第六讲 Modeler分类预测：神经网络算法
数据挖掘第19讲SPSSModeler分类课件
习方式
基于连
接方式
神经网络节点构成
W1
W2
加
法
器
激活函
数
神经网络激活函数
➢ 阀值函数（阶跃函数）
() =
1 (当v大于等于0时)
0 (当v小于0时)
➢ 分阶段函数
➢ Sigmoid函数（S型函数）
1
() =
1 − −
神经网络建立步骤
① 数据处理（去除变量间的量纲影响、分类型变量
案例背景
中国电信市场的用户通常都为刚需用户，不存
A
在用户不再使用电信业务。但各大运营商之间
却存在巨大的竞争，尤其是各家运营商之间的
很多服务几乎都是交叉重叠的服务，因此用户
D
ABCD
B
通常会由于某些原因离网转而使用其它运营商
的服务。为有效减少自家用户的流失，运营商
通常会基于自身的数据做一些分析来最大限度
否
是
阴天
凉爽
正常
是
是
阴天
凉爽
高
是
是
阴天
热
正常
否
是
下雨
凉爽
高
是
否
C5.0计算步骤
① 计算目标变量（是否打球）不确定性
I(是否打球)
② 计算各个输入变量的熵
E(是否打球|天气)、……、E(是否打球|是否有风)
③ 计算各个输入变量的信息增益
Gain(是否打球|天气)、 ……、 Gain(是否打球|是否有风)
14 14
14
计算步骤
Step 2：计算每个属性的信息增益（以天气为例）
天气
是否打球
=
“是”
是否打球
Elman神经网络
Elman网络的构建
NET = NEWELM(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF)
PR - Rx2 维矩阵，表示R个输入的范围 Si -每层有几个神经元 TFi – 每层神经元的类型 BTF – 训练算法，默认为 'traingdx'. BLF – 学习算法，默认为 'learngdm'. PF - 表现函数，默认为 'mse'
意义：演示Elman网络如何进行时间模式 识别和分类（低通滤波）
实现方法
设置输入（两种振幅的正弦波）和期望输出 建立网络并根据输入和期望输出进行训练 用原输入信号对网络进行测试 用一组新的输入信的空调负荷预测
空调系统的逐时负荷是按时间顺序排列的 数字序列，它们之间有某种统计意义上的 关系，很难用函数描述
例一：构建一个Elman网络
构建一个单输入、单输出，隐藏层有5个 神经元的Elman网络
输入网络的IW，LW1和LW2进行观察分 析（维数）
随机产生一个输入向量，观察相应输出 为输入向量指定期望输出进行训练 观察训练后网络的输出
振幅检测
检波、低通滤波
例二：应用Elman网络进行振幅检测
空调负荷预测问题：多变量、强耦合、严 重非线性、动态性
要求：根据过去的N（N≥1）个数据预测 未来M（M ≥1 ）个时刻的值
预测方法的选取
神经网络方法的优势
并行、分布式、自组织
静态网络
BP网络：系统定阶困难、规模大、收敛慢
动态网络
Elman：适应时变特性
样本数据的分段方法
空调负荷数据
每天只选9~12四个小时的负荷
基于Elman网络的空调负荷预测步骤
神经网络模型的教程及使用方法
神经网络模型的教程及使用方法神经网络模型是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型。
随着人工智能和深度学习的发展，神经网络模型已经成为一种重要的工具，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
本文将介绍神经网络模型的基本原理、常见的网络结构以及使用方法。
一、神经网络模型的基本原理神经网络模型受到人脑神经系统的启发，由神经元、权重和激活函数组成。
神经网络模型的基本思想是通过学习对输入数据进行逐层抽象和组合，最终得到对输入数据的预测输出。
1. 神经元（Neuron）神经元是神经网络的基本单元，接收来自上一层神经元的输入，并将其加权求和后经过激活函数得到输出。
神经元的输入可以来自于其他神经元的输出，也可以来自于外部的输入数据。
2. 权重（Weight）权重是连接神经元之间的参数，用于调节输入信号的重要性。
神经网络的训练过程就是通过不断调整权重的值来优化网络的性能。
3. 激活函数（Activation Function）激活函数决定了神经元的输出。
常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
激活函数的作用是引入非线性因素，提高神经网络模型的表达能力。
二、常见的神经网络模型结构1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最简单的神经网络结构，信号从输入层经过一层一层的传递到输出层，没有反馈连接。
前馈神经网络可以通过增加隐藏层的数量和神经元的个数来提高模型的表达能力。
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种专门用于图像识别的神经网络模型。
它通过局部感知和参数共享来提取图像的特征。
卷积神经网络一般由卷积层、池化层和全连接层组成。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型。
它通过循环连接实现对序列数据的建模，可以处理时序数据和语言模型等任务。
IBM SPSS Modeler 18.1 应用 程序指南说明书
