人工神经网络大作业

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D人工神经网络复习习题

oj
2.2.2 神经元的数学模型(1/6)
我们用一个数学表达式对上述内容可进行抽象与概括。令xi(t)表示t时刻神经元j接收的来自神经元i的信息输入，oj(t)表示t时刻神经元的信息输出，则神经元j 的状态可表达为
n o j (t ) f w ijx i (t ij ) Tj i 1
x1 … xi … xn
w1j wij wnj
j
∑
2.2.1 神经元的建摸(6/6) 人工神经元的输出也同生物神经元一样仅有一个，如用 oj表示神经元j输出。输出与输入之间的对应关系可用某种函数来表示，这种函数称为转移函数，一般都是非线性的。
x1 … xi … xn
w1j wij wnj
j
∑
f
第4章竞争学习神经网络 § 4.1 竞争学习的概念与原理 § 4.1.1 基本概念 § 4.1.2 竞争学习原理 § 4.2 自组织特征映射神经网络 § 4.2.1 SOM网络的生物学基础 § 4.2.2 SOM网(络)的拓扑结构与权值调整域 § 4.2.3 自组织特征映射网(络)的运行原理与学习算法 § 4.2.3.1 运行原理 § 4.2.3.2 学习算法 § 4.2.3.3 功能分析 § 4.3 自组织特征映射网络的设计与应用 § 4.4 自适应共振理论本章小结
第6章反馈神经网络 § 6.1 离散型Hopfield神经网络(DHNN) § 6.1.1 网络的结构与工作方式 § 6.1.2 网络的稳定性与吸引子 § 6.1.2.1 网络的稳定性 § 6.1.2.2 吸引子与能量函数 § 6.1.2.3 吸引子的性质 § 6.1.2.4 吸引子的吸引域 § 6.1.3 网络的权值设计 § 6.1.4 网络的信息存储容量 § 6.2 连续型Hopfield神经网络(CHNN) § 6.3 Hopfield网络应用与设计实例 § 6.4 双向联想记忆(BAM)神经网络 § 6.5 随机神经网络 § 6.6 递归神经网络本章小结

人工神经网络大作业

X X X X 大学研究生考查课作业课程名称：智能控制理论与技术研究生姓名：学号：作业成绩：任课教师(签名)交作业日时间：2010 年12 月22 日人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。

模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。

人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。

输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。

ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。

从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。

如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。

显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。

由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。

人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。

1人工神经网络基本理论[1]1. 1神经生物学基础可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元, 通过广泛的突触联系形成的信息处理集团, 其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。

(1) 神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。

突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站, 它构成各神经元之间广泛的联接。

(3) 大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物, 其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。

人工神经网络复习题

《神经网络原理》一、填空题1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的H适应、非线性、动力学系统。

2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。

3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。

4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。

5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，至Ut时刻后v（t+^ t）=v （t），（t>0），称网络稳定。

6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。

7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。

8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。

9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。

10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。

二、简答题1、人工神经元网络的特点答：（1）、信息分布存储和容错性。

（2）、大规模并行协同处理。

（3）、自学习、自组织和自适应。

（4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂的非线性动力学特性。

（5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。

2、单个神经元的动作特征有哪些答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。

3、怎样描述动力学系统答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述：X（t+1）=F[X（t）]；对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述：dU（t）/dt=F[U（t）]。

4、F（x）与x的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态答：在图（1）中，有两个平衡状态a、b，其中，在a点曲线斜率下凶|>1,为非稳定平稳状态；在b点曲线斜率下凶|<1, 为稳定平稳状态。

在图（2）中，有一个平稳状态a，且在该点曲线斜率|F'（X）|>1，为非稳定平稳状态。

大工22夏《神经网络》大作业

大工22夏《神经网络》大作业
1. 项目介绍
本次《神经网络》大作业旨在让同学们深入理解神经网络的工作原理，并能够独立实现一个简单的神经网络模型。

通过完成本次作业，同学们将掌握神经网络的基本结构，训练过程以及参数优化方法。

2. 任务要求
1. 独立实现一个具有至少三层神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

2. 选择一个合适的激活函数，并实现其对应的激活和导数计算方法。

3. 实现神经网络的正向传播和反向传播过程，包括权重更新和偏置更新。

4. 在一个简单的数据集上进行训练，评估并优化所实现的神经网络模型。

3. 评分标准
1. 神经网络结构实现（30分）
2. 激活函数实现（20分）
3. 正向传播和反向传播实现（20分）
4. 模型训练与评估（20分）
5. 代码规范与文档说明（10分）
4. 提交要求
1. 提交代码文件，包括神经网络结构、激活函数、正向传播、反向传播以及训练与评估的实现。

2. 提交一份项目报告，包括项目简介、实现思路、实验结果及分析。

3. 请在提交前确保代码的可运行性，并在报告中附上运行结果截图。

5. 参考资料
1. Goodfellow, I. J., Bengio, Y., & Courville, A. C. (2016). Deep learning. MIT press.
2. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson Education Limited.
祝大家作业顺利！。

人工神经网络作业MATLAB仿真(共3篇)

人工神经网络作业M A T L A B仿真(共3篇)-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII人工神经网络仿真作业（3篇）人工神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制人工神经网络仿真作业2：基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制人工神经网络仿真作业3：基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制摘要：建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型，并给出了BP 网络结构，利用Matlab 软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。

1.引言倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。

随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。

目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。

2.系统的数学模型2.1三级倒立摆的模型及参数三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。

小车可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后如图1 所示：规定顺时针方向的转角和力矩均为正。

此外，约定以下记号：u 为外界作用力，x 为小车位移，i （i =1，2，3）为摆i 与铅垂线方向的夹角， i O 分别为摆i 的链接点位置。

其它的系统参数说明如下：0m -- 小车系统等效质量； 2l -- 二摆质心至旋转轴之间的距离；1m -- 一摆质量； 3l -- 三摆质心至旋转轴之间的距离； 2m-- 二摆质量； 1L -- 一、二摆之间的距离；3m -- 三摆质量； 2L -- 二、三摆之间的距离；1J -- 一摆对其质心处转动惯量； 0f -- 小车系统的摩擦系数；2J -- 二摆对其质心处转动惯量； 1f -- 一摆转轴处的摩擦阻力矩系数； 3J -- 三摆对其质心处转动惯量； 2f -- 二摆转轴处的摩擦阻力矩系数；1l -- 一摆质心至旋转轴之间的距离； 3f -- 三摆转轴处的摩擦阻力矩系数。

