实验1分类预测模型_神经网络
预测模型分类
预测模型分类及优缺点分析灰色(系统)预测模型神经网络预测模型趋势平均预测法1 微分方程模型当我们描述实际对象的某些特性随时间(或空间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时,通常要建立对象的动态微分方程模型。
微分方程大多是物理或几何方面的典型.问题,假设条件已经给出,只需用数学符号将已知规律表示出来,即可列出方程,求解的结果就是问题的答案,答案是唯一的,但是有些问题是非物理领域的实际问题,要分析具体情况或进行类比才能给出假设条件。
作出不同的假设,就得到不同的方程。
比较典型的有:传染病的预测模型、经济增长预测模型、正规战与游击战的预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型以及相应的同类型的预测模型。
其基本规律随着时间的增长趋势是指数的形式,根据变量的个数建立初等微分模型。
微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。
该法的优点:短、中、长期的预测都适合,而.既能反映内部规律,反映事物的内在关系,也能分析两个因素的相关关系,精度相应的比较高,另外对初等模型的改进也比较容易理解和实现。
该法的缺点:虽然反映的是内部规律,但是由于方程的建立是以局部规律:的独立性假定为基础,故做中长期预测时,偏差有点大,而且微分方程的解比较难以得到。
2 时间序列法将预测对象按照时问顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法。
时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。
考虑一组给定的随时间变化的观察值,t=1,2,3,?,n},如何选取合适模型预报,t=n+1,n+3, n+k}的值。
上面的模型统称ARMA模型,是时间序列建模中最重要和最常用的预测手段。
事实上,对实际中发生的平稳时间序列做恰当的描述,往往能够得到自回归、滑动平均或混合的模型,其阶数通常不超过2。
神经网络 实验报告
神经网络实验报告神经网络实验报告引言：神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，它通过学习和训练来实现模式识别、分类和预测等任务。
本次实验旨在探索神经网络的基本原理和应用，并通过实践验证其效果。
一、神经网络的基本原理1.1 神经元模型神经元是神经网络的基本单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并通过激活函数进行处理后输出。
我们采用的是Sigmoid函数作为激活函数，它能够将输入信号映射到0到1之间的值。
1.2 神经网络结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层用于处理和提取特征，输出层给出最终的预测结果。
隐藏层的数量和每层神经元的数量是根据具体问题而定的。
1.3 反向传播算法反向传播算法是神经网络中最常用的训练算法，它通过计算误差和调整权重来不断优化网络的预测能力。
具体而言，它首先进行前向传播计算得到预测结果，然后计算误差，并通过链式法则将误差反向传播到每个神经元，最后根据误差调整权重。
二、实验设计2.1 数据集选择本次实验选择了一个手写数字识别的数据集，其中包含了大量的手写数字图片和对应的标签。
这个数据集是一个经典的机器学习数据集，可以用来评估神经网络的分类能力。
2.2 神经网络参数设置为了探究神经网络的性能和泛化能力，我们设置了不同的参数组合进行实验。
主要包括隐藏层数量、每层神经元数量、学习率和训练轮数等。
2.3 实验步骤首先，我们将数据集进行预处理，包括数据归一化和标签编码等。
然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估网络的性能。
接下来，根据不同的参数组合构建神经网络，并使用反向传播算法进行训练。
最后，通过测试集评估网络的分类准确率和损失函数值。
三、实验结果与分析3.1 参数优化我们通过对不同参数组合的实验进行比较，找到了在手写数字识别任务上表现最好的参数组合。
具体而言，我们发现增加隐藏层数量和神经元数量可以提高网络的分类准确率，但同时也会增加训练时间。
神经网络的原理和应用实验报告
神经网络的原理和应用实验报告一、引言神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和通信的计算模型。
神经网络的原理是基于人脑神经系统的工作方式，通过模拟大量的神经元之间的连接与传递信息，实现了模式识别、分类、回归等任务。
本实验报告将介绍神经网络的原理和应用，以及我们在实验中的具体操作和实验结果。
二、神经网络的原理神经网络是由多个神经元组成的网络，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经元的输入通过加权和的方式传递给激活函数，激活函数决定了神经元的输出。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重，来学习和适应不同的任务和数据，实现模式识别和分类等功能。
神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播是指输入数据通过神经网络，逐层计算输出结果的过程。
反向传播是指根据网络输出和实际标签之间的误差，以梯度下降的方式调整神经网络中神经元之间的连接权重，从而不断改进网络的预测性能。
三、神经网络的应用神经网络具有广泛的应用领域，包括计算机视觉、自然语言处理、模式识别等。
以下列举了神经网络在各领域的应用：1.计算机视觉：–图像分类：神经网络可以学习识别图像中的不同物体，广泛应用于图像分类任务。
–目标检测：神经网络可以通过边界框和置信度信息，实现对图像中特定目标的检测和定位。