新手入门. . . . . . . . . . . . . . . . 5 启动 IBM SPSS Modeler . . . . . . . . . . 5
从命令行启动 . . . . . . . . . . . . . 6 正在连接到 IBM SPSS Modeler Server . . . . 6 正在连接到 Analytic Server . . . . . . . . 8 更改 temp 目录 . . . . . . . . . . . . 8 启动多个 IBM SPSS Modeler 会话 . . . . . . 9 IBM SPSS Modeler 界面概览 . . . . . . . . . 9 IBM SPSS Modeler 流画布 . . . . . . . . 10 节点选用板(N) . . . . . . . . . . . . 11 IBM SPSS Modeler 管理器 . . . . . . . . 11 IBM SPSS Modeler 项目 . . . . . . . . . 13 IBM SPSS Modeler工具栏 . . . . . . . . 13 定制工具栏 . . . . . . . . . . . . . 15 定制 IBM SPSS Modeler 窗口 . . . . . . . 15 更改流的图标尺寸 . . . . . . . . . . . 16 在 IBM SPSS Modeler 中使用鼠标 . . . . . 17 使用快捷键 . . . . . . . . . . . . . 17 打印 . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 实现 IBM SPSS Modeler 的自动化 . . . . . . 18
dpmodeler作业流程
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五大神经网络模型解析
五大神经网络模型解析近年来，人工智能的快速发展使得深度学习成为了热门话题。
而深度学习的核心就在于神经网络，它是一种能够模拟人脑神经系统的计算模型。
今天，我们就来一起解析五大神经网络模型。
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。
在前馈神经网络中，信息是单向传输的，即神经元的输出只会被后续神经元接收，不会造成回流。
前馈神经网络能够拟合线性和非线性函数，因此在分类、预测等问题的解决中被广泛应用。
前馈神经网络的一大优势在于简单易用，但同时也存在一些缺点。
例如，神经网络的训练难度大、泛化能力差等问题，需要不断探索解决之道。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）与前馈神经网络不同，循环神经网络的信息是可以进行回流的。
这意味着神经元的输出不仅会传向后续神经元，还会传回到之前的神经元中。
循环神经网络在时间序列数据的处理中更为常见，如自然语言处理、语音识别等。
循环神经网络的优点在于增强了神经网络处理序列数据的能力，但是它也存在着梯度消失、梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，一些变种的循环神经网络模型应运而生，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种类似于图像处理中的卷积操作的神经网络模型。
卷积神经网络通过卷积神经层和池化层的堆叠来对输入数据进行分层提取特征，从而进一步提高分类性能。
卷积神经网络在图像、视频、语音等领域的应用非常广泛。
卷积神经网络的优点在于对于图像等数据具有先天的特征提取能力，可以自动识别边缘、角点等特征。
但是，卷积神经网络也存在着过拟合、泛化能力欠佳等问题。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Network）生成对抗网络可以说是最近几年最热门的神经网络模型之一。
它基于博弈论中的对抗训练模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
基于卷积神经网络的地理空间域计算强度预测与分解方法
基于卷积神经网络的地理空间域计算强度预测与分解方法目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 文献综述 (5)1.2.1 地理空间域计算强度研究概述 (6)1.2.2 卷积神经网络在计算强度预测中的应用 (7)1.3 研究内容与目标 (8)2. 基于卷积神经网络的计算强度预测模型 (9)2.1 模型设计 (10)2.1.1 数据获取与预处理 (11)2.1.2 卷积神经网络结构设计 (12)2.1.3 模型训练与评价指标 (13)2.2 模型训练与性能分析 (14)2.2.1 实验数据集及数据分割 (16)2.2.2 模型训练参数设置 (17)2.2.3 模型预测性能评估 (19)3. 地理空间域计算强度分解方法 (19)3.1 计算强度的分解原理 (21)3.2 基于卷积神经网络的分解方法 (22)3.2.1 分解模块的设计 (24)3.2.2 分解模块训练与验证 (25)4. 应用实例与验证 (26)4.1 数据案例分析 (27)4.2 计算强度预测与分解结果分析 (29)4.3 结论与讨论 (30)5. 总结与展望 (31)1. 内容概览本章节内容旨在介绍基于卷积神经网络的地理空间域计算强度预测与分解方法的基本原理与核心实现。