人工神经网络单选练习题

人工神经网络单选练习题一、基本概念1. 下列关于人工神经网络的描述，正确的是：A. 人工神经网络是一种静态的计算模型B. 人工神经网络可以模拟人脑的神经元连接方式C. 人工神经网络只能处理线性问题D. 人工神经网络的学习过程是监督式的2. 下列哪种算法不属于人工神经网络？A. 感知机算法B. 支持向量机算法C. BP算法D. Hopfield网络3. 人工神经网络的基本组成单元是：A. 神经元B. 节点C. 权重D. 阈值二、前向传播与反向传播4. 在前向传播过程中，下列哪个参数是固定的？A. 输入值B. 权重C. 阈值D. 输出值5. 反向传播算法的主要目的是：A. 更新输入值B. 更新权重和阈值C. 计算输出值D. 初始化网络参数6. 下列关于BP算法的描述，错误的是：A. BP算法是一种监督学习算法B. BP算法可以用于多层前馈神经网络C. BP算法的目标是最小化输出误差D. BP算法只能用于解决分类问题三、激活函数7. 下列哪种激活函数是非线性的？A. 步进函数B. Sigmoid函数C. 线性函数D. 常数函数8. ReLU激活函数的优点不包括：A. 计算简单B. 避免梯度消失C. 提高训练速度D. 减少过拟合9. 下列哪种激活函数会出现梯度饱和现象？A. Sigmoid函数B. ReLU函数C. Tanh函数D. Leaky ReLU函数四、网络结构与优化10. 关于深层神经网络，下列描述正确的是：A. 深层神经网络一定比浅层神经网络效果好B. 深层神经网络更容易过拟合C. 深层神经网络可以减少参数数量D. 深层神经网络训练速度更快11. 下列哪种方法可以降低神经网络的过拟合？A. 增加训练数据B. 减少网络层数C. 增加网络参数D. 使用固定的学习率12. 关于卷积神经网络（CNN），下列描述错误的是：A. CNN具有局部感知能力B. CNN具有参数共享特点C. CNN可以用于图像识别D. CNN无法处理序列数据五、应用场景13. 下列哪种问题不适合使用人工神经网络解决？A. 图像识别B. 自然语言处理C. 股票预测D. 线性规划14. 下列哪个领域不属于人工神经网络的应用范畴？A. 医学诊断B. 金融预测C. 智能家居D. 数值计算15. 关于循环神经网络（RNN），下列描述正确的是：A. RNN无法处理长距离依赖问题B. RNN具有短期记忆能力C. RNN训练过程中容易出现梯度消失D. RNN只能处理序列长度相同的数据六、训练技巧与正则化16. 下列哪种方法可以用来防止神经网络训练过程中的过拟合？A. 提前停止B. 增加更多神经元C. 减少训练数据D. 使用更大的学习率17. 关于Dropout正则化，下列描述错误的是：A. Dropout可以减少神经网络中的参数数量B. Dropout在训练过程中随机丢弃一些神经元C. Dropout可以提高模型的泛化能力D. Dropout在测试阶段不使用18. L1正则化和L2正则化的主要区别是：A. L1正则化倾向于产生稀疏解，L2正则化倾向于产生平滑解B. L1正则化比L2正则化更容易计算C. L2正则化可以防止过拟合，L1正则化不能D. L1正则化适用于大规模数据集，L2正则化适用于小规模数据集七、优化算法19. 关于梯度下降法，下列描述正确的是：A. 梯度下降法一定会找到全局最小值B. 梯度下降法在鞍点处无法继续优化C. 梯度下降法包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降D. 梯度下降法的学习率在整个训练过程中保持不变20. 下列哪种优化算法可以自动调整学习率？A. 随机梯度下降（SGD）B. Adam优化算法C. Momentum优化算法D. 牛顿法21. 关于Adam优化算法，下列描述错误的是：A. Adam结合了Momentum和RMSprop算法的优点B. Adam算法可以自动调整学习率C. Adam算法对每个参数都使用相同的学习率D. Adam算法在训练初期可能会不稳定八、损失函数22. 在分类问题中，下列哪种损失函数适用于二分类问题？A. 均方误差（MSE）B. 交叉熵损失函数C. Hinge损失函数D. 对数损失函数23. 关于均方误差（MSE）损失函数，下列描述错误的是：A. MSE适用于回归问题B. MSE对异常值敏感C. MSE的输出范围是[0, +∞)D. MSE损失函数的梯度在接近最小值时趋近于024. 下列哪种损失函数适用于多分类问题？A. 交叉熵损失函数B. Hinge损失函数C. 对数损失函数D. 均方误差（MSE）九、模型评估与超参数调优25. 下列哪种方法可以用来评估神经网络的性能？A. 训练误差B. 测试误差C. 学习率D. 隐层神经元数量26. 关于超参数，下列描述正确的是：A. 超参数是在模型训练过程中自动学习的B. 超参数的值通常由经验丰富的专家设定C. 超参数的调整对模型性能没有影响D. 超参数包括学习率、批量大小和损失函数27. 关于交叉验证，下列描述错误的是：A. 交叉验证可以减少过拟合的风险B. 交叉验证可以提高模型的泛化能力C. 交叉验证会降低模型的训练速度D. 交叉验证适用于小规模数据集十、发展趋势与挑战28. 下列哪种技术是近年来人工神经网络的一个重要发展方向？A. 深度学习B. 线性回归C. 决策树D. K最近邻29. 关于深度学习，下列描述错误的是：A. 深度学习需要大量标注数据B. 深度学习模型通常包含多层神经网络C. 深度学习可以处理复杂的非线性问题D. 深度学习不适用于小规模数据集30. 下列哪种现象是训练深度神经网络时可能遇到的挑战？A. 梯度消失B. 参数过多C. 数据不平衡D. 所有上述选项都是挑战答案一、基本概念1. B2. B二、前向传播与反向传播4. B5. B6. D三、激活函数7. B8. D9. A四、网络结构与优化10. B11. A12. D五、应用场景13. D14. D15. C六、训练技巧与正则化16. A17. A18. A七、优化算法19. C20. B八、损失函数22. B23. D24. A九、模型评估与超参数调优25. B26. B27. D十、发展趋势与挑战28. A29. D30. D。

