｎｃ ． ｉｉｄ ＢＰ ｌ ｒｔ ａ ｇｏ ｉｈｍ ｓ ａ ｐｌｅ ｏ ＳＳＬ ｏｔ ｏｌｔ ｅ ｃ ｈ ｉ ｅ ｄｅａ ｉ ｐ ｉｄ ｔ ｐｒ ｏｃ ｏ ｒ ｄｕ ｅ ｔ ｅ ｔｍ ｌ ｙ． Ｋｅ ｒ ｓ： ｕ ａ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ｎｅ ｒ ｌｎｅ ｗｏｒ ｓ；ＢＰ ｌ ｏ ｉｈ ；ｖ ｒａ ｅ ｓ ｅ ｋ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｉ ｂｌ— ｔ ｐ；ｃ ｎｔ ｏｌｅ ；ＳＳＬ ｒ ｔ ｃ １ ｏ ｒ ｌｒ ｐ ｏ ｏ ｏ
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。
神经网络-- Hopfield网络
Hopfield 神经网络前馈（前向）网络和反馈网络是当前人工神经网络研究中最基本的两种网络模型。
1982年到1986年，美国物理学家Hopfield 陆续发表文章报导了对反馈神经网络理论与应用的研究成果，引起了人们广泛的兴趣，并且将这种单层反馈网络称为Hopfield 网络。
在单层全反馈网络中（基本Hopfield 网络中），节点之间相互连接，每个节点接收来自其它节点的输入，同时又输出给其它节点，每个神经元没有到自身的连接。
由于引入反馈，所以它是一个非线性动力学系统。
其结构如下所示：n1n32y y（a ） （b ）图1 Hopfield 网络基本结构前馈网络大多表达的是输出与输入间的映射关系，一般不考虑输出与输入间在时间上的滞后效应；反馈网络需要考虑输出与输入间在时间上的延时，需要利用动态方程（差分方程或微分方程）描述神经元和系统的数学模型。
前馈网络的学习（训练）主要采用误差修正法，计算时间较长，收敛速度较慢；反馈网络（如Hopfield 网络）的学习主要采用Hebb 规则，收敛速度较快。
Hopfield 网络在应用上除可作为联想记忆与分类外，还可用于优化计算。
可以认为，Hopfield 网络的联想记忆和优化计算这两种功能是对偶的：当用于联想记忆时，通过样本模式的输入给定网络的稳定状态，经学习求得联接权值W ；当用于优化计算时，以目标函数和约束条件建立系统的能量函数来确定联接权值，当网络演变至稳定状态时即可得出优化计算问题的解。
Hopfield 网络神经元模型可以是离散变量，也可以连续取值。
一．离散Hopfield 网络 1．网络结构及性能描述：离散Hopfield 网络模型如图1所示。
设共有N 个神经元，ij 表示从神经元j 到神经元i 的联接权，j s 表示神经元j 的状态（取＋1或－1），j v 表示神经元j 的净输入，有：⎪⎩⎪⎨⎧=+-⋅=∑=)](sgn[)1()()(1t v t s t s t v j j jNi i ji j θω，即：⎩⎨⎧<->+=+0)(,10)(,1)1(t v t v t s j j j （1） 或：⎪⎩⎪⎨⎧<-=>+=+0)(,10)(),(0)(,1)1(t v t v t s t v t s j j j j j当0)(=t v j 时可认为神经元的状态保持不变。
人工神经元模型
nh
二、前向神经网络模型
假设每一层的神经元激励函数相同，则对于L+1层 前向传播网络，其网络输出的数学表示关系方程式 一律采用：
Γ l为各层神经元的激励函数， Wl 为l-1层到l层的连接权矩阵， l=1,2,...,L θ l 为l层的阀值矢量 其中:
二、前向神经网络模型
有导师学习的基本思想
y
1k
x
1k
x 2k
y2k
1) oj ( w ( jl x l j )
ni
l 1
j=1,2,...,nh
xn k
i
yn k
o
w(1)
ij
w (2)
ij
Oj为隐含层的激励
i=1,2,...,no
示意图
图3—1—14(a) 含一个隐含层前向传播网络结构示意图 (2) y
1k j 1
y i ( w ij oj i )
i 1
第r＋1个隐含层：
Net
( r 1) pj r) wrjl1o(pl jr 1 l 1 nr
r 0,1,2...L 1
输出层
L ( L 1) L y pj L ( Net pj ) L ( wL o ji pi j ) i 1 n L 1
二、前向神经网络模型
BP学习算法的推导：
对于N个样本集，性能指标为
E E p ( t pi y pi )
p 1 p 1 i 1
N
N
no
φ（·）是一个正定的、可微的凸函数 ，常取