随着大数据技术的发展与地理信息科学研究的深入，地理空间数据的处理与分析变得日益复杂，对于高效准确的计算需求也愈加迫切。
基于卷积神经网络的方法能够有效捕捉地理数据的空间特性，并结合机器学习算法进行预测和分解。
引言：介绍地理空间数据处理的重要性和挑战，以及卷积神经网络在地理空间数据处理中的应用前景。
地理空间数据概述：阐述地理空间数据的特性，包括空间性、时序性、多维性等，为后续模型构建提供基础。
卷积神经网络理论介绍：介绍卷积神经网络的基本原理、网络结构及其在计算机视觉领域的应用，为引入地理空间数据处理奠定基础。
基于卷积神经网络的地理空间数据处理模型构建：详细阐述如何利用卷积神经网络构建地理空间数据处理模型，包括数据预处理、模型架构设计、参数优化等步骤。
IBM SPSS MODELER 实验一、聚类分析
IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。
聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。
IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。
1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。
（1）启动SPSS Modeler 14.2。
选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。
图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。
首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。
右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。
点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。
单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。
图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。
选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。
运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。
该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。
如何使用神经网络进行预测与分类
如何使用神经网络进行预测与分类神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它通过学习和训练，可以用于预测和分类问题。
在本文中，我们将探讨如何使用神经网络进行预测和分类，并介绍一些常用的技术和方法。
一、神经网络的基本原理神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，并通过激活函数进行加权求和和非线性转换，最终输出结果。
神经网络的训练过程就是通过调整神经元之间的连接权重，使得网络能够更好地适应输入和输出之间的关系。
二、数据预处理在使用神经网络进行预测和分类之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
数据清洗是为了去除异常值和缺失值，以减少对模型的干扰。
特征选择是为了选择对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测能力。
标准化是为了将数据转化为相同的尺度，以便神经网络更好地学习和处理。
三、神经网络的结构设计神经网络的结构设计是决定模型性能的关键因素之一。
一般来说，神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层给出最终的预测和分类结果。
隐藏层的数量和神经元的个数可以根据问题的复杂程度进行调整。
此外，选择合适的激活函数和损失函数也是很重要的。
四、神经网络的训练和优化神经网络的训练是通过反向传播算法来实现的。
反向传播算法通过计算损失函数的梯度，然后根据梯度来调整神经元之间的连接权重，以减小预测误差。
为了避免过拟合，我们可以使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。
此外，还可以使用一些优化算法，如随机梯度下降和Adam优化算法，来加速训练过程。
五、神经网络的预测与分类应用神经网络可以应用于各种预测和分类问题。
例如，可以使用神经网络来预测股票价格、销售额、气温等连续型数据。
在这种情况下，输出层通常是一个线性激活函数，如恒等函数。
另外，神经网络也可以用于分类问题，如图像分类、文本分类等。
在这种情况下，输出层通常是一个softmax函数，用于计算各个类别的概率。
bpnn模型原理
bpnn模型原理概述BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类、回归等问题。
它是基于误差反向传播算法（Error Back Propagation）的一种前向反馈神经网络。