人工神经网络及应用知到章节答案智慧树2023年长安大学

人工神经网络及应用知到章节测试答案智慧树2023年最新长安大学第一章测试1.Synapse is the place where neurons connect in function. It is composed ofpresynaptic membrane, synaptic space and postsynaptic membrane.（）参考答案:对2.Biological neurons can be divided into sensory neurons, motor neurons and（）according to their functions.参考答案:interneurons3.Neurons and glial cells are the two major parts of the nervous system. （）参考答案:对4.Neurons are highly polarized cells, which are mainly composed of two parts:the cell body and the synapse. （）参考答案:对5.The human brain is an important part of the nervous system, which containsmore than 86 billion neurons. It is the central information processingorganization of human beings. （）参考答案:对第二章测试1.In 1989, Mead, the father of VLSI, published his monograph "( )", in which agenetic neural network model based on evolutionary system theory wasproposed.参考答案:Analog VLSI and Neural Systems2.In 1989, Yann Lecun proposed convolutional neural network and applied itto image processing, which should be the earliest application field of deeplearning algorithm. （）参考答案:对3.In 1954, Eccles, a neurophysiologist at the University of Melbourne,summarized the principle of Dale, a British physiologist, that "each neuron secretes only one kind of transmitter ".（）参考答案:对4.In 1972, Professor Kohonen of Finland proposed a self-organizing featuremap (SOFM) neural network model. （）参考答案:对5.Prediction and evaluation is an activity of scientific calculation andevaluation of some characteristics and development status of things orevents in the future according to the known information of objective objects.（）参考答案:对第三章测试1.The function of transfer function in neurons is to get a new mapping outputof summer according to the specified function relationship, and thencompletes the training of artificial neural network. （）参考答案:对2.The determinant changes sign when two rows (or two columns) areexchanged. The value of determinant is zero when two rows (or two columns) are same. （）参考答案:对3.There are two kinds of phenomena in the objective world. The first is thephenomenon that will happen under certain conditions, which is calledinevitable phenomenon. The second kind is the phenomenon that may ormay not happen under certain conditions, which is called randomphenomenon. （）参考答案:对4.Logarithmic S-type transfer function, namely Sigmoid function, is also calledS-shaped growth curve in biology. （）参考答案:对5.Rectified linear unit (ReLU), similar to the slope function in mathematics, isthe most commonly used transfer function of artificial neural network. （）参考答案:对第四章测试1.The perceptron learning algorithm is driven by misclassification, so thestochastic gradient descent method is used to optimize the loss function. （）参考答案:misclassification2.Perceptron is a single-layer neural network, or neuron, which is the smallestunit of neural network. （）参考答案:对3.When the perceptron is learning, each sample will be input into the neuronas a stimulus. The input signal is the feature of each sample, and the expected output is the category of the sample. When the output is different from thecategory, we can adjust the synaptic weight and bias value until the output of each sample is the same as the category. （）参考答案:对4.If the symmetric hard limit function is selected for the transfer function, theoutput can be expressed as . If the innerproduct of the row vector and the input vector in the weight matrix is greater than or equal to -b, the output is 1, otherwise the output is -1. （）参考答案:对5.The basic idea of perceptron learning algorithm is to input samples into thenetwork step by step, and adjust the weight matrix of the network according to the difference between the output result and the ideal output, that is tosolve the optimization problem of loss function L(w,b). （）参考答案:对第五章测试1.The output of BP neural network is （）of neural network.参考答案:the output of the last layer2.BP neural network has become one of the most representative algorithms inthe field of artificial intelligence. It has been widely used in signal processing, pattern recognition, machine control (expert system, data compression) and other fields. （）参考答案:对3.In 1974, Paul Werbos of the natural science foundation of the United Statesfirst proposed the use of error back propagation algorithm to train artificial neural networks in his doctoral dissertation of Harvard University, anddeeply analyzed the possibility of applying it to neural networks, effectively solving the XOR loop problem that single sensor cannot handle. （）参考答案:对4.In the standard BP neural network algorithm and momentum BP algorithm,the learning rate is a constant that remains constant throughout the training process, and the performance of the learning algorithm is very sensitive to the selection of the learning rate. （）参考答案:对5.L-M algorithm is mainly proposed for super large scale neural network, andit is very effective in practical application. （）参考答案:错第六章测试1.RBF neural network is a novel and effective feedforward neural network,which has the best local approximation and global optimal performance. （）参考答案:对2.At present, RBF neural network has been successfully applied in nonlinearfunction approximation, time series analysis, data classification, patternrecognition, information processing, image processing, system modeling,control and fault diagnosis. （）参考答案:对3.The basic idea of RBF neural network is to use radial basis function as the"basis" of hidden layer hidden unit to form hidden layer space, and hiddenlayer transforms input vector. The input data transformation of lowdimensional space is mapped into high-dimensional space, so that theproblem of linear separability in low-dimensional space can be realized inhigh-dimensional space. （）参考答案:对4.For the learning algorithm of RBF neural network, the key problem is todetermine the center parameters of the output layer node reasonably. （）参考答案:错5.The method of selecting the center of RBF neural network by self-organizinglearning is to select the center of RBF neural network by k-means clustering method, which belongs to supervised learning method. （）参考答案:错第七章测试1.In terms of algorithm, ADALINE neural network adopts W-H learning rule,also known as the least mean square (LMS) algorithm. It is developed fromthe perceptron algorithm, and its convergence speed and accuracy have been greatly improved. （）参考答案:对2.ADALINE neural network has simple structure and multi-layer structure. It isflexible in practical application and widely used in signal processing, system identification, pattern recognition and intelligent control. （）参考答案:对3.When there are multiple ADALINE in the network, the adaptive linear neuralnetwork is also called Madaline which means many Adaline neural networks.（）参考答案:对4.The algorithm used in single-layer ADALINE network is LMS algorithm,which is similar to the algorithm of perceptron, and also belongs tosupervised learning algorithm. （）参考答案:对5.In practical application, the inverse of the correlation matrix and thecorrelation coefficient are not easy to obtain, so the approximate steepestdescent method is needed in the algorithm design. The core idea is that theactual mean square error of the network is replaced by the mean squareerror of the k-th iteration.（）参考答案:对第八章测试1.Hopfield neural network is a kind of neural network which combines storagesystem and binary system. It not only provides a model to simulate humanmemory, but also guarantees the convergence to （）.