–图像生成：神经网络可以生成具有逼真性的图像，如GAN （生成对抗网络）。
2.自然语言处理：–文本分类：神经网络可以根据输入文本的特征，将其分类到不同的类别。
–机器翻译：神经网络可以将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。
–文本生成：神经网络可以生成与给定输入文本相似的新文本。
3.模式识别：–人脸识别：神经网络可以学习并识别人脸的特征，用于人脸识别和认证。
–声音识别：神经网络可以学习并识别不同声音的特征，用于语音识别和指令识别。
四、实验操作我们在实验中使用了一个包含两个隐藏层的神经网络，用于手写数字的分类任务。
首先，我们将每个手写数字的图像转化为一维的向量作为输入。
人工神经网络实验报告
人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。
实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。
首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。
该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。
数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。
通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。
接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。
通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。
在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。
通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。
实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。
这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。
总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。
希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。
BP神经网络实验报告
BP神经网络实验报告一、引言BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其基本原理是通过将输入数据通过多层神经元进行加权计算并经过非线性激活函数的作用，输出结果达到预测或分类的目标。
本实验旨在探究BP神经网络的基本原理和应用，以及对其进行实验验证。
二、实验方法1.数据集准备本次实验选取了一个包含1000个样本的分类数据集，每个样本有12个特征。
将数据集进行标准化处理，以提高神经网络的收敛速度和精度。
2.神经网络的搭建3.参数的初始化对神经网络的权重和偏置进行初始化，常用的初始化方法有随机初始化和Xavier初始化。
本实验采用Xavier初始化方法。
4.前向传播将标准化后的数据输入到神经网络中，在神经网络的每一层进行加权计算和激活函数的作用，传递给下一层进行计算。
5.反向传播根据预测结果与实际结果的差异，通过计算损失函数对神经网络的权重和偏置进行调整。
使用梯度下降算法对参数进行优化，减小损失函数的值。
6.模型评估与验证将训练好的模型应用于测试集，计算准确率、精确率、召回率和F1-score等指标进行模型评估。
三、实验结果与分析将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，分别进行模型训练和验证。
经过10次训练迭代后，模型在测试集上的准确率稳定在90%以上，证明了BP神经网络在本实验中的有效性和鲁棒性。
通过调整隐藏层结点个数和迭代次数进行模型性能优化实验，可以发现隐藏层结点个数对模型性能的影响较大。
随着隐藏层结点个数的增加，模型在训练集上的拟合效果逐渐提升，但过多的结点数会导致模型的复杂度过高，容易出现过拟合现象。
因此，选择合适的隐藏层结点个数是模型性能优化的关键。
此外，迭代次数对模型性能也有影响。
随着迭代次数的增加，模型在训练集上的拟合效果逐渐提高，但过多的迭代次数也会导致模型过度拟合。
因此，需要选择合适的迭代次数，使模型在训练集上有好的拟合效果的同时，避免过度拟合。
四、实验总结本实验通过搭建BP神经网络模型，对分类数据集进行预测和分类。
实训神经网络实验报告
一、实验背景随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为一种强大的机器学习模型，在各个领域得到了广泛应用。
为了更好地理解神经网络的原理和应用，我们进行了一系列的实训实验。
本报告将详细记录实验过程、结果和分析。
二、实验目的1. 理解神经网络的原理和结构。
2. 掌握神经网络的训练和测试方法。
3. 分析不同神经网络模型在特定任务上的性能差异。
三、实验内容1. 实验一：BP神经网络（1）实验目的：掌握BP神经网络的原理和实现方法，并在手写数字识别任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现BP神经网络。
- 使用MNIST数据集进行手写数字识别。
- 分析不同学习率、隐层神经元个数对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在MNIST数据集上，网络在训练集上的准确率达到98%以上。
- 通过调整学习率和隐层神经元个数，可以进一步提高网络性能。