1 no E p ( t pj y pj ) 2 2 i 1
人工神经网络
学习训练算法
设有教师向量 T t1 t 2 t m 输入向量 则 初始加权阵 W0 偏差 B
T T
P p1 p 2 p n
t i 0 or 1
W ( k 1) W ( k ) E ( K ) X T B ( K 1) B ( K ) E ( K ) E(K ) T (K ) Y (K )
人工神经网络与神经网络优化算法
1 9 5 7 年 ， F.Rosenblatt 提 出 “ 感 知 器”(Perceptron)模型，第一次把神经网络的 研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工 神经网络研究的第一次高潮。 20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全 盛时期，人们误以为数字计算机可以解决人工智 能、专家系统、模式识别问题，而放松了对“感 知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起， 人工神经网络的研究进入了低潮。
人工神经元的基本构成 x w
1 1
x2 w2 … xn wn
∑
net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn） 联接权：W=（w1，w2，…，wn）T 网络输入： net=∑xiwi 向量形式： net=XW
激活函数(Activation Function)
γ>0为一常数，被称为饱和值，为该神经元 的最大输出。
2、非线性斜面函数（Ramp Function）
o
γ -θ -γ θ net
3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
f（net）=
β
if net>θ
if net≤ θ
-γ β、γ、θ均为非负实数，θ为阈值 二值形式： 1 f（net）= 0 双极形式： 1 f（net）= -1
人工神经网络系统辨识综述
人工神经网络系统辨识综述摘要：当今社会，系统辨识技术的发展逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。
首先对神经网络系统辨识方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。
关键词：神经网络；系统辨识；系统建模0引言随着社会的进步,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统，经典的系统辨识方法在这些系统中应用，体现出以下的不足:（1）在某些动态系统中,系统的输入常常无法保证，但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。
（2）在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。
（3）不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。
随着科技的继续发展，基于神经网络的辨识与传统的辨识方法相比较具有以下几个特点:第一，可以省去系统机构建模这一步，不需要建立实际系统的辨识格式；其次，辨识的收敛速度仅依赖于与神经网络本身及其所采用的学习算法，所以可以对本质非线性系统进行辨识;最后可以通过调节神经网络连接权值达到让网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络还可用于在线控制。
1神经网络系统辨识法1.1神经网络人工神经网络迅速发展于20世纪末，并广泛地应用于各个领域，尤其是在模式识别、信号处理、工程、专家系统、优化组合、机器人控制等方面。
随着神经网络理论本身以及相关理论和相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络，包括前向网络和递归动态网络，将确定某一非线性映射的问题转化为求解优化问题，有一种改进的系统辨识方法就是通过调整网络的权值矩阵来实现这一优化过程。
1.2辨识原理选择一种适合的神经网络模型来逼近实际系统是神经网络用于系统辨识的实质。
其辨识有模型、数据和误差准则三大要素。
系统辨识实际上是一个最优化问题,由辨识的目的与辨识算法的复杂性等因素决定其优化准则。
人工神经网络文献综述.