参考答案:local minimum2.At present, researchers have successfully applied Hopfield neural network tosolve the traveling salesman problem (TSP), which is the most representative of optimization combinatorial problems. （）参考答案:对3.In 1982, American scientist John Joseph Hopfield put forward a kind offeedback neural network "Hopfield neural network" in his paper NeuralNetworks and Physical Systems with Emergent Collective ComputationalAbilities. （）参考答案:对4.Under the excitation of input x, DHNN enters a dynamic change process, untilthe state of each neuron is no longer changed, it reaches a stable state. Thisprocess is equivalent to the process of network learning and memory, andthe final output of the network is the value of each neuron in the stable state.（）参考答案:对5.The order in which neurons adjust their states is not unique. It can beconsidered that a certain order can be specified or selected randomly. Theprocess of neuron state adjustment includes three situations: from 0 to 1, and1 to 0 and unchanged. （）参考答案:对第九章测试pared with GPU, CPU has higher processing speed, and has significantadvantages in processing repetitive tasks. （）参考答案:错2.At present, DCNN has become one of the core algorithms in the field of imagerecognition, but it is unstable when there is a small amount of learning data.（）参考答案:错3.In the field of target detection and classification, the task of the last layer ofneural network is to classify. （）参考答案:对4.In AlexNet, there are 650000 neurons with more than 600000 parametersdistributed in five convolution layers and three fully connected layers andSoftmax layers with 1000 categories. （）参考答案:错5.VGGNet is composed of two parts: the convolution layer and the fullconnection layer, which can be regarded as the deepened version of AlexNet.（）参考答案:对第十章测试1.The essence of the optimization process of D and G is to find the（）.参考答案:minimax2.In the artificial neural network, the quality of modeling will directly affect theperformance of the generative model, but a small amount of prior knowledge is needed for the actual case modeling.（）参考答案:错3. A GAN mainly includes a generator G and a discriminator D. （）参考答案:对4.Because the generative adversarial network does not need to distinguish thelower bound and approximate inference, it avoids the partition functioncalculation problem caused by the traditional repeated application of Markov chain learning mechanism, and improves the network efficiency. （）参考答案:对5.From the perspective of artificial intelligence, GAN uses neural network toguide neural network, and the idea is very strange. （）参考答案:对第十一章测试1.The characteristic of Elman neural network is that the output of the hiddenlayer is delayed and stored by the feedback layer, and the feedback isconnected to the input of the hidden layer, which has the function ofinformation storage. （）参考答案:对2.In Elman network, the transfer function of feedback layer is nonlinearfunction, and the transfer function of output layer islinear function.（）参考答案:对3.The feedback layer is used to memorize the output value of the previous timeof the hidden layer unit and return it to the input. Therefore, Elman neuralnetwork has dynamic memory function.（）参考答案:对4.The neurons in the hidden layer of Elman network adopt the tangent S-typetransfer function, while the output layer adopts the linear transfer function. If there are enough neurons in the feedback layer, the combination of thesetransfer functions can make Elman neural network approach any functionwith arbitrary precision in finite time.（）参考答案:对5.Elman neural network is a kind of dynamic recurrent network, which can bedivided into full feedback and partial feedback. In the partial recurrentnetwork, the feedforward connection weight can be modified, and thefeedback connection is composed of a group of feedback units, and theconnection weight cannot be modified. （）参考答案:对第十二章测试1.The loss function of AdaBoost algorithm is（）.参考答案:exponential function2.Boosting algorithm is the general name of a class of algorithms. Theircommon ground is to construct a strong classifier by using a group of weak classifiers. Weak classifier mainly refers to the classifier whose predictionaccuracy is not high and far below the ideal classification effect. Strongclassifier mainly refers to the classifier with high prediction accuracy. （）参考答案:对3.Among the many improved boosting algorithms, the most successful one isthe AdaBoost (adaptive boosting) algorithm proposed by Yoav Freund ofUniversity of California San Diego and Robert Schapire of PrincetonUniversity in 1996. （）参考答案:对4.The most basic property of AdaBoost is that it reduces the training errorcontinuously in the learning process, that is, the classification error rate onthe training data set until each weak classifier is combined into the final ideal classifier. （）参考答案:对5.The main purpose of adding regularization term into the formula ofcalculating strong classifier is to prevent the over fitting of AdaBoostalgorithm, which is usually called step size in algorithm. （）参考答案:对第十三章测试1.The core layer of SOFM neural network is（）.参考答案:competition layer2.In order to divide the input patterns into several classes, the distancebetween input pattern vectors should be measured according to thesimilarity. （）are usually used.参考答案:Euclidean distance method and cosine method3.SOFM neural networks are different from other artificial neural networks inthat they adopt competitive learning rather than backward propagationerror correction learning method similar to gradient descent, and in a sense, they use neighborhood functions to preserve topological properties of input space. （）参考答案:对4.For SOFM neural network, the competitive transfer function (CTF) responseis 0 for the winning neurons, and 1 for other neurons.（）参考答案:错5.When the input pattern to the network does not belong to any pattern in thenetwork training samples, SOFM neural network can only classify it into the closest mode. （）参考答案:对第十四章测试1.The neural network toolbox contains（）module libraries.参考答案:five2.The "netprod" in the network input module can be used for（）.参考答案:dot multiplication or dot division3.The "dotrod" in the weight setting module is a normal dot product weightfunction.（）参考答案:错4.The mathematical model of single neuron is y=f(wx+b).（）参考答案:对5.The neuron model can be divided into three parts: input module, transferfunction and output module. （）参考答案:对第十五章测试1.In large-scale system software design, we need to consider the logicalstructure and physical structure of software architecture. （）参考答案:对2.The menu property bar has "label" and "tag". The label is equivalent to thetag value of the menu item, and the tag is the name of the menu display.（）参考答案:错3.It is necessary to determine the structure and parameters of the neuralnetwork, including the number of hidden layers, the number of neurons inthe hidden layer and the training function.（）参考答案:对4.The description of the property "tooltipstring" is the prompt that appearswhen the mouse is over the object. （）参考答案:对5.The description of the property "string" is: the text displayed on the object.（）参考答案:对第十六章测试1.The description of the parameter "validator" of the wx.TextCtrl class is: the（）.参考答案:validator of control2.The description of the parameter "defaultDir" of class wx.FileDialog is: （）.参考答案:default path3.In the design of artificial neural network software based on wxPython,creating GUI means building a framework in which various controls can be added to complete the design of software functions. （）参考答案:对4.When the window event occurs, the main event loop will respond and assignthe appropriate event handler to the window event. （）参考答案:对5.From the user's point of view, the wxPython program is idle for a large partof the time, but when the user or the internal action of the system causes the event, and then the event will drive the wxPython program to produce the corresponding action.（）参考答案:对。