2. 实验二：卷积神经网络（CNN）（1）实验目的：掌握CNN的原理和实现方法，并在图像分类任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现CNN。
- 使用CIFAR-10数据集进行图像分类。
- 分析不同卷积核大小、池化层大小对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在CIFAR-10数据集上，网络在训练集上的准确率达到80%以上。
- 通过调整卷积核大小和池化层大小，可以进一步提高网络性能。
3. 实验三：循环神经网络（RNN）（1）实验目的：掌握RNN的原理和实现方法，并在时间序列预测任务上应用。
（2）实验内容：- 使用Python编程实现RNN。
- 使用Stock数据集进行时间序列预测。
- 分析不同隐层神经元个数、学习率对网络性能的影响。
（3）实验结果：- 在Stock数据集上，网络在训练集上的预测准确率达到80%以上。
- 通过调整隐层神经元个数和学习率，可以进一步提高网络性能。
四、实验分析1. BP神经网络：BP神经网络是一种前向传播和反向传播相结合的神经网络，适用于回归和分类问题。
BP神经网络预测模型
BP 神经网络模型基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. 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.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网, 这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m( 大于等于一层) W (1)…( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：输入层 输出层 隐含层图1 BP 网络模型[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。
大数据分析中的预测模型研究
大数据分析中的预测模型研究一、引言随着互联网的快速发展和技术的进步，大数据已成为各个行业中不可忽视的重要资源。
大数据的崛起为企业和组织提供了更多优质的信息资源，但同时也带来了海量数据的处理问题。
为了更好地发掘和利用大数据中的信息，预测模型成为了大数据分析中非常重要的研究领域之一。
二、预测模型的概念与分类预测模型是指利用历史数据、统计方法和数学模型等手段，对未来的事件进行估计和预测的模型。
根据其应用领域和方法的不同，预测模型可以分为时间序列预测模型、回归预测模型、分类预测模型等。
1. 时间序列预测模型时间序列预测模型是根据时间序列的特点，采用一定的统计方法和模型来预测未来的数值。
常用的时间序列预测方法有移动平均法、指数平滑法和自回归移动平均模型等。
2. 回归预测模型回归预测模型是通过建立一个数学模型，利用历史数据中的变量之间的关系，来预测未来数值。
常用的回归预测方法有线性回归、逻辑回归和支持向量机等。
3. 分类预测模型分类预测模型是根据已知数据的特征，将其划分为不同的类别，并根据已知的分类规则，对未知数据进行分类。
常用的分类预测方法有决策树、朴素贝叶斯和神经网络等。
三、大数据分析中的预测模型应用大数据分析中的预测模型应用广泛，几乎涵盖了所有行业。
下面以金融行业和电商行业为例，介绍预测模型在大数据分析中的应用。
1. 金融行业金融行业是一个信息密集型行业，大量的金融数据对于决策者来说是非常宝贵的资源。
预测模型在金融行业中可以用来预测股市走势、利率波动、违约风险等。
通过对历史数据的分析和建模，预测模型可以帮助投资者制定有效的投资策略，降低风险。
2. 电商行业电商行业中的大数据包含了海量的用户行为和交易数据，借助预测模型，可以对用户的购买行为进行预测和分析，提升用户的购物体验和满意度。
另外，预测模型还可以用来预测产品的需求量、用户的流失情况等，为电商企业提供决策参考。
四、挑战与解决方案在大数据分析中应用预测模型时，面临着许多挑战。
基于人工神经网络的预测模型
基于人工神经网络的预测模型随着计算机技术的不断进步，人工神经网络得到了广泛的应用。
人工神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它通过学习和适应来实现对数据的预测和分类。
其中，基于人工神经网络的预测模型具有重要的应用价值。
本文将围绕基于人工神经网络的预测模型展开探讨。
一、人工神经网络的基本概念人工神经网络是由神经元和它们之间的联系构成的一种网络结构。
它采用一种类似于大脑神经元之间相互联系的方式，对输入信号进行加工处理，产生相应的输出信号。
它的结构大致分为输入层、隐含层和输出层三部分，其中隐含层是神经网络最核心的部分，在这里所有的计算、加工都以神经元为基本单元，最终得到预测值或者分类结果。
二、基于人工神经网络的预测模型基于人工神经网络的预测模型是一种利用神经网络来对未来事件的趋势进行预测的方法。
其基本思想是将历史数据作为神经网络的输入数据，在神经网络中进行训练和学习，并生成一组能够对未来事件进行预测的参数。
基于这些参数，可以通过将未来事件的输入数据带入到神经网络中进行预测，得到预测结果。
通常，基于人工神经网络的预测模型分为两种类型：前向神经网络和逆向神经网络。
前向神经网络是把输入信号从输入层传输到输出层。
在此过程中，训练样本经过多次迭代调整，使得网络产生最佳的连接权重，然后通过输入未来事件，得到预测结果。
而逆向神经网络则是对输出信号进行学习和训练，从时间维度反推输入信号，从而实现预测。
在实际应用中，基于人工神经网络的预测模型的预测效果较好，而且可以适用于很多领域，如股票走势预测、交通流量预测等。
在金融领域中，基于人工神经网络的预测模型可以用来预测股票市场走势，帮助投资者做出正确的决策。
在交通领域中，监测地区的路况和交通流量，以提供数据支持给政府进行城市规划。