神经元模型神经元是BP神经网络的基本单元，它由输入层、隐含层和输出层组成。
每个神经元都有多个输入和一个输出。
输入通过加权和的方式传递到激活函数，经过激活函数的处理后得到输出。
前向传播BP神经网络的前向传播是指输入信号从输入层向输出层传递的过程。
具体步骤如下：1.初始化权重和偏置：将权重和偏置设定为随机值或者根据经验设定。
2.输入信号传递：将输入信号乘以权重并加上偏置，得到隐含层的输入。
3.隐含层输出计算：将隐含层的输入通过激活函数（如Sigmoid函数）进行非线性转换，得到隐含层的输出。
4.隐含层输出传递：将隐含层的输出乘以权重并加上偏置，得到输出层的输入。
5.输出层输出计算：将输出层的输入通过激活函数进行非线性转换，得到输出层的输出。
反向传播BP神经网络的反向传播是指根据实际输出和期望输出的误差，将误差从输出层向输入层传递的过程。
具体步骤如下：1.计算输出层误差：将输出层的输出与期望输出进行比较，得到输出层的误差。
2.计算隐含层误差：将输出层的误差按照权重进行反向传递，得到隐含层的误差。
3.更新权重和偏置：根据误差大小和学习率，更新权重和偏置。
激活函数激活函数是BP神经网络中非线性转换的关键。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
Sigmoid函数将输入映射到0到1之间的范围，ReLU函数将负数映射为0，正数保持不变。
参数调优BP神经网络中的参数调优是指通过调整学习率、迭代次数、隐含层数量等参数，使得网络的性能达到最优。
常用的调优方法有随机梯度下降法、批量梯度下降法等。
优缺点分析BP神经网络具有以下优点： - 具有较强的非线性拟合能力，可以解决复杂的分类和回归问题。
医学大数据分析策略与数据挖掘ppt参考课件
数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘：是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时，840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时， 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势， 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域，都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
用 IBM SPSS Modeler 建立线性回归预测模型
IBM SPSS Statistics 多变量预测建模 2014-04-11 11:05 来源:IBM 作者:焦龙 点击:715 次 我要评论
TAG 标签： IBM SPSS Statistics 预测建模 多变量
1. 应用背景
1.1 解决的问题
1）大型企业的 IT 系统对每一次应用程序的升级都会预先在其测试环境上进行测试。如何 保证测试的有效性？如何通过测试的结果推测其在生产环境上的表现？
• 应用线性回归分析来建立模型。
• 如果模型匹配度不佳，则可能应用更加复杂的模型，例如神经网络、规
则推导等。
基于上面的分析，我们容易得到目标模型的因变量为 CLAIM，自变量为 ASG、AGE 和 LOS。在建立模型之前，我们可以 对该模型进行一些猜测，以下是根据经验能想 到的一些假设：
• 随着住院天数的增加，索赔金额增加
图 8. 预测因子重要性及误差区间
另外一个需要考量的因素是误差区间，该区间决定了应该怎样去预测未来的索赔金额 是否合理。在图 8 中的 Unstandardized Coefficients 的 B 和 Std. Error 两列表示 了一个预测区间，它的含义是 [B-Std.Error, B+Std.Error] 的区间具有 95% 的可信 性。以住院天数（LOS）为例，它的 B 为 1105.646，Std. Error 为 103.6，这意味 着如果住院天数每增加一天，那么理赔增加的金额将落在 [1105.646-103.6, 1105.646+103.6] 区间上， 即增加约 1000 到 1200 元之间，其可信性度为 95%。 反之，若碰到的客户索赔增加的金额没有落在这个区间之内，那么 这种客户就有较大 可能是索赔欺诈，那么工作人员就应该仔细审查。 在做完了这些之后，我们还可以对已有的历史记录进行分析，找出以往数据中的奇异 点，以供领域专家进行分析。
神经网络中的LSTM与GRU模型详解
神经网络中的LSTM与GRU模型详解神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型，它可以通过学习和训练来提取数据的特征，并进行复杂的预测和分类任务。
在神经网络中，LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）是两种常用的循环神经网络模型，它们具有较强的记忆能力和长期依赖性。
LSTM模型是由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出的，它通过引入门控机制解决了传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM模型中的核心组件是记忆单元（memory cell），它可以存储和读取信息，并根据输入和上一时刻的状态进行计算。
