神经网络故障诊断与预测资料PPT课件
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
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3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
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4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
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人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
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5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
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关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
基于神经网络的故障诊断
神经网络工具箱应用于故障诊断描述电力系统的安全运行具有十分重要的意义。
当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体〔C2H2、CH4等〕和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。
而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下列图1所示。
将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。
2. 神经网络设计(1) 输入特征向量确实定变压器的故障主要与甲烷〔CH4〕、氢气〔H2〕、总烃〔C1＋C2〕以及乙炔〔C2H2〕4 种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这 4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1＋C2〔总烃〕和C2H2，同时也设定了网络输入层的节点数为4个。
(2) 输出特征向量确实定输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。
只要问题确定了，一般输出量也就确定了。
在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。
变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择 5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。
根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近 1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。
针对本系统，设定输出值大于等于0．5 时认为有此类故障，小于0．5 时认为无此类故障。
(3) 样本的收集输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。
数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。
基于神经网络的故障诊断与预测研究
基于神经网络的故障诊断与预测研究近年来，随着科技的快速发展，神经网络在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，基于神经网络的故障诊断与预测技术在工业控制、汽车制造和电力系统等领域中具有广泛的应用前景。
本文将就基于神经网络的故障诊断与预测研究进行探讨，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考。
第一部分：神经网络在故障诊断与预测中的应用概述故障诊断与预测技术是工业生产和设备维护中至关重要的环节。
传统的方法通常基于规则和统计模型，但这种方法往往对复杂系统的故障诊断和预测有一定的局限性。
而基于神经网络的方法通过模拟人脑神经网络的学习和记忆能力，具备了对大规模、非线性系统进行故障诊断和预测的能力。
神经网络作为一种机器学习算法，在故障诊断与预测中的应用主要有两个方面：模式识别和预测建模。
模式识别方面，神经网络可以通过监督学习的方法，从大量的故障样本中学习故障模式，并通过对设备或系统传感器数据进行实时监测，实现对故障的自动诊断。
预测建模方面，神经网络可以通过历史故障数据和其它相关数据建立预测模型，并通过将实时传感器数据输入到模型中，预测未来发生的故障，从而实现故障的提前预测和预防。
第二部分：基于神经网络的故障诊断与预测方法在基于神经网络的故障诊断与预测方法中，常用的网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。
这些网络可以通过监督学习和无监督学习的方法进行训练，以实现对故障的准确诊断和预测。
在监督学习中，可以通过构建带标签的故障数据集，来训练神经网络模型。
模型可以根据输入的传感器数据判断是否存在故障，并输出故障的类别或预测结果。
而无监督学习方法则不依赖于带标签的故障数据集，通过对传感器数据进行聚类分析和异常检测，实现对故障的识别和预测。
基于神经网络的故障诊断与预测方法也可以与其他技术相结合，如模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。
这些方法的结合可以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。
第三部分：基于神经网络的故障诊断与预测应用案例基于神经网络的故障诊断与预测方法已经在多个领域得到了广泛应用。
第十次课 人工神经网络故障诊断方法
P ( (dsx osz ) )
2 s x
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
s 为全部训练样本输入的记号（序号）
z 为全部输出节点的记号（序号） dsz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的期望输出 Osz 为训练样本 s 对应于输出神经元 z 的实际输出
输出层神经元求和
到今天经过了不断的改进和完善。
在人工神经元模型中：
用权值和乘法器模拟突触特性 用加法器模拟树突的互联作用 用与阈值比较来模拟细胞体内电化学作用产生
的开关特性
人工神经元模型
n 个输入 xi R ( i=1,…,n )，是其它神经元的输出 值，其中 n 是输入（信号）的数目（即与其相连 的其他神经元的个数） n 个连接权系数（权值） w j i R ( i=1,…,n )，相 当于突触的连接强度（对于激发状态取正值，对 于抑制状态取负值）
P ( (dsz Osz ) )
2 s z
所有样本求和
对于一个训练输入样本，求出输出层每一个神经 元的实际输出，计算实际输出与期望输出的差的
平方，然后对输出层的所有输出神经元求和，再
对所有训练求和。
目标函数的含义：
所有样本在所有输出层神经元上的实际输出与 期望输出的误差平方和。
先推导单样本的梯度计算公式，这样可以去掉目标
y j (t ) f ( w ji xi j )
i 1
n
公式表示上的简化
令w j 0 = -θj ，并记 w j = (wj 0, wj 1, …, wj n)T 则有 yj = f ( w j T x ) 注意：有些神经元可能不包含阈值 x = ( 1, x1, …, xn )T
网络测试与故障诊断实验教程ppt-PowerPoint
❖ 主要是动力系统
安装规定
❖ 弯曲半径(水平大于4倍电缆直经,主干大于6倍电缆直 径)
❖ 拉力 ❖ 端接/连接
6类布线系统测试标准
频率范围：1-250MHz 对平衡双绞电缆、连接硬件、跳线、通道
和永久链路作了详细的要求 取消了基本链路的测试模型，采用永久链
路（ Permanent Link）的测试模型 改善了在串扰和回波损耗方面的性能 保证在200MHz时的ACR余量大于0 提供两倍于超五类的带宽
通道
永久链路
永久链路由90m水平电缆和一个接头，必要 时再加一个可选的固定点连接器组成。永 久链路不包括现场测试跳线和插头.