人工智能大作业2

⼈⼯智能⼤作业2⼈⼯智能第⼆次⼤作业09电⼦（2）班郑周皓E09610208题⽬:三个函数：⼀、BP⽹络概述BP (Back Propagation)神经⽹络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

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。

当实际输出与期望输出不符时，进⼊误差的反向传播阶段。

误差通过输出层，按误差梯度下降的⽅式修正各层权值，向隐层、输⼊层逐层反传。

周⽽复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经⽹络学习训练的过程，此过程⼀直进⾏到⽹络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为⽌。

与感知器模型不同的是，BP⽹络的隐含层传递函数要求必须是可微的，所以不能使⽤感知器⽹络的⼆值函数，常⽤的有S型的对数、正切函数或线性函数。

由于传递函数是处处可微的，所以对于BP⽹络来说，⼀⽅⾯，所划分酌区域不再是⼀个线性划分，⽽是由⼀个⾮线性超平⾯组成的区域，它是曲⾯，因⽽它的分类⽐线性划分更加精确，容错性也⽐线性划分更好。

如下图所⽰：BP 神经⽹络模型BP ⽹络模型包括其输⼊输出模型、作⽤函数模型、误差计算模型和⾃学习模型。

（1）节点输出模型隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi -qj)输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj -qk) f-⾮线形作⽤函数；q -神经单元阈值。

（2）作⽤函数模型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：f(x)=1/(1+e)（3）误差计算模型误差计算模型是反映神经⽹络期望输出与计算输出之间误差⼤⼩的函数：Ep=1/2×∑(tpi -Opi)tpi- i 节点的期望输出值；Opi-i 节点计算输出值。

神经网络课程大作业

目录摘要 (1)Abstract (1)1绪论 (2)1.1人工神经网络概述 (2)1.2人工神经网络的基本模型 (3)1.3人工神经网络的特点 (5)1.4人工神经网络的分类 (5)2神经网络发展 (6)2.1早期阶段 (6)2.2过渡阶段 (6)2.3复兴时期 (7)2.4发展时期 (7)3神经网络基本原理 (9)3.1人工神经网络的工作机理 (9)3.2人工神经网络的互连方式 (9)4其他神经网络 (12)4.1回归神经网络（RNN） (12)4.2卷积神经网络（CNN） (12)4.3模糊神经网络 (13)5深度学习的发展与应用 (15)5.1深度学习在语音识别中的应用 (15)5.2深度学习在语言处理中的应用 (16)总结 (17)参考文献 (18)摘要神经控制是一种新型的控制系统,其在动态模拟、建模和控制方面应用广泛。

人工神经网络是人工智能的重要分支，具有自适应、自组织和自学习的特点。

回顾了人工神经网络理论的发展历史，并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。

随着人们对人工神经网络不断地探索和研究，并将其与一些传统方法相结合，将推动人工智能的发展，在以后的生产生活中发挥更大的作用。

关键词：人工神经网络；应用；现状；发展AbstractNeural control is a new type of control system in the dynamic simulation, modeling and control applications. As an important branch of artificial intelligence，artificial neural network own the characteristics of self-adaption,self-organization and self-learning. Review the development history of artificial neural network theory and its application and research status in the field of information，medicine，economic，control and others are introduced. As continuous exploring and researching the combination of artificial neural network and some traditional methods will promote the development of artificial intelligence and play a bigger role in the production and living later.Key words: Artificial Neural Network；application；current situation；prospect1绪论1.1人工神经网络概述人工神经网络是对生理学上真实人脑生物神经元网络的结构、功能、以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟，它实际上是一种复杂的信息处理系统，是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统。

人工神经网络原理第6章习题参考答案

1.随机型神经网络的特点是什么？(1) 神经元的净输入不能决定其输出状态为0或1，决定神经元输出状态的是值为1或0的概率；(2) 在网络学习阶段，随机型神经网络并不基于某种确定性算法调整网络连接权值，而是按照某种概率分布进行处理；(3) 在网络运行阶段，随机型神经网络不是按照某种确定性的网络方程进行状态演变，而是按照某种概率分布决定网络状态的转移。

2.试述Boltzmann机的特点，并比较其与离散型Hopfield网络的异同。

从网络结构看，与离散型Hopfield神经网络相同的是，Boltzmann机网络为单层全互连结构，各个神经元之间采用双向对称连接方式，并且每个神经元到自身都无反馈；但与离散型Hopfield神经网络不同的是，Boltzmann机同时又考虑到了多层网络的特点，将神经元按照功能分为可视层与隐含层两大部分，其中的可视层又可以继续分为输入部分和输出部分，但是这些层次在Boltzmann机中并没有明显的划分界限。

从处理单元模型看，Boltzmann机网络的每个神经元的输出均为0、1二值离散输出，n 个神经元的状态集合构成了Boltzmann机网络的状态，即在给定时刻t，Boltzmann机网络的状态为X(t)=(x1, x2, …, x n)，但与离散型Hopfield神经网络不同的是，Boltzmann机中的神经元不能通过其输入状态获得确定的输出状态，它的输出状态要由神经元净输入状态的概率决定，不同的净输入状态对应不同的输出状态概率。

从能量函数看，随着Boltzmann机的运行，从概率意义上说，网络的能量呈下降趋势。

这意味着在网络状态的演化过程中，尽管网络能量总的变化趋势是下降的，但不能排除在某一时刻某个神经元按照小概率事件进行状态变化，从而使网络的能量暂时上升；而随着离散型Hopfield神经网络的运行，王的能量是单调递减的。

3.为什么Boltzmann机可以避免陷入局部极小点？Boltzmann机的网络能量在概率意义上呈单调下降趋势，即在网络状态变化过程中，网络能量总的趋势是下降的，但也存在能量暂时上升的可能性，这种可能性使得Boltzmann机具有了跳出局部极小点的能力。

2021年智能控制第二次大作业神经网络控制作业

智能控制第二次大作业——神经网络控制作业学院: 自动化科学与电气工程学院学号: SY1403姓名:日期: 12月31日1、以一个三层BP 网络（输入层、隐层和输出层结点数分别为n 1、 n 2和n 3）为例, 给出BP 算法学习（训练）步骤, 包含关键步骤具体计算公式。

设给定P 组输入输出样本31(0)(0)(0)(0)(0),1,2,,1,2,[],[](1,2,,)T T p p p p p n p p p n x x x x x x p P ===x d 。

（10分）O1O21) 初始化, 对权值矩阵W,V 赋数。

将样本计数器p 和训练次数计数器q 置1, 误差E 置0,学习率η设为0-1之间小数, 网络训练后达成精度E min 设为一正小数。

2) 输入训练样本对, 计算各层输出。

用目前样本(0)(0),pp x d 对向量数组X 、 d,赋值, 用公式(1)、 (2)计算Y 和O 中各分量。

()2330,1,2,,1,2,K k n k jk j j O f net k n net w y k n =====∑ (1)()1220,1,2,,1,2,j j n j ij i i y f net j n net v x j n =====∑ (2)3) 计算网络输出误差, 设共有p 对训练样本, 网络对应不一样本含有不一样误差()31n pp p k k k E d o ==-∑ (3) 可将全部样本输出误差平方()2p E 进行累加再开方作为总输出误差, 也可用诸误差中最大值E MAX 代表网络中总输出误差, 使用中更多采取均方根误差作为网络总误差, 军方误差表示式如公式(4)所表示。