三、基于人工神经网络的预测模型的优缺点优点：第一，基于人工神经网络的预测模型可以快速地学习和处理大量的数据，使其适用于多种领域的应用。
第二，基于人工神经网络的预测模型能够自适应地进行学习，具有强大的自学习能力，同时还能够随着输入数据量的增加不断地提高预测准确率。
数据分析--分类建模方法-第1讲 2018-12-25
形 | c=好果)
= 4/10 * 3/4 * 4/4 * 3/4 = 0.225 P(c=一般） * P(大小=大 | c=一般) * P(颜色=红色 | c=一般) * P(形状= 圆形 | c=一般) = 6/10 * 3/6 * 1/6 * 2/6 = 0.0167 显然，0.225 > 0.0167 所以：这个苹果为好果。
分类就是确定对象属于哪个预先定义的目标类
分类 （数学上理解）
假设: 数据集为 X 目标类为 Y 分类的工作即是寻找一个目标函数 f 使得 Y= f( X)
目标函数f 就是分类模型: 决策树，神经网络，… X就是原始数据, 大量样本数据， Y就是分类的目标种类：{0,1}， {正常，异常}， 寻找：即是智能方法，即是通过机器自动学习 重点和难点：找到或求得 f 方法：根据已知的样本数据，学习训练得到
简单的一元线性回归方程（模型）
y = 0 + 1 x + x 自变量，解释变量，预测变量 y 因变量，反应变量，被解释变量 0 为截距， 1为回归系数 ，表明自变量对因变量的影响程度，
是误差项，是一个随机变量
回归模型成立的四个假设条件
5
线性回归分析
一元线性回归模型参数的求法（以前讲过）
通式
考试只要求此种情况 Logit(p) 是什么？
9
逻辑回归模型
因此，逻辑回归实质上是：对分类事件y 进行概率分析和预测！
可以根据实际情况，取概率p>p0, 则认为事件y发生，反之不发生
10
决策树分类法
决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之 间的一种映射关系。 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中 的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表 一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据 与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选 择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果。
神经网络实验报告
一、实验目的本次实验旨在了解神经网络的基本原理，掌握神经网络的构建、训练和测试方法，并通过实验验证神经网络在实际问题中的应用效果。
二、实验内容1. 神经网络基本原理（1）神经元模型：神经元是神经网络的基本单元，它通过接收输入信号、计算加权求和、应用激活函数等方式输出信号。
（2）前向传播：在神经网络中，输入信号通过神经元逐层传递，每层神经元将前一层输出的信号作为输入，并计算输出。
（3）反向传播：在训练过程中，神经网络通过反向传播算法不断调整各层神经元的权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。
2. 神经网络构建（1）确定网络结构：根据实际问题选择合适的网络结构，包括输入层、隐含层和输出层的神经元个数。
（2）初始化参数：随机初始化各层神经元的权重和偏置。
3. 神经网络训练（1）选择损失函数：常用的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（CE）等。
（2）选择优化算法：常用的优化算法有梯度下降、Adam、SGD等。
（3）训练过程：将训练数据分为训练集和验证集，通过反向传播算法不断调整网络参数，使预测值与真实值之间的误差最小化。
4. 神经网络测试（1）选择测试集：从未参与训练的数据中选取一部分作为测试集。
（2）测试过程：将测试数据输入网络，计算预测值与真实值之间的误差，评估网络性能。
三、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需数据，并进行预处理。
2. 神经网络构建：根据实际问题确定网络结构，初始化参数。
3. 神经网络训练：选择损失函数和优化算法，对网络进行训练。
4. 神经网络测试：将测试数据输入网络，计算预测值与真实值之间的误差，评估网络性能。
四、实验结果与分析1. 实验结果（1）损失函数曲线：观察损失函数随训练轮数的变化趋势，分析网络训练效果。
（2）测试集误差：计算测试集的预测误差，评估网络性能。
2. 结果分析（1）损失函数曲线：从损失函数曲线可以看出，随着训练轮数的增加，损失函数逐渐减小，说明网络训练效果较好。
基于神经网络的预测模型
基于神经网络的预测模型近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络已成为了热门的研究领域之一。
神经网络在模式识别、语音识别、图像识别等方面有很好的应用。
同时，神经网络也被广泛应用于预测模型中。
基于神经网络的预测模型具有很好的适应性，可以对各种复杂的非线性系统进行预测，因此在经济、金融、医疗等领域也得到了广泛的应用。
一、神经网络介绍神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接而成。
每个神经元接收输入信号，然后在其内部进行信号处理，最后输出一个信号。
神经网络的关键在于其权重，权重可以看作是神经元之间的链接强度，它决定了一次输入信号被传递时的影响力，权重可以通过学习来进行调整。
二、基于神经网络的预测模型基于神经网络的预测模型基于历史数据来对未来进行预测。
通常，我们需要将历史数据分为训练数据和测试数据，使用训练数据来训练模型，再使用测试数据来检验模型的准确度和可靠性。