记忆单元由一个遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）和输出门（output gate）组成，它们通过sigmoid函数将输入和状态进行加权求和，并通过tanh函数进行非线性转换。
遗忘门决定了哪些信息需要从记忆单元中删除，输入门决定了哪些信息需要存储到记忆单元中，输出门决定了哪些信息需要输出到下一时刻。
这种门控机制使得LSTM模型能够有效地处理长序列数据，并具有记忆和遗忘的能力。
此外，LSTM模型还可以通过堆叠多个记忆单元来增加网络的深度，提高模型的表达能力。
与LSTM相比，GRU模型是由Cho等人于2014年提出的一种简化的门控循环单元模型。
GRU模型只包含更新门（update gate）和重置门（reset gate），它们通过sigmoid函数和tanh函数来控制输入和状态的更新。
更新门决定了上一时刻的状态对当前时刻的影响程度，重置门决定了上一时刻的状态对当前时刻的遗忘程度。
相比于LSTM模型，GRU模型的参数更少，计算量更小，训练速度更快。
同时，GRU模型也具有较好的长期依赖性和记忆能力。
因此，在一些资源受限的场景下，如移动设备上的语音识别和机器翻译等任务中，GRU模型更为常用。
除了LSTM和GRU模型，还有一些其他的循环神经网络模型，如双向循环神经网络（Bidirectional RNN）和递归神经网络（Recursive Neural Network）。
神经网络中的RNN和LSTM模型详解
神经网络中的RNN和LSTM模型详解在人工智能领域，神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接的计算模型。
它通过学习数据的模式和规律，能够进行分类、预测等任务。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是两种常见的神经网络模型。
RNN是一种具有记忆功能的神经网络，它通过将当前的输入和之前的状态结合起来，来预测下一个状态。
与传统的前馈神经网络不同，RNN在处理序列数据时能够考虑到上下文的信息。
例如，在自然语言处理中，RNN可以根据前面的单词来预测下一个单词，从而生成连贯的句子。
然而，传统的RNN模型存在着“梯度消失”和“梯度爆炸”的问题。
当序列长度较长时，梯度会逐渐消失或爆炸，导致网络无法有效地学习长期依赖关系。
为了解决这个问题，LSTM模型应运而生。
LSTM是一种特殊的RNN变体，它引入了门控机制来控制信息的流动。
LSTM 单元中的三个门：输入门、遗忘门和输出门，分别用来控制输入、记忆和输出的权重。
通过这种方式，LSTM能够有效地捕捉长期依赖关系，并且能够更好地处理序列数据。
具体来说，LSTM模型通过输入门来决定哪些信息需要被记住，通过遗忘门来决定哪些信息需要被遗忘，通过输出门来决定哪些信息需要输出。
这种门控机制使得LSTM能够在处理长序列时保持较为稳定的梯度，并且能够更好地捕捉序列中的重要特征。
除了输入门、遗忘门和输出门，LSTM还引入了一个细胞状态（cell state），用来存储和传递信息。
细胞状态在整个序列中保持不变，只有通过门控机制来更新和调整。
这种机制使得LSTM能够在长序列中有效地传递信息，从而更好地理解序列的上下文。
总结一下，RNN和LSTM是两种常见的神经网络模型，用于处理序列数据。
RNN通过循环的方式将当前输入和之前的状态结合起来，来预测下一个状态。
然而，传统的RNN模型存在着梯度消失和梯度爆炸的问题。
疾病诊断的问题模型分析
学士学位论文疾病诊断分析的问题模型作者单位西北民族大学指导老师 ***作者姓名 ***专业、班级数学与应用数学 2009级应数班提交时间2013年5月疾病诊断分析的问题模型专业：2009级数学与应用数学姓名：*** 指导教师：***摘要在对肾炎进行诊断时，医生通过测得到人体内元素的含量数据，进行肾炎的诊断.结合临床实际数据，根据测得体内元素Cu、Fe、Ca、Zn、Mg、K、Na的含量数据特征，分别建立了健康系数、距离判别、bp神经网络三种模型，介绍了三种模型的计算过程及结果，作为判别人们是否患病的依据.为了使医生减少化验时的数据，得出了影响人们患病的主要指标为Cu、Fe、Ca，使得检验即方便又节省化验费用.利用人体内各种元素含量协助医生对就诊人员进行诊断，通过对三种模型的比较，找出了最佳模型bp神经网络模型，使得诊断的结果比其他模型的准确度要高.关键字疾病诊断，健康系数，欧氏距离，神经网络，模型ABSTRACTNephritis diagnosis, the doctor can be measured to obtain the elements of the content data of the human body, the diagnosis of nephritis associated with the actual clinical data, according to the measured body elements Cu, Fe, Ca, Zn, Mg, K, Na content data definitionswere established health factor, distance discriminant, bp neural network of three models, the calculation process and results of the