RME E = (4) 4) 计算各层误差信号, 应用公式(5)和(6)计算p y k j δδ和。

()()01k k k k k d o o o δ=-- (5)()()()()330111n n y j k k k jk j k jk j j k k d o f net w f net w y y δδ==⎡⎤⎛⎫''=-=- ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭∑∑ (6)5) 调整各层权值, 应用公式(7)和(8)计算W 、 V 中各分量。

人工神经网络练习题

人工神经网络练习题
1. 什么是人工神经网络？
人工神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的计算模型。

它由许多人工神经元组成，通过模拟神经元之间的相互连接和信息
传递来研究和处理数据。

2. 人工神经网络的优点是什么？
人工神经网络具有以下优点：
- 能够进行非线性建模，适用于处理复杂的非线性问题。

- 具有自适应研究能力，能够通过反馈机制不断优化性能。

- 对于模式识别、分类和预测等任务表现良好。

- 具有容错性，即使部分神经元损坏，网络仍然可以正常工作。

3. 人工神经网络的主要组成部分有哪些？
人工神经网络主要由以下组成部分构成：
- 输入层：接收外部输入数据。

- 隐藏层：进行数据处理和特征提取。

- 输出层：给出最终的结果。

- 权重：神经元之间的连接强度。

- 激活函数：用于处理神经元的输入和输出。

4. 请解释反向传播算法的工作原理。

反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的方法。

它通过将
输入数据传递给网络，并比较输出结果与期望结果之间的差异，然
后根据差异调整网络中的权重和偏置值。

该过程从输出层开始，逐
渐向前传播误差，然后通过梯度下降法更新权重和偏置值，最终使
网络逼近期望输出。

5. 请列举几种常见的用途人工神经网络的应用。

人工神经网络可以应用于许多领域，包括但不限于：
- 机器研究和模式识别
- 金融市场预测
- 医学诊断和预测
- 自动驾驶汽车
- 语音和图像识别
以上是关于人工神经网络的练习题，希望对您的学习有所帮助。

神经网络大作业

神经网络大作业题目神经网络模型的对比与分析学院学号学生姓名神经网络的网络拓扑结构大体有前向型、反馈型、自组织竞争型和随机型网络等拓扑结构（出发点不同网络结构的分法也不一样）。

前向型的人工神经网络有学习、分类等功能，反馈型的人工神经网络有联想记忆、优化计算等功能，自组织竞争型的人工神经网络有聚类、搜索、自组织、自学习等功能。

截至目前，我们主要学习了四种网络模型，即：感知机、有监督的Hebb网络、ADLINE (Widrow-Hoff)模型和反向传播模型(BP)都隶属于前向网络。

下面，我就各个网络模型的学习规则以及异同谈一些体会。

1.感知机学习规则：1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts最早提出了一种人工神经元模型，把神经元输入信号的加权和与其阈值相比较以确定神经元的输出。

如果加权和小于阈值，则该神经元的输出值为0；如果加权和大于阈值，则该神经元的输出值为1。

但由于没有找到训练这一网络的方法，因此必须设计这些神经元网络的参数以实现特定的功能。

上世纪50年代，Frank Rosenblatt等研究人员提出了一种感知机的神经网络，引入了用于训练神经网络解决模式识别问题的学习规则，并证明了只要求解问题的权值存在，那么其学习规则通常会收敛到正确的权值上。

但是，感知机网络却存在一定的局限性，其只能解决模式识别中的线性可分问题。

正是由于这种局限性，一度导致神经网络的研究工作陷入低潮。

我们知道，对于1－3维输入单层神经元的模式识别问题，可以通过图解法解决。

其基本程序为：1、画出判定边界，该判定边界实现了区域划分的目的；2、求解权值矩阵，权值矩阵求解的关键是判定边界总是和权值矩阵相正交，对于同一模式识别问题，判定边界的不同会造成权值矩阵的不同。

这一不同，在与当前模式精确匹配时不会产生错误的输出，而在其他模式的判别中可能引起较大的误差（下面将举例说明）。

3、求解偏值，偏值b的求解，可以在求解权值矩阵的基础上，将判定边界上任意一点的坐标带入方程WT*P＋b＝0得到,如果我们划定的判定边界通过坐标原点，那么此时的b值可以设定为0。

_人工神经网络习题解答

第九章人工神经网络9.1答：（1）误差纠正学习；∆wkj = ηek(n)xj(n)；yk (n )为输入xk (n )时，神经元k 在n 时刻的实际输出，dk (n )表示应有的输出（可由训练样本给出）；其中η为学习步长，这就是通常所说的误差纠正学习规则（或称delta 学习规则）。

（2）Hebb 学习；∆wkj(n) = F(yk(n),xj(n))；当某一突触（连接）两端的神经元同步激活（同为激活或同为抑制）时，该连接的强度应为增强，反之应减弱；由于Δwkj 与yk (n )，xj (n )的相关成比例，有时称为相关学习规则。

（3）竞争（Competitive ）学习；若神经元j 竞争获胜若神经元j 竞争失败；在竞争学习时，网络各输出单元互相竞争，最后达到只有一个最强者激活，最常见的一种情况是输出神经元之间有侧向抑制性连接，这样原来输出单元中如有某一单元较强，则它将获胜并抑制其它单元，最后只有此强者处于激活状态。

9.2答：略9.3答：B-P 算法的学习过程如下：（1）选择一组训练样例，每一个样例由输入信息和期望的输出结果两部分组成。

（2）从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中。

（3）分别计算经神经元处理后的各层节点的输出。

（4）计算网络的实际输出和期望输出的误差。

（5）从输出层反向计算到第一个隐层，并按照某种能使误差向减小方向发展的原则，调整网络中各神经元的连接权值。

（6）对训练样例集中的每一个样例重复（3）—（5）的步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求时为止。