最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。
基于神经网络的预测模型具有较好的适应性，可以对各种非线性系统进行预测。
例如，在经济领域，我们可以使用神经网络模型来预测股票市场走势、汇率波动等。
在医疗领域，我们可以使用神经网络模型来预测心血管疾病、癌症等疾病的风险。
在气象领域，我们可以使用神经网络模型来预测天气变化、气候波动等。
三、构建神经网络预测模型的步骤构建基于神经网络的预测模型需要以下几个步骤：1. 数据采集和处理：首先需要收集历史数据，然后进行数据处理和清理，去除无效数据，并将数据划分为训练数据和测试数据。
2. 确定网络结构：在构建神经网络模型之前，我们需要确定网络结构，包括神经元的数量、学习率、激活函数等。
3. 训练模型：使用训练数据来训练模型，通过反向传播算法不断调整权重，使得模型的预测误差最小化。
4. 测试模型：在训练模型后，需要使用测试数据来检验模型的准确度和可靠性，如果模型预测误差小于一定阈值，我们就可以使用该模型来进行预测。
分类预测模型的具体实现-概述说明以及解释
分类预测模型的具体实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:分类预测模型是一种常见的机器学习算法，它的主要目标是将数据集中的样本根据其特征分成不同的类别。
通过对已知类别的样本进行训练，分类预测模型可以学习到类别之间的特征关系，从而对未知类别的样本进行预测。
在实际应用中，分类预测模型被广泛应用于各个领域，例如文本分类、图像识别、医学诊断等。
通过构建合适的特征表示和选择适当的算法模型，分类预测模型可以在很大程度上提高分类任务的准确性和效率。
本文将围绕分类预测模型展开讨论，旨在详细介绍其具体实现方法。
首先，我们将介绍分类预测模型的基本原理，包括常用的算法模型和评价指标。
然后，我们将深入探讨分类预测模型的具体实现方法，包括数据预处理、特征工程和模型训练等方面的内容。
最后，我们将对分类预测模型的应用进行总结，并对未来的发展做出展望。
通过本文的阅读，读者将能够了解分类预测模型的基本概念和原理，并学习到如何在实际应用中实现分类预测模型。
希望本文能够为读者在实际项目中的分类任务提供一定的指导和启示。
1.2文章结构文章结构文章主要分为引言、正文和结论三部分。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个方面。
在概述中，简要介绍了分类预测模型在实际应用中的重要性和广泛应用的背景。
同时提出了对分类预测模型的具体实现的探讨。
在文章结构中，简要介绍了整篇文章的组成和安排。
目的部分明确表述了本文的目标是阐述分类预测模型的具体实现方法，为读者提供清晰的思路和框架。
正文部分是本文的核心，主要包括两个部分，即分类预测模型的基本原理和分类预测模型的具体实现方法。
在基本原理部分，详细介绍了分类预测模型的基本概念、思想和数学原理，为后续的具体实现方法做理论基础。
在具体实现方法部分，详细介绍了不同类型的分类预测模型的具体实现步骤和技术细节，包括数据预处理、特征选择、模型选择和训练等方面的内容。
通过具体的案例分析和实验验证，展示了各种分类预测模型的优缺点和适用范围，使读者能够更好地理解和应用这些模型。
智能计算实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着计算机科学、人工智能、大数据等领域的快速发展，智能计算技术逐渐成为当前研究的热点。
为了更好地掌握智能计算的基本原理和应用，我们进行了为期两周的智能计算实验。
本次实验旨在让学生通过实践操作，加深对智能计算理论知识的理解，提高解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 实验环境本次实验所使用的软件平台为Python，主要利用NumPy、Pandas、Scikit-learn等库进行智能计算实验。
硬件环境为个人计算机，操作系统为Windows或Linux。
2. 实验步骤（1）数据预处理数据预处理是智能计算实验的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
通过NumPy和Pandas库对实验数据进行预处理，为后续的智能计算模型提供高质量的数据。
（2）特征工程特征工程是智能计算实验的关键环节，通过对原始数据进行降维、特征选择等操作，提高模型的预测性能。
本实验采用特征选择方法，利用Scikit-learn库实现。
（3）模型选择与训练根据实验需求，选择合适的智能计算模型进行训练。
本次实验主要涉及以下模型：1）线性回归模型：通过线性回归模型对实验数据进行预测，分析模型的拟合效果。
2）支持向量机（SVM）模型：利用SVM模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。
3）决策树模型：采用决策树模型对实验数据进行预测，分析模型的预测性能。
4）神经网络模型：使用神经网络模型对实验数据进行分类，分析模型的分类性能。
（4）模型评估与优化对训练好的模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化。
主要采用以下方法：1）交叉验证：利用交叉验证方法评估模型的泛化能力。
2）参数调整：通过调整模型参数，提高模型的预测性能。
3）特征选择：根据模型评估结果，重新进行特征选择，进一步提高模型的性能。
三、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗、数据集成、数据转换等操作，实验数据的质量得到了显著提高。
预处理后的数据满足后续智能计算模型的需求。
BP神经网络预测模型