three models, come to influence doctors in order to reduce the data in the laboratory, as discrimination based on whether people are sick.the people sick indicators for Cu, Fe, Ca, making the test that is convenient and save laboratory costs. use the content of various elements of the human body to assist doctors in diagnosis treatment personnel, through the comparison of the three models to identify the bestmodel bp neural network model, the results of the diagnostic accuracy is higher than other models.Key word:disease diagnosis, health factors, Euclidean distance, neural network model目录摘要 (2)引言.................................... 错误！未定义书签。
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' j 1 n
感知机的训练步骤
• 第四，计算输出结点期望值与预测值的误差，t时刻：
e j (t ) Y (t ) Y ' (t ) 1 j k
• 对于二分类输出变量，错判为0则为1，错判为1则为－1 • 第五，调整第i个输入结点和第j个输出结点之间的网络权 值和偏差
分类预测：人工神经网络
什么是人工神经网络
• 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、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、判断和决策的能力，对人脑的 活动机理的研究一直是一种挑战 • 人脑智能的核心在于其连接机制，即由于大量简单处 理单元（神经元）的巧妙连接，使得人脑成为一个高 度复杂的大规模非线性自适应系统
1 1
(U j 0) (U j 0)
(U j 0) (U j 0)
f (U j )
1 1 e
U j
f (U j )
1 e 1 e
U j U j
人工神经网络中的结点和意义
3，4，5处理单元的偏差为0，激活函数为(0,1)型Sigmoid函数：
结点3：U为：1×0.2＋0.5×0.5=0.45，激活函数值为： y1=f(0.45)＝0.61 结点4：U为：1×(－0.6)＋0.5×(－1.0)=－1.1，激活函数值 为：y2=f(－1.1)＝0.25 结点5：U为：0.61×1.0＋0.25×(－0.5)=0.735，激活函数值 为：y3=f(0.735)＝0.68
感知机
• B-P反向传播网络是一种前馈式、多层、感知机网络
• 每个样本都会提供关于输入输出变量数量关系的信息， 应依次向每个样本学习，并根据误差调整网络权值
感知机的训练步骤
• 第一，0时刻，初始化各个网络权值和输出结点的偏差 W (0) {Wij (0) 1 i n,1 j k}, j (0) 当输出变量为数值型采用Sigmoid函数，为分类时一般采用 [0,1]阶跃函数 • 第二，输入训练样本，t时刻：X=(X1(t),X2(t),…Xn(t)) • 第三，计算输出结点的预测值，t时刻
人工神经网络中的结点和意义
• 接收上层结点的输出作为本结点的输入，对输入进行计 算后给出本结点的输出
加法器： U j Wij X i j
i 1
n
激活函数：
Y j f (U j )
人工神经网络中的结点和意义
• 各种激活函数：
f (U j )
f (U j )
1 0
• 样本输出变量的取值于它与类中心的距离，取决于各 距离的加权。学习过程就是找到这些权重，以反映距 离与输出变量取值之间的规律 • 示例：服务套餐类型和基本费用的预测
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络组成： • 由相互连接的神经元，也称处理单元（Processing Element）组成。处理单元也称结点（Node） • 处理单元之间的连接称为边，反映了各处理单元之间 的关联性 • 关联性的强弱体现在边的权值上
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从拓扑结构角度划分： • 网络层数：两层神经网络、三层神经网络和多层神经 网络
径向基函数网络
• 隐结点： • 径向基函数通常定义为空间中任意一点x到某个中心xc 之间的欧氏距离的单调函数，记为ker(||x－xc||) • 径向基函数网络中的隐结点采用的是高斯核函数
ker(|| x xc ||) e
|| x xc || 2 2 2
ker(|| x xc ||) e
max( 3, (ni no ) / 20)
• 多层训练法 • 动态调整法： • 动态削剪法 • 动态增补法
B-P反向传播网络：其他问题
• 学习率和冲量项