WIND一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。
人工神经元模型的基本结构如图 1所示。
图中X=(x 1, x 2, … x nT∈ R n表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。
其表达式为 y i =f(nj =iΣw ij x j+θi式中, f (·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。
图 1(二人工神经网络的发展人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。
人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。
在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。
60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。
造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。
这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。
80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。
这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。
人工神经网络的研究与应用
人工神经网络的研究与应用人工神经网络是指一种用于模拟生物神经网络的计算机体系结构。
它通过模拟神经元之间的联结和信息传递，实现学习、识别、控制等智能行为，具有与人类大脑类似的处理能力。
如今，人工神经网络已广泛应用于计算机视觉、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，成为人机交互、智能制造、智慧城市等领域的核心技术之一。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模型分为感知机、多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络等多种类型。
其中，最常用的是多层感知机模型。
多层感知机由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成。
输入层接收外部输入信息，隐藏层是神经元的汇集层，通过调整连接权值，将输入信号转变为中间表示，即隐藏状态。
输出层是模型最终的输出结果，常用的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等。
为了提高人工神经网络的学习和泛化能力，常采用反向传播算法进行模型训练。
反向传播算法即通过计算误差并反向调整权重，来实现模型参数的优化。
此外，还可以采用随机梯度下降、动量方法、自适应学习率等方式进行训练。
二、人工神经网络的应用1. 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个研究方向，致力于通过计算机系统模拟人类视觉功能。
人工神经网络作为计算机视觉的重要工具，可以实现图像分类、目标检测、图像分割、语义分割等操作。
例如，在图像分类任务中，可以使用卷积神经网络对图像进行特征提取，并进行分类。
在目标检测任务中，可以使用 Faster R-CNN、YOLO等网络结构。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转换成机器可处理的形式，以实现机器自动理解、生成和翻译自然语言的能力。
人工神经网络在自然语言处理中应用广泛，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
其中，循环神经网络尤其适用于处理序列数据，如文本和语音等。
3. 人机交互人机交互是指通过人机接口实现人机信息交流和操作控制的过程。
人工神经网络可以用于构建自然语言对话系统、面部表情识别、手势识别等交互系统。
人工神经网络ANN方法简介
人类智能的具体含义
感知与认识客观事物、客观世界和理解知识、运用知识和经验分析、解决问题的能力；
联想、推理、判断、决策的能力；
运用语言进行抽象、概括的能力； 以上5点是人类智能的基本能力。 发现、发明、创造、创新的能力； 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力； 预测、洞察事物发展、变化的能力。 以上3点是前5种能力新的综合表现形式。
w1
w2 wi xi
u ( X ) wi x i W X
wn
设X = (x1, x2, …, xn)表示n个输入，W = (w1, w2, …, wn)表示它 们对应的联结权重。