BP 神经网络模型 基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. 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.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网,这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m输入层输出层 隐含层 …… …… ……( 大于等于一层) W (1)…W (L)( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。
预测的神经网络方法
预测的神经网络方法用于时间序列分析的大多数方法，如勃克斯-詹金斯（Box-Jenkins ）方法均假设各变量之间是一种线性关系，这种局限性使其在实际应用过程中很难准确地进行分析和预测。
在过去的十多年中，一些学者注意到这种局限性并提出了一些非线性时间序列模型，如H. Tong 和K. S. Lim 提出的阈值自回归模型等，这些方法均属于模型驱动的方法，即首先辩识出各数据间的关系，然后再估计模型参数。
近年来，神经网络模型作为一种非线性模型被用来研究预测问题，由于其自身的特性，神经网络模型属于数据驱的方法。
目前，神经元网络模型已成功地应用于许多领域，诸如经济预测、财政分析、贷款抵押评估和矿产预测等许多经济领域。
将神经元网络应用于预测领域，总的来说有两种方式：直接预测和非直接预测。
1）直接预测这种方式是利用神经元网络的非线性特性去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变型，通过神经元网络清晰的逻辑关系，利用过去时刻的值去表达未来时刻的值，即))(,),1(),(()1(~n t X t X t X t X --=+ θ利用神经元网络来研究预测问题，一个很大困难就在于如何确定网络的结构，具体地讲，就是如何确定隐层的节点数。
当隐层节点数太少时，预测的精度无法得到保证；太多时，网络在训练过程中又容易陷入局部极小点。
因此，在不减少网络性能的前提下，选择一个最佳的网络结构成为网络设计的关键。
不少学者在这方面进行了一些研究，提出了一些方法，从总体上看，这些方法可分为4类。
（1）特定方法采用这种方法时，分析设计人员通常对所要处理的问题有比较清晰的概念，网络的结构由过去的经验主观地来决定。
采用这种方法的一个理由是神经元网络具有较强的鲁棒性，即网络的性能通常不会受网络结构的影响。
然而，尽管神经元网络模型在某种程度上对某些问题具有很好的鲁棒性，但网络的结构通常会对网络的性能造成影响，这也是这种方法的缺陷。
（2）动态方法与特定方法不同，动态方法是在网络训练过程中根据系统误差动态地增加或减少网络隐层节点的数目，直到系统的误差不再改变为止。
人工智能模型实验报告
人工智能模型实验报告一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿的科学技术领域，近年来在各个领域都取得了重大的突破和应用，备受关注。
本实验旨在探讨和实践人工智能模型在某一具体应用场景下的效果和可行性。
二、实验目的本实验旨在通过构建和训练人工智能模型，实现对某类数据的自动分类和预测。
通过对不同模型的对比实验，评估不同参数和算法对模型准确性和效率的影响，为进一步研究和应用人工智能技术提供参考依据。
三、实验方法1. 数据收集与预处理本实验使用了来自某电商平台的订单数据作为实验样本，数据包括用户的购买记录、用户属性等信息。
首先，我们从电商平台获取了一定规模的订单数据，并对数据进行清洗和处理，去除异常数据和缺失值。
然后，根据实验目的和需求，对数据进行特征工程，提取与分类预测相关的特征信息。
2. 模型选择与构建在本实验中，我们选取了两种常用的人工智能模型，分别是决策树模型和神经网络模型。
决策树模型通过构建一系列判断条件来进行分类，具有解释性强、易于理解的优点；神经网络模型则是通过模拟人脑神经元的工作原理，通过训练学习来实现对数据进行分类和预测。
3. 模型训练与测试我们使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。
首先，我们使用训练集对模型进行训练，调整模型的参数和超参数，以提高模型的准确性和泛化能力。
然后，使用测试集对训练好的模型进行测试和评估，并记录相关指标，比如准确率、召回率等。
四、实验结果与分析1. 决策树模型经过训练和测试，我们得到了决策树模型在分类预测任务上的表现。
模型在测试集上的准确率达到了90%，召回率达到了85%。
然而，由于决策树模型的局限性，当特征维度较高或数据规模较大时，容易出现过拟合和计算效率低下等问题。
2. 神经网络模型与决策树模型相比，神经网络模型在分类预测任务上展现出了更好的性能。
经过多层神经网络的训练，模型在测试集上的准确率达到了95%，召回率达到了92%。
基于神经网络的预测模型研究
基于神经网络的预测模型研究近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，神经网络成为了研究的热点之一。
神经网络是一种类似于人脑的计算模型，通过模拟神经元的联结，实现对输入信息的处理和分析，从而达到预测和分类的目的。
在很多领域应用广泛，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
本文将着重探讨基于神经网络的预测模型研究。
一、神经网络预测模型的基本原理神经网络预测模型是一种基于数据训练的模型，其基本原理是通过不断迭代调整神经元之间的连接权重，使得网络输出结果与实际值之间的误差最小化。
其主要步骤包括输入、处理和输出三个过程。
输入层主要接受原始数据，将其转化为神经网络可处理的格式。
例如，在股票预测领域，输入层可以接收历史股票价格、成交量、资金流向等数据。
处理层包括多个隐藏层，用于对输入数据进行处理、转换和提取特征。
每个隐藏层都包含许多神经元，每个神经元的活跃程度由其与前一层神经元的连接权重所决定。