(t ) (t 1) exp(log( low ) / d ) high
• 冲量项加快学习过程，甚至可以远离开平坦区域， 通常该值的经验值为0.9
结点的作用 结点的个数
人工神经网络算法概述
• 人工神经网络的种类：从连接方式角度划分 ： • 层间连接 • 前馈式神经网络：连接是单向的，上层结点的输出 是下层结点的输入。B-P、Kohonen • 反馈式神经网络 ：除单向连接外，输出结点的输 出又作为输入结点的输入。Hopfield • 层内连接方式是指神经网络同层结点之间相互连接， 如Kohonen网络 • 人工神经网络的种类：从学习方式角度划分： • 感知机：采用有指导的学习方法 • 认知机：采用无指导的学习方法
)
• 输出结点的输入，是隐结点的输出，是径向基函数 • 激活函数采用Sigmoid函数
径向基函数网络的学习
• 第一，隐结点中的核中心xc和宽度的估计
• Clementine采用K-means聚类，确定K个核中心xc • 核函数宽度：
d1 d 2 2
• d1是本类中心与最近类中心之间的欧氏，d2是本类 中心与次近类中心之间的距离
径向基函数网络的学习
• 第二，隐结点和输出结点间网络权值的调整 • 根据预测误差调整隐结点和输出结点的网络权值
Wij (t 1) Wij (t ) Wij (t )
Wij (t ) (Y j Y )e
' j || x xic || 2 2 i2
Wij (t 1)
什么是人工神经网络
• 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种 人脑的抽象计算模型 • 通过计算机程序实现对人脑系统的模拟，形成类似于 生物神经元的处理单元，并希望通过这些处理单元的 有机连接，解决现实世界的模式识别、联想记忆、优 化计算等复杂问题 • 人工神经网络主要应用于分类预测和聚类方面
径向基函数网络
• 径向基函数（Radical Basic Function, RBF）网络是一种前 馈式网络，Moody和Darken在1988年提出的。 • 径向基函数网络特点： • 径向基函数网络是三层网络结构 • 隐结点采用径向基函数（因而得名径向基函数网络）， 输出结点采用线性加法器和Sigmoid激活函数 • 径向基函数网络的输入层和隐层之间的网络权值固定 为 1 ，只有隐层和输出层之间的网络权值需在学习过 程调整，因此学习效率相对要高。
反向传播算法
• 计算某输出节点的预测误差：
m 1 1 1 2 2 E j (t ) (e j (t )) (Y j (t ) f (U j (t )) (Y j (t ) f (Wij (t )Oi (t ) j (t )))2 2 2 2 i 1
• 输出节点的总误差：
设为1，为0.1，为0，激活函数f=U
Wij (t ) e j (t ) X i (t )
B-P反向传播网络
• 特点： • 激活函数采用Sigmoid函数、包含隐层、反向传播 • 隐层的作用：实现非线性样本的线性化转化
B-P反向传播网络
• 反向传播： • 正向传播：样本信息从输入层开始，由上至下逐层被 隐结点计算处理，上层结点的输出为下层结点的输入， 最终被传播到输出层结点并得到预测结果。传播期间 所有网络权值保持不变 • 反向传播：误差又被逐层反方向传回给输入结点。传 播期间所有网络权值均得到调整。 • 这种正向传播和反向传播过程将不断重复，直到满足 终止条件为止
e j (t ) (1) f ' (U j ) O i (t )
f ' (U j ) f (U j ) (1 f (U j ))
Wij (t ) e j (t ) f (U j )(1 f (U j )) Oi (t )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
j (t ) e j (t ) f (U j )(1 f (U j )) 结点j的局部梯度
冲量 学习率
Wij (t 1) Wij (t ) e j (t ) X i (t )
Wij (t ) e j (t ) X i (t )
j (t 1) j (t ) e j (t )
delta规则
• 第六，判断是否满足迭代终止条件。如果没有满足，则重 新回到第二步
|| x xc || 2 2 2 h
• xc称为核函数的中心，称为宽度， h称为径向覆盖长 度 • 关键是核中心xc和宽度的估计 • 隐结点为非线性函数，实现了输入层到隐层的非线性 映射
径向基函数网络
• 输出结点：
Y j f ( Wij e
i 1 k || x xic || 2 2 i2 h
1 k E (t ) (e j (t ))2 2 j 1
找到误差函数下降最快的方向和最大 值 如果t时刻权值W的偏导数存在，则W 轴上的方向导数就是误差函数对W的偏 导。由于Sigmoid激活函数处处可微， 满足该条件。
反向传播算法
' E (t ) E (t ) e j (t ) Y j (t ) f (U j ) Wij (t ) ' Wij (t ) e j (t ) Y j (t ) f (U j ) Wij (t )
人工神经网络中的结点和意义
• 在加法器和激活函数的共同作用下，结点起到了一个超 平面的作用 • 第一，如何定位一个超平面 • 第二，如果n维空间中的样本点线性不可分将会怎样
人工神经网络建立的一般步骤
• 数据准备 • 数值型变量数据的标准化处理 [0，1] • 分类型变量
n log2 (k 1)
有4、5、6个类别的分类变量都只需要3个变量即可