故神经元所获得的输入信号累计效果为：
uX
wi xi
i 1
n
W , X
称u(X)为整合函数。
第一阶段
1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts对神经元进行形式化研究，提 出了神经元的数学模型——MP模型。
1944年，D. O. Hebb提出改变神经元联结强度的Hebb学习规则，至今仍然 是人工神经网络学习算法的一个基本原则。 1957年，Rosenblatt首次引进感知器(Perceptron)概念来模拟生物的感知、 学习能力。 1962年，Widros提出用于自适应系统的连续取值的线性网络。
x1
w1
x2 xn
w2 wn
wi xi
感知器的激活函数
神经元获得网络输入信号后，信号累计效果整合函数u(X)大于 某阈值 时，神经元处于激发状态；反之，神经元处于抑制状 态。 构造激活函数，用于表示这一转换过程。要求是[-1, 1]之间 的单调递增函数。 激活函数通常为3种类型，由此决定了神经元的输出特征。
人工神经网络模型的对比分析及应用研究
制系统的非线性 和不确定性 以及 逼近 系统 的辨识 函数 等方
面已经做 了很多努力 ， 在模式识别 、 信号处理 、 系统 辨识 和优 化等方 面也 已有 了广泛 的应用 。到 目前为止 ， 虽然人工 神经 网络方法 的研究 只是对人类 大脑结构 的低级 近似模 仿 ， 但
２ 各 种 神 经 网 络 模 型 的 介 绍 和 分 析 比较
刘 婧 刘 弘
Ｌ Ｕ ｎ Ｌ１ Ｈｏ ｇ ／ ｇ Ｕ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓｎ ｅ ９ ０ ，ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｓ ｎ ｔ ｎ ｙ ｈ ｓ ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ｔｅ ｔ ｅ ｒ ｎ ｐ ｌ ｎ ｅ ｏ ｈ ＮＮ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｓｒ ｃ ｉ ｃ １ ８ ｓ ｅ ｅ ｒ ｈ ｒ ｏ ｌ ａ ｅ ｅ ｏ ｅ ｈ ｈ ｏ ｙ ａ ｄ ａ ｐ ｉ ｃ ｆｔ ｅ Ａ ｅ ｈ ｉ ｕ ｏ ａ ｒ ｐｄ ｙ，ｂ ｔａｓ ｃ ｕ ｒｄ ａ ｌｒ ｅ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｈ ｅ ｅ ｎ ｆａ ｐ ｉｎ ｅ ｉ ｕ ｒ ｕ ｃ ｅ ｔ ｃ ｆ ｌｓ ｈ ｓ ａｔ ｌ ａ ｉｌ ｕ ｌｏ ａ ｑ ｉｅ ａｇ ｆｒｓ ａｃ ｃ ｉｖ ｍｅ ｔ ｐ ｌ ｃ ｎ ｎ ｍｅｏ ｓ ｓ ｉ ｎ ｉ ｅｄ ．Ｔ ｉ ｒｉ ｅ ｏ ａ ｉ ｆ ｉ ｃ
ｓ ｕｍｍｅ ｐ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｎｄ ｌａ ｎｉｇ ａｇ ６ｔ ｍｓ ａ Ｏ ｏ ｆｔ ｅ ｃａ ｓｃ ｌＡＮＮ ｄｅｓ ａ ａ ｇ ｄ ｕ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｈ ａ ｕ ｅ ａ ｅ ｒ ｎ ｌｏ ｈ ｎｄ Ｓ ｎ ｏ ｈ ｌ ｓ ｉａ ｍｏ ｌ ｔｌ ｅ，ａ ｒ ｎ—
是 它已经在对外来信 息的 自适 应学 习 ， 数据的并行处理 以及 信息 的分布存储 等方 面与人 脑有 相似之 处。并且 人工神经
BP神经网络及深度学习研究 - 综述
BP网络的基本结构如图21所示，其模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)三层结构。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求。中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。隐层节点一般采用Sigmoid型函数，输入和输出节点可以采用Sigmoid型函数或者线性函数。
(3)网络的结构设计,即隐节点数的选择，尚无理论指导，具有很大的盲目性。
(4)新加入的样本对已经学好的样本影响较大，且每个输入样本的特征数目要求相同，泛化能力较差。
针对BP算法存在的缺陷，目前国内外已有不少人对BP网络进行了大量的研究，提出了各种不同的改进方案，如优化训练输入参数，加入动量参数，以及学习步长的适应调整，采用带动量的自学习率BP算法，动态全参数自调整学习算法，记忆式初值权值和阀值方法，快速自适应学习算法等，这些方案均提高BP神经网络收敛速度。
作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0，1)内连续取值Sigmoid函数：
它反映了神经元的饱和特性。上式中，Q为表示神经元非线性的参数，称增益值(Gain)，也称调节参数。Q值越大，S形曲线越陡峭；反之，Q值越小，S形曲线越平坦；一般取Q=1。