隐藏层的数量和神经元的数量会影响网络模型的复杂程度和训练时间。
输出层主要负责将处理后的数据转化为实际值，例如在股票预测领域，输出层可以输出未来股票价格的预测值。
输出层的神经元数量一般为一，其输出结果是所有隐藏层的结果的加权和。
二、神经网络预测模型的应用神经网络预测模型在很多领域应用广泛。
以下是几个常见的应用实例：股票预测：神经网络预测模型可以通过历史数据的训练，预测未来股票价格的涨跌趋势。
其输入数据包括历史股票价格、成交量、资金流向等。
输出数据为未来若干个交易日的股票价格。
客户流失预测：神经网络预测模型可以通过分析客户的历史行为数据，预测其是否会流失。
其输入数据包括客户的购买记录、投诉记录、参与促销的频率等。
输出结果为某个客户是否可能流失。
推荐系统：神经网络预测模型可以通过对用户历史行为数据的分析，为用户推荐相关的产品、服务或文章。
例如，在电商平台中，通过对用户的购买记录、浏览记录等进行分析，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
基于神经网络的预测模型设计与实现
基于神经网络的预测模型设计与实现近年来，神经网络已经成为了机器学习领域的热门技术，多个领域都使用了神经网络来解决问题，其中预测模型就是其中之一。
预测模型可以准确地预测未来的趋势，对于企业决策和投资分析有着重要的作用。
本文将会介绍基于神经网络的预测模型设计以及实现。
一、神经网络简介首先，我们先了解下神经网络的基本概念。
神经网络是一种模仿人脑的计算模型，其结构是由大量的神经元节点组成的。
神经元之间通过连接构成网络，每个神经元会接收其他神经元传递的信息，再根据输入和自身的参数进行加工处理，最终输出给其他神经元进行传递。
神经网络的训练过程一般分为两步：前向传播和反向传播。
在前向传播中，将神经元的输入信号传递给下一层神经元，最终输出最终结果。
在反向传播中，通过对误差进行反向传播，不断优化神经网络的参数来提高预测的准确度。
二、预测模型的设计流程在神经网络中，预测模型的设计流程一般分为以下几个步骤。
1.数据预处理在构建神经网络之前，我们需要对输入的数据进行预处理。
预处理的过程中，一般会进行数据的清洗、归一化和标准化等操作，来保证数据的准确性和可靠性。
2.选择神经网络结构在设计预测模型时，我们需要为网络选择适当的结构。
一般来说，神经网络可分为前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两种。
前馈神经网络是一种单向传递信号的网络，适用于连续变量的预测；而循环神经网络则是通过神经元之间的连接来构建时间序列预测模型。
3.确定模型参数在确定神经网络的结构之后，我们还需要确定网络的各个参数。
例如，神经元的个数、学习率、正则化系数等。
这些参数的选择会对预测模型的结果产生很大的影响，需要我们仔细考虑。
4.训练神经网络通过神经网络的训练，可以不断优化网络的参数，提高预测的准确度。
在训练过程中，我们需要确定合适的损失函数，来衡量预测结果与真实结果的差距。
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实验1分类预测模型——神经网络一、实验目的1.了解和掌握神经网络的基本原理。
2.熟悉一些基本的建模仿真软件（比如SPSS、Matlab等）的操作和使用。
3.通过仿真实验，进一步理解和掌握神经网络的运行机制，以及其运用的场景，特别是在分类和预测中的应用。
二、实验环境PC机一台，SPSS、Matlab等软件平台。
三、理论分析神经网络起源于生物神经元的研究，其研究的主要对象是人脑。
人脑是一个高度复杂的、非线性的、并行处理系统，其中大约有1011个称为神经元的微处理单元。
这些神经元之间互相连接，连接数目高达1015.人脑具有联想、推理、判决、和决策的能力，对人脑活动机理的研究一直是一种挑战。
通常认为，人脑智能的核心在于其连接机制，即有大量简单处理单元（神经元）的巧妙连接，使得人脑称为一个高度复杂的大规模非线性自适应系统。
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种人脑的抽象计算模型，是一种人脑思维的计算机建模方式。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。
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。
网络的输出则跟据网络的连接方式、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。
神经网络需要很长的训练时间，对于足够长的训练时间的应用更合适。
同时，还需要大量的参数，通常主要靠经验确定，如网络拓扑或结构。
神经网络常常因其可解释性差而受到批评。
例如，人们很难解释网络中学习的权重和“隐藏单元”的符号含义。
然而，神经网络的优点包括其对噪声数据的高承受能力，以及对未经训练的数据的模式分类能力。
因此，在缺乏属性与分类之间联系的知识时，仍然可以使用神经网络。
而且，神经网络非常适合连续值的输入和输出，这是大多数决策树算法所不能比拟的。
神经网络的算法是固有并行的，我们可以使用并行技术加快计算过程。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性。
非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性。
一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性。
人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。
神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。