()⎩⎨⎧-=∆,0,ji i ji w x w η文件头:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include "UTLab.h"//BP神经网络#define n1 7 //输入节点数#define n2 11 //中间层节点个数#define n3 5 //输出节点数#define m 400 //学习次数void initialization(){}float bpnet(float tension, float inthick,float outthick, float meng, float tan,float ping,float tu) {float in1[n1];float out1[n2];float out2[n3];float w1[n2][n1];float w2[n3][n2];float a1[n2];float a2[n3];float t[n3];float df1[n2];float df2[n3];float s2[n3];float s1[n2];float w[n2][n3];float z[n2][n3];float a=0.5;int i=0;int j=0;int k=0;int n=0;in1[1]=tension;in1[2]=inthick;in1[3]=outthick;in1[4]=meng;in1[5]=tan;in1[6]=ping;in1[7]=tu;initialization();for(n=1;n<=m;k++){for(i=1;i<=n2;i++){for(j=1;j<=n1;j++){a1[j]=a1[j]+w1[i][j]*in1[j];out1[j]=sigmoid(a1[j]);}}for(i=1;i<=n3;i++){for(j=1;j<=n2;j++){a2[j]=a2[j]+w2[i][j]文件尾:*in1[j];out2[j]=a2[j];}}for(i=1;i<=n3;i++){ //计算敏感度,更新权值df2[i]=1;s2[i]=-2*(t[i]-out2[i]);for(j=1;j<=n2;j++){w2[i][j]=w2[i][j]+a*out1[j];}}for(i=1;i<=n3;i++){for(j=1;j<=n2;j++){w[j][i]=w2[i][j];}}for(j=1;j<=n2;j++){df1[j]=(1-out1[j])*out1[j];s1[j]=0;for(i=1;i<=n3;i++){z[j][i]=df1[j]*w[j][i];s1[j]=s1[j]+z[j][i]*s2[i];}}for(j=1;j<=n2;j++){for(k=1;k<=n1;k++){w1[j][k]=w1[j][k]+a*s1[j]*in1[k];}}}return out2[n3];}void main(){}9.4答：略9.5答：Hopfield网络是一个单层回归自联想记忆网络。

神经网络作业第一章

1. 问答题：什么是人工神经网络？有什么特点，适合于解决什么类型的问题？
答：人工神经网络是由大量处理单元广泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特征。

特点：非线性特性、大量的并行分布结构、学习和归纳能力
适合于建模、时间序列分析、模式识别、信号处理以及控制等方面问题
2. 问答题：联接主义观点所基于的假说是什么？它在什么层面上如何实现对人类智能的模拟？
答：强调智能的本质是联接机制。

由简单神经元构成网络，原则上可以进行大量复杂的计算活动。

联接方式的多样性，导致行为方式的多样性。

从物理结构、训练学习、存储学习到的知识、应用学习到的知识解决问题（计算模拟）四方面模拟人脑的智能行为。

3. 计算题：P21 第7题
如图1-16所示，神经元i 有4个输入，分别为5，-10，6和-4，对应的权值分别为0.6、0.8、-1.5和-0.8，偏差为0.5。

试求激励函数()⋅f 分别为阈值函数、分段函数和Sigmoid 函数时，神经元i 的输出i y 。

答：
8
.10)8.0()4()5.1(68.0)10(6.05-=-⨯-+-⨯+⨯-+⨯==∑j j ij i x w u
3.105.08.10-=+-=+=i i i b u v
阈值函数：()0)3.10(=-==f v f y i
分段函数：()1)3.10(-=-==f v f y i
Sigmoid 函数：()1817.0)3.10tanh(-=-==v f y i。

人工智能大作业

Test for Advanced Artificial Intelligence学号：姓名：2020年4 月23 日目录一、分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。

(1)1.四种搜索策略的优缺点。

(1)2.四种策略求解 (4)二、多层神经网络BP算法权重更新规则 (6)1.公式推导（矩阵推导） (7)2.求解 (8)3.Python代码更新权重 (11)4.运行截图 (13)三、卷积运算、池化操作在提取图像特征、图像降维方面的作用 (15)1.卷积层： (15)2.池化层 (17)Test for Advanced Artificial Intelligence一、分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。

对下图所示的赋权状态图，请分别用BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索算法找出从起始点S到目标点G的一条路径。

要求：对每种算法（1）列出搜索过程的open表close表。

（2）给出从起始点到目标点的解路径。

1.分析比较BFS、DFS、UCS、IDS四种搜索策略的优缺点。

（1）BFS基本原理：广度优先搜索，首先从S结点出发，判断是否为目标结点，若否，寻找与该结点的邻接点，先搜索该节点的所有子节点，如果子节点没被访问则依次添加到队列，直到找不到子节点，然后出队列获取队列首元素，再搜索该首元素的所有子节点并依次添加到队列。

如果找到目标节点则退出循环，否则继续循环。

性能分析：是完备的（只要有解，肯定能搜到。

当然，前提是最浅的目标节点处于一个有限深度d，分支因子b也是有限的）BFS找到的永远是最浅的目标节点，但不一定最优，只有当路径代价是基于节点深度的非递减函数时，BFS是最优的（最常见情况是所有行动要花费相同的代价）。

假设每个状态都有b个后继状态，解的深度为d，那么时间复杂度就是O(b d)，空间复杂度也是O(b d)。

这种指数级的复杂度就太大了。

优点：相对DFS，时间复杂度小；对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小缺点：相对DFS，内存耗费量大；找到的仅是可行解，不一定是最优解（单步代价一致情况下是最优解）；（2）DFS基本原理：深度优先搜索采用堆栈寻找路径，首先从S结点出发，判断是否为目标结点，若否，寻找与该结点的邻接点，先搜索一条分支上的所有节点，然后再去搜索和S的其它分支结点，找出并存进待扩展结点表，等待扩展，每次先判断待扩展结点表是否为空，若否，则从待扩展结点表中取出一个结点进行扩展，并将扩展后的结点存进该表，若是，则返回失败。

人工神经网络实验题答案

人工神经网络实验一表1中给出了某结构在多种状态下的特征向量，表2给出了某时刻结构的特征向量，请使用人工神经网络根据表2中的特征向量判断其所属状态。

表1特征1特征2特征3特征4特征5特征6特征7特征8特征9特征10状态10.6700.2580.8760.0210.3290.2610.8540.9420.4320.743状态20.9560.2520.1990.9880.2250.3790.0590.0150.4980.412状态30.3710.8560.3850.7390.4890.6850.7490.6600.3360.908状态40.8800.7370.6610.4230.7600.6800.0500.9700.6430.267状态50.1730.1360.2840.5150.5290.4610.4150.9900.3200.439状态60.9790.1180.4690.3340.6400.5670.3050.7880.9600.933表2特征1特征2特征3特征4特征5特征6特征7特征8特征9特征10时刻10.7940.2710.8930.0640.4320.2090.7940.8740.4380.726时刻20.5220.8750.2980.5820.5790.7830.6020.7680.2140.744时刻30.9210.7800.6700.4370.8750.7150.2020.9980.6740.447一、网络结构设计输入个数为10，输出个数为1，故神经元个数为1，结构如下图。