(3)误差计算模型
关键词：BP神经网络、算法分析、应用
1
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
神经元细胞网络的研究及其在人工智能领域中的应用
神经元细胞网络的研究及其在人工智能领域中的应用人类对于大脑的认识尚在不断深入。
虽然大脑中神经元的数量巨大，但其高度复杂的网络结构使得人们难以理解其内部运作机制。
然而，经过多年来的不懈探究，神经元细胞网络已经成为一种备受研究者关注的领域。
通过对神经元细胞网络的研究，不仅有望提高我们对于生物神经网络的认识，还可以为人工智能领域的发展提供奠基性的探索。
神经元细胞网络的研究历史可以追溯到19世纪末期。
当时科学家们通过对动物神经系统的研究，确定了神经元是大脑中处理信息的基本单位，可以将神经元看作电力设备，负责通过神经冲动传递信息。
20世纪60年代，人们发现在大脑中有一些神经元表现出反复震荡的行为，这个行为在当时的语言中被称为神经元的“Action potential”（动作电位）。
这些发现使得神经元的真正特性逐渐清晰起来。
此外，研究者们也开始深入探究神经元细胞网络之间的关系，试图揭示“如何构造一个人工神经网络”的谜题。
在此背景下，神经元细胞网络研究进入了一个高速增长期。
通过对于神经元细胞网络的研究，科学家们逐渐发现它的运作机制极其灵活而复杂。
在大脑的神经元网络中，单个神经元可以与数以万计的其他神经元相连，而每一个神经元都可以接收到各种不同的神经冲动。
此外，每个神经元又可以将神经冲动传递给好几百个其他神经元。
换句话说，神经元细胞网络中每个神经元都拥有复杂的信号传递路线，每个神经冲动都可能改变这条路线的具体路径。
这一特性使得神经元细胞网络非常适合作为人类在人工智能领域中的学习模型。
在人工智能领域，神经元细胞网络常常被用于各种模拟和测试之中。
通过模仿人类的神经系统，计算机可以对于各种问题做出更加精准的判断。
例如，人们可以使用神经元细胞网络来模拟自动驾驶汽车的应对能力，这个应用在智能交通、智能家居等领域中具有广泛的应用价值。
此外，神经元细胞网络也能够应用于人工语音识别、计算机视觉、机器翻译等等。
通过各种应用的实验研究，我们发现神经元细胞网络可以为日后人类的智能进化发展奠定重要的基础。
人工神经网络的研究现状及发展趋势
人工神经网络的研究现状及发展趋势1人工神经网络的定义2人工神经网络的发展3人工神经网络的优点4人工神经网络的应用5人工神经网络的发展趋势1人工神经网络的定义自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。
人工神经网络(ArtfiicialNeuralNewtokr，ANN)至今还没有一个公认权威的定义。
人脑是一个高度复杂的、非线性的和并行的计算机器(信息处理系统)。
神经元是人脑的基本组成部分，一个发展中的神经元是与可塑的人脑同义的。
可塑性允许一个发展中的神经系统适应它周围的环境。
可塑性是人脑中作为信息处理单元的功能的关键，同样它在人工神经元组成的神经网络中也是如此。
最普通形式的神经网络就是对人脑完成特定任务进行建模的机器。
神经网络使用一个很庞大的简单计算单元间的相互连接。
这些简单计算单元称为“神经元”或“处理单元”。
据此给出将神经网络看作一种自适应器的定义:一个神经网络是一个由简单处理单元构成的规模宏大的并行分布处理器。
天然具有存储经验知识和使之可用的特性。
神经网络在两个方面与人脑相似:(1)神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2)互连神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。
用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。
突触权值修改提供神经网络设计的传统方法。
这种方法和线性自适应滤波器理论很接近。
滤波器理论已经很好地建立起来并成功应用在很多领域。
神经网络也可以修改它自身的拓扑结构，这和人脑的神经元会死亡和新的突触连接会生长的情况相适应。
神经网络在文献中也称为神经计算机、连接主义网络、并行分布式处理器等。
2人工神经网络的发展人工神经网络的研究有半个世纪的历史，中间有过很长时期的低潮期。
大体上分四个为阶段。
(1)理论研究期。
1943年美国心理学家认厄订enSmoeulloeh与数学家认厄lertHPitts合作，用逻辑的数学工具，研究客观事件在形式神经网络中的表述，从此开创了对神经网络的理论研究。
神经网络敏感性分析及其在遥感影像分类中的应用