经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性。
一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。
例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
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。
神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。
人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。
人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。
鉴于本实验采用BP神经网络进行分类和预测，下面将重点简绍，首先我们来明确一些概念：输入单元：输入层的单元输出单元：隐藏层和输出层的单元网络层数：隐藏层和输出层的总数前馈：如果网络的权重不回送到输入单元，或前一层的输出单元。
全连接：如果每个单元都向下一层的每个单元提供输入。
后向传播：迭代地处理训练元组训练集，将每个元组的网络预测与实际已知的目标值比较。
目标值可以是训练元组的已知类标号（对于分类标号）或连续值（对于预测）。
对于每个训练样本，修改权重使网络预测和实际目标值之间的均方误差最小。
这种修改“后向”进行，即由输出层，经由每个隐藏层，到第一个隐藏层。
如图1所示，该多层前馈神经网络由一个输入层、一个隐藏层、一个输出层组成。
①前一周期所有的i j w 都小于某个指定的阀值。
②前一周期误分类的元组百分比小于某个阀值。
③超过预先给定的周期数。
实践中，权重收敛可能需要数十万个周期。
四、 实验案例与分析1. BP 算法的基本思想学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐藏层逐层处理后，传出输出层。
若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。
权值不断调整的过程也就是网络的学习过程。
2. 软件基本操作说明（1）. 模型参数设置对话框如图3-1所示，具体参数含义如下：使用分区数据：选中表示利用Partion 变量将样本集分割后，只在训练样本集中建立模型，利用检验样本集计算模型误差。
方法：Clementine 提供了几种网络训练算法：快速训练法，动态增补法，多层训练法，动态削减法，径向基函数网络。
预防过度训练：选中表示在样本集中再随机抽取指定比例的样本训练模型，以克服过度拟合问题。
如果希望样本重复出现，应选中设置随机种子项。
停止：用来指定迭代停止的条件。
其中，“默认”表示Clementine 自动决定迭代终止条件，也可以手动指定停止条件：准确性、周期、时间。
优化：表示计算过程中内存利用策略。
“速度”和“内存”分别表示计算过程中是否将中间计算结果临时存入磁盘，前者存放，效率较高；后者不存，效率较低。
图3-1模型参数设置对话框（2）.选项卡设置对话框如图3-2所示，具体参数含义如下：继续训练现有模型：通常情况下，每次运行节点后都会得到一个完整的神经网络模型。
选中该项表示继续运行上次没有运行完成的模型。
使用二进制编码：选中表示分类型输入变量转换处理时，采用二进制编码策略减少输入变量个数。
显示反馈图形：选中表示模型训练过程中绘制预测精度曲线图以跟踪模型训练效果。
模型选择：“使用最佳网络”表示最终选取一个预测精度最理想的模型；“使用最终网络”表示根据用户指定条件结束迭代得到的模型，该模型不一定是最优模型。
生成日志文件：选中表示将模型训练过程的误差数据保存到磁盘上，还应指定一个文件名。
图3-2选项卡设置对话框（3）.专家选项卡对话框如图3-3所示，具体参数含义如下：简单：表示初始初始网络依据Clementine的默认设置。
专家：表示自行设置网络结构。
其中，隐藏层选项中可以选择1、2、3层，同时还可以选择隐藏层所包含的隐节点个数。
“持续次数”表示当模型预测精度不能继续得到明显改善时仍持续学习的周期数。
学习率：其中，Alpha表示指定冲量项；Eta表示学习率。
用户可以根据需要，指定学习率的初始值、最小值、最大值和衰减量。
图3-3专家选项卡∇w t=ηδX+α∇w(t−1)X：输入向量W：某层权矩阵α：动量系数。
反映了以前积累的调整经验，对于t时刻的调整起阻尼作用。
当误差曲面出现骤然起伏时，可以减少震荡趋势，提高训练速度。
（4）.模型的计算结果如图3-4所示：模型的预测精度是88.298% ，是基于训练样本集计算的。
模型的分析准确性是93.0% ，是基于测试样本集计算的。
图3-4模型的计算结果3.利用Clementine 12.0进行建模（1）.数据准备某药品的使用数据如表1所示，我们拟采用神经网络进行建模，针对病人的生理指标状况来选择不同的药品进行治疗。
据临床分析，影响该药物的使用，可能有性别、年龄、血压、胆固醇、钠钾比等。
表1.药品使用数据（2）.模型的建立图3-5建立模型（3）.结果分析A.输入单元个数：离散值+连续值(1.若离散值=2，则只需1个输入单元表示；若离散值N>2，则需N个输入单元表示(二进制编码条件下，只需要log2(N+1)个输入单元)。
2.每个连续值对应一个输入单元。
)图3-6变量重要性B.由图3-6的结果可知，钠钾比是最重要的指标，其余依次为血压、胆固醇、年龄、性别。
C.一般而言，训练样本增加，分类预测正确率也会增加。
结果中可查看停止原因：准确性、周期、时间，本实验以准确性标准执行，其余指标设定见图3-7。
图3-7模型分析结果D.设置准确性=100%，则可观察最佳预测准确性，可知该模型的最佳预测精确度为92.94%。
图3-8建模过程的反馈图E.在建好的模型中，选中置信度选项，即可在输出的表格中查看预测的药品种类以及对应的置信度。
具体设置方法见图3-9和预测结果见表2。
图3-8设置置信度。