本题是一个模式识别问题，采用自组织竞争人工神经网络。

图1-1网络结构图画出6个状态在坐标系中如图1-2所示。

-0.20.20.40.60.811.2Input Vectorsp(1)p (2)图1-2状态向量图二、实验源程序如下（或见附件中M 文件）：%创建输入向量X=[01;01]>>clusters=6;>>points=10;>>std_dev=0.05;>>P=nngenc(X,clusters,points,std_dev);>>plot(P(1,:),P(2,:),'+r')>>title('Input Vectors');>>xlabel('p(1)');>>ylabel('p(2)');%创建自组织竞争神经网络>>net=newc([01;01],6,.1);>>net=init(net);>>w=net.IW{1};>>hold off;>>plot(P(1,:),P(2,:),'+r');>>hold on;plot(w(:,1),w(:,2),'ob');>>xlabel('p(1)');>>ylabel('p(2)');>>hold off;>>net.trainParam.epochs=7;>>hold on;>>net=init(net);>>more off;>>net=train(net,P);TRAINR,Epoch0/7TRAINR,Epoch7/7TRAINR,Maximum epoch reached.%训练该网络hold on；net=init(net);more off;>>w=net.IW{1};>>delete(findobj(gcf,'color',[001]));>>hold off>>plot(P(1,:),P(2,:),'+r');>>hold off;>>hold on;plot(w(:,1),w(:,2),'ob');>>xlabel('p(1)');>>ylabel('p(2)');>>hold off;%仿真该网络>>p=[0.794;0.271];>>a=sim(net,p);>>ac=vec2ind(a)三、实验结果通过仿真计算得出时刻1属于状态1，时刻2属于状态3，时刻3属于状态4.各时刻对应的仿真状态图如下。

神经网络作业-问题及答案

一简述人工神经网络常用的网络结构和学习方法。

（10分）答：1、人工神经网络常用的网络结构有三种分别是：BP 神经网络、RBF 神经网络、Kohonen 神经网络、ART 神经网络以及Hopfield 神经网络。

人工神经网络模型可以按照网络连接的拓扑结构分类，还可以按照内部信息流向分类。

按照拓扑结构分类：层次型结构和互连型结构。

层次型结构又可分类：单纯型层次网络结构、输入层与输出层之间有连接的层次网络结构和层内有互联的层次网络结构。

互连型结构又可分类：全互联型、局部互联型和稀疏连接性。

按照网络信息流向分类：前馈型网络和反馈型网络。

2、学习方法分类：⑴.Hebb 学习规则：纯前馈网络、无导师学习。

权值初始化为0。

⑵.Perceptron 学习规则：感知器学习规则，它的学习信号等于神经元期望输出与实际输出的差。

单层计算单元的神经网络结构，只适用于二进制神经元。

有导师学习。

⑶.δ学习规则：连续感知学习规则，只适用于有师学习中定义的连续转移函数。

δ规则是由输出值与期望值的最小平方误差条件推导出的。

⑷.LMS 学习规则：最小均放规则。

它是δ学习规则的一个特殊情况。

学习规则与神经元采用的转移函数无关的有师学习。

学习速度较快精度较高。

⑸.Correlation 学习规则：相关学习规则，他是Hebb 学习规则的一种特殊情况，但是相关学习规则是有师学习。

权值初始化为0。

⑹.Winner-Take-All 学习规则：竞争学习规则用于有师学习中定义的连续转移函数。

权值初始化为任意值并进行归一处理。

⑺.Outstar 学习规则：只适用于有师学习中定义的连续转移函数。

权值初始化为0。

2．试推导三层前馈网络BP 算法权值修改公式，并用BP 算法学习如下函数：21212221213532)(x x x x x x x x f -+-+=,其中：551≤≤-x ，552≤≤-x 。

基本步骤如下：（1）在输入空间]5,5[1-∈x 、]5,5[2-∈x 上按照均匀分布选取N 个点（自行定义），计算)(21x x f ,的实际值，并由此组成网络的样本集；（2）构造多层前向网络结构，用BP 算法和样本集训练网络，使网络误差小于某个很小的正数ε；（3）在输入空间上随机选取M 个点（N M >，最好为非样本点），用学习后的网络计算这些点的实际输出值，并与这些点的理想输出值比较，绘制误差曲面；（4）说明不同的N 、ε值对网络学习效果的影响。

人工神经网络作业

西安建筑科技大学研究生课程考试试卷考试科目：人工神经网络课程编码：071032任课教师：谷立臣考试时间：2014.4.30学号：1307841390 学生姓名：李宇峰SOM神经网络在滚动轴承振动诊断中的应用摘要：SOM网络是一种重要的无导师学习训练算法的神经网络，使用该算法进行训练后，可以将高维输入空间映射到二维空间上，并对故障现象进行自动分类，从而得出它们对应的故障原因。

本文归纳和总结了SOM神经网络多参数诊断法的实施步骤，阐述了轴承故障与振动信号之间的关系以及神经网络的工作原理和实现过程，通过实验研究，提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号的特征参数，以构建训练神经网络的特征向量，利用MA TLAB人工神经网络工具箱模拟和仿真SOM神经网络，然后用训练后的SOM神经网络对故障模式进行识别。

关键词：振动；滚动轴承；故障诊断；SOM神经网络1故障轴承振动与信号的关系故障滚动轴承在受载运转时，当缺陷部位与工作表面接触，都将产生一次冲击力。

这种冲击力将激起轴承系统的振动，并通过适当的振动传递通道，以振动和声音的形式传出。

信号传递过程，如图1所示。

滚动轴承工作时，由传感器拾取的振动信号成分比较复杂，损伤引起的固有衰减振动只是其中的组成部分。

当损伤微小时，往往被其他信号淹没而难以被发现。

信号处理的目的就是突出这些损伤特征成分。

图1轴承振动信号传递过程2 SOM神经网络的结构和学习算法2.1神经网络结构自组织特征映射神经网络是芬兰神经网络专家Kohnen于1981年提出的，网络结构由输入层和输出层组成。

输入层为单层神经元排列，其作用是通过权向量将外界信息转到输出层神经元。

输出层也叫竞争层，输出层的神经元同它周围的神经元侧向连接，成棋盘状平面。

其神经元排列有多种形式，其最典型的是二维形式。

在初始状态下，这些二维的处理单元阵列上没有这些信号特征的分布拓扑图。

利用SOM模型的这一特性，可以从外界环境中按照某种测度或者是某种可有序化的拓扑空间来抽取特征或者是表达信号的、概念性的元素。