神经网络敏感性分析及其在遥感影像分类中的应用邢海花;余先川【摘要】针对基于连接权的神经网络敏感性分析方法中求取敏感性系数的不稳定性,提出一种优化连接权的神经网络敏感性分析方法.首先采用遗传算法根据误差最小化原则对神经网络进行优化,在优化的神经网络模型上进行基于连接权的敏感性分析.以1个数值模拟实例和华盛顿广场地区的遥感图像地物分类为例,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法求取输入变量的敏感性系数是稳定有效的,能有效筛选出遥感图像中对分类贡献较大的特征波段,达到降维的同时提高分类精度.【期刊名称】《地质学刊》【年(卷),期】2013(037)001【总页数】4页(P77-80)【关键词】敏感性分析;人工神经网络;遗传算法;遥感影像分类【作者】邢海花;余先川【作者单位】北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP311;P6270 引言敏感性分析是一种定量描述模型输入变量对输出变量的重要性程度的方法，假设模型表示为y=f(x1，x2，…，xn)(xi为模型的第 i个属性值)，令每个属性在可能的取值范围内变动，研究和预测这些属性的变动对模型输出值的影响程度(蔡毅等，2008)。
将影响程度的大小称为该属性的敏感性系数，敏感性系数越大，说明该属性对模型输出的影响越大。
敏感性分析的核心目的就是通过对模型的属性进行分析，筛选出重要属性，约简模型。
经典的人工神经网络敏感性分析方法主要有:(1)基于连接权的敏感性分析方法，如 Garson算法(Garson，1991)、Tchaban 方法(Tchaban et al，1998)等;(2)基于输出对输入变量的求偏导的敏感性分析方法，如Dimoponlos方法(Dimoponlos et al，1995)、Ruck 方法(Ruck et al，1990)等;(3)与统计方法结合的敏感性分析方法(Olden et al，2002);(4)基于输入变量扰动的敏感性分析方法(Scardi et al，1999)。
人工智能研究性学习(精选5篇)
人工智能讨论性学习（精选5篇）人工智能讨论性学习范文第1篇[关键词]人工智能教育人工智能是现代计算机科学的一个紧要的分支，它涉及了计算机科学、信息科学、心理学、哲学、生理学等浩繁的领域，是一门综合性极强的新兴边沿学科。
进入2]世纪以来，随着人工智能讨论的不绝深入以及教育信息化的进展，人工智能在教育领域的应用也渐渐得到了人们的重视，我国的很多专家学者从不同角度对人工智能的教育教学应用打开了深入的讨论，取得了丰硕的成绩。
1人工智能及其讨论领域人工智能的讨论可以追溯至古希腊哲学家亚里士多德在其著作（工具论）中提出的形式逻辑和称为三段论的演绎推理。
从1956年开始，人工智能作为一门新兴的学科开始快速的进展起来。
在半个多世纪的时间里，人工智能从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习及机器入学等多个角度打开了讨论，在很多领域取得了令人瞩目的讨论成绩。
与其他应用型学科一样，人工智能的讨论都是集合实在的应用来开展的。
人工智能目前的重要讨论领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人、人工神经网络、博弈与游戏等。
专家系统（ExpertSy～em）是一个智能的计算机程序，它运用学问与逻辑推理来仿照人类专家解决相关领域的多而杂问题。
机器学习（MachineLearning）是机器具有智能的一个紧要标志，同时也是机器取得学问的根本途径。
机器学习重要讨论如何使计算机能够模拟，甚至是实现人类的学习功能，如人类的学习机理，学习方法等。
模式识别（Pa～emRecognition）就是使计算机能够对给定的事件进行判别，并把它们归人与之相同或是相像的模式中。
模式识别的重要目标是用计算机来模拟人类的各种识别本领，目前重要是对视觉和听觉本领的模拟，用于图形识别和语音识别中。
自然语言理解（NamralLanguageProcessing）是讨论如何让计算机理解人类的自然语言及其所表达的思想。
人工神经网络概述
参考内容二
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人类 神经系统运作的数学模型，由多个简单计算单元（即神经元）组成，通过学习方 式从数据中提取模式并预测未来数据。
一、人工神经网络的基本结构
人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外 部输入的数据，隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征，最后 输出层将隐藏层的结果转化为具体的输出。在隐藏层中，每个神经元都通过权重 和激活函数来对输入进行转换，以产生更有意义的输出。
根据任务的不同，人工神经网络可以分为监督学习、无监督学习和强化学习 三种。监督学习是指通过输入输出对之间的映射关系来训练模型；无监督学习是 指通过聚类或降维等方式来发现数据中的潜在规律；强化学习是指通过与环境的 交互来学习策略，以达到在给定的情况下采取最优行动的目标。
四、人工神经网络的未来发展
随着深度学习技术的不断发展，人工神经网络的性能和应用范围也在不断扩 大。未来的人工神经网络将更加注重模型的可解释性和鲁棒性，同时也将更加注 重跨领域的研究和应用。此外，随着计算机硬件的不断升级和算法的不断优化， 人工神经网络的训练速度和精度也将不断提高。
三、人工神经网络的种类
根据连接方式的不同，人工神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络 两种。前馈神经网络是一种层次结构，其中每个节点只与前一层的节点相连，每 个节点的输出都是前一层的加权输入。而反馈神经网络则是一种循环结构，其中 每个节点都与前一层的节点和后一层的节点相连，每个节点的输出不仅取决于前 一层的输入，还取决于后一层的输出。
反向传播算法是一种监督学习算法，它通过比较网络的输出和真实值来计算 误差，然后将这个误差反向传播到网络中，调整每个神经元的权重以减小误差。
人工神经网络算法(基础精讲)
26
二、人工神经网络的 学习方法
27
2.1学习机理
学习机理
人工神经网络信息处理可以用数学过程来说明，这个过程可以 分为两个阶段：执行阶段和学习阶段。
学习是智能的基本特征之一，人工神经网络最具有吸引力的特 点是它能从环境中学习的能力，并通过改变权值达到预期的目的。 神经网络通过施加于它的权值和阈值调节的交互过程来学习它的环 境，人工神经网络具有近似于与人类的学习能力，是其关键的方面 之一。
net= wi xi
输出
11
1.5人工神经元模型
上面的神经元模型可以用一个数学表达式进行抽象与概括，从 而得到神经元的数学模型：
n
o f wjxj
j 1
w x 神经元的网络输入记为net，即
n
net=
jj
j 1
12
1.5人工神经元模型
有时为了方便起见，常把-Ɵ也看成是恒等于1的输入X0 的权值 ，这时上面的数学模型可以写成：
神经元和神经网络的关系是元素与整体的关系。 人工神经网络中的神经元常称为节点或处理单元，每个节点均 具有相同的结构，其动作在时间和空间上均同步。
22
1.7人工神经网络模型 人工神经网络的基本属性
1）非线性 2）非局域性 3）非定常性 4）非凸性
23
1.7人工神经网络模型
神经网络模型
神经元的连接方式不同，网络的拓扑结构也不同，人工神经网 络的拓扑结构是决定人工神经网络特征的第二要素，根据神经元之 间连接的拓扑结构不同，可将人工神经网络分成两类，即分层网络 和相互连接型网络。
WT j
人工智能实验报告-BP神经网络算法的简单实现
⼈⼯智能实验报告-BP神经⽹络算法的简单实现⼈⼯神经⽹络是⼀种模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统，能提⾼⼈们对信息处理的智能化⽔平。
它是⼀门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等⽅⾯⽐起以前有了较⼤的发展，但⾄今⽆根本性的突破，还有很多空⽩点需要努⼒探索和研究。
1⼈⼯神经⽹络研究背景神经⽹络的研究包括神经⽹络基本理论、⽹络学习算法、⽹络模型以及⽹络应⽤等⽅⾯。
其中⽐较热门的⼀个课题就是神经⽹络学习算法的研究。
近年来⼰研究出许多与神经⽹络模型相对应的神经⽹络学习算法，这些算法⼤致可以分为三类：有监督学习、⽆监督学习和增强学习。
在理论上和实际应⽤中都⽐较成熟的算法有以下三种：(1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)；(2) 模拟退⽕算法；(3) 竞争学习算法。
⽬前为⽌，在训练多层前向神经⽹络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之⼀。
但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度⽐较慢，或者只求得了局部极⼩点等等。
因此，近年来，国外许多专家对⽹络算法进⾏深⼊研究，提出了许多改进的⽅法。
主要有：(1) 增加动量法：在⽹络权值的调整公式中增加⼀动量项，该动量项对某⼀时刻的调整起阻尼作⽤。
它可以在误差曲⾯出现骤然起伏时，减⼩振荡的趋势，提⾼⽹络训练速度；(2) ⾃适应调节学习率：在训练中⾃适应地改变学习率，使其该⼤时增⼤，该⼩时减⼩。
使⽤动态学习率，从⽽加快算法的收敛速度；(3) 引⼊陡度因⼦：为了提⾼BP 算法的收敛速度，在权值调整进⼊误差曲⾯的平坦区时，引⼊陡度因⼦，设法压缩神经元的净输⼊，使权值调整脱离平坦区。
此外，很多国内的学者也做了不少有关⽹络算法改进⽅⾯的研究，并把改进的算法运⽤到实际中，取得了⼀定的成果：(1) 王晓敏等提出了⼀种基于改进的差分进化算法，利⽤差分进化算法的全局寻优能⼒，能够快速地得到BP 神经⽹络的权值，提⾼算法的速度；(2) 董国君等提出了⼀种基于随机退⽕机制的竞争层神经⽹络学习算法，该算法将竞争层神经⽹络的串⾏迭代模式改为随机优化模式，通过采⽤退⽕技术避免⽹络收敛到能量函数的局部极⼩点，从⽽得到全局最优值；(3) 赵青提出⼀种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经⽹络学习算法。