永久链路与基本链路不同的是测量结果不 包括测试仪的跳线连接部分
永久链路
测试模型的选择
利用用户跳线进行通道测试
❖ IEEE 对布线安装的说明 ❖ TIA, ISO, EN 对布线安装的说明 ❖ 端到端的测试 ❖ 通常是布线系统的用户所关心的
❖ 图示结果及选择的打线标准
分别测试几条故障线
现场需要测试的参数
Wire Map接线图(开路/短路/错对/串绕) 线缆长度（Length）的测试 Propagation Delay传输时延 Delay Skew 时延偏离 Attenuation衰减 NEXT近端串扰 PS NEXT 综合近端串扰
❖ 定义至100MHz ❖ 支持千兆以太网
E级（相当于6类）
❖ 定义至250MHz ❖ 参数的指标更加严格
1995年发布 2000年发布
2002年发布
中国国家与行业标准（测试）
GB/T50312-2000（准备修订）
❖ 建筑与建筑群综合布线系统工程验收规范
基于神经网络的故障诊断与预测技术研究
基于神经网络的故障诊断与预测技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于神经网络的故障诊断与预测技术也得到了广泛的关注和应用。
通过对设备运行数据进行实时监测和分析，结合神经网络算法对设备故障进行预测和诊断，可以大大提高设备的可靠性和运行效率，减少故障停机的发生，实现生产线的稳定运行。
一、神经网络算法的原理和应用神经网络算法是一种模拟人脑神经桥路的计算技术，通过构建多层神经元之间相互连接的网络结构，来模拟和学习数据的特征和规律。
在故障诊断和预测领域中，神经网络算法主要应用于数据的分析和处理，其基本原理是将数据划分为训练集和测试集，通过不断地反馈和训练来求得最优的参数和模型。
当模型建立完成后，将实时采集的数据输入到模型中，即可自动化地进行故障诊断和预测。
二、故障诊断和预测的技术路径故障诊断和预测的技术路径主要分为数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和实时预测等几个步骤。
其中，数据采集是指从设备运行数据中获取所需的信息，包括设备的状态和特征数据等；数据预处理是指对采集到的数据进行清洗、滤波、归一化等预处理；特征提取是指通过某些特定算法对数据进行降维和抽象，找出数据的最有价值的特征；模型训练是指根据特征数据进行模型训练和参数调优；实时预测则是将已训练好的模型进行实时预测，诊断和预测设备运行是否正常。
三、案例分析以某工厂生产线故障为例，通过运用基于神经网络的故障诊断和预测技术，成功地实现了生产线设备的故障诊断和预测。
在数据采集方面，通过设备采集系统采集设备的运行数据，包括电流、电压、转速、温度等设备参数，义通过数据预处理，对采集到的数据进行清洗、滤波、归一化等预处理，提高数据质量；接着通过特征提取算法，对数据进行降维和抽象处理，找出数据的最有价值的特征，如设备电流是否正常等；然后通过模型训练，根据特征数据进行模型训练和参数调优，得到了较为精准的模型；最后通过实时预测，将已训练好的模型进行实时预测，诊断和预测设备的运行是否正常。
机械故障诊断学钟秉林神经网络诊断原理最全PPT资料
人工神经网络（ Artificial Neural Networks，简称ANN）, 是近年来得到迅速发展的一个前沿课题。ANN是在现代神 经生理学和心理学的研究基础上，模仿人的大脑神经元结构 特性而建立的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单 的非线性处理单元（类似人脑的神经元）高度并联、互联而 成，具有对人脑某些基本特性简单的数学模拟能力。
细胞体对这些输入信号进行整
合并进行阈值处理；
树突是树状的神经纤维接收网络，
它将电信号传送到细胞体；
轴突是单根长纤维，它把细胞 细胞核
体的输出信号导向其他神经元； 一个神经细胞的轴突和另一个
神经细胞树突的结合点称为突触
[兴奋型、抑制型，膜外为正、膜内为负]
树突 细胞质
突触
细胞膜
来自其它细胞
轴突
f( x) 1
0x -1
2021/6/25
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二、人工神经网络的拓扑结构及其学习规则
2021/6/25
斜坡型 Sigmoid型
r x a f (x) x| x | a
r x a r,a 0
1 f (x)
1 ex
f ( x) 1
-a 0a x -1
f ( x)1
0.5
0x
双曲正切型 f ( x ) tanh( x )
指令串行执行
高度并行处理
不能解决形象思维问题，如 易于实现感知和视觉等形象
感知、视觉等
思维问题
脆弱
鲁棒性(Robust)、容错性强，
自适应能力差
自适应性强
强有力的数字和逻辑运算能 可以处理模糊的、概率的、
力，计算精度高
含噪的或不相容的信息
2021/6/25
网络故障诊断PPT1
第1章 网络可用性与差错管理
1.1 OSI参考模型 1.2 系统故障的原因 1.3 系统故障的损失 1.4 系统的高可用性 1.5 企业的网络系统准则 1.6 网络规划和文档编制 1.7 常规网络审计 1.8 网络管理、监视和诊断 1.9 网络仿真 1.10 网络变动管理 1.11 编制网络故障文档 1.12 培训网络支持人员 1.13 小结
第1章 网络可用性与差错管理
1.1 OSI参考模型
在谈到网络时，不能不提开放式系统互联(OSI，Open System Interconnect)，也叫OSI参考模型。它是ISO(国际标 准化组织)提出的网络互联模型。该体系结构标准定义了网 络互联的七层框架，即OSI开放系统互联参考模型，如图11所示。在这一框架下详细规定了每一层的功能，以实现开 放系统环境中的互联性、互操作性和应用的可移植性。
第1章 网络可用性与差错管理
目前，网络技术越来越复杂，网络中所使用的软硬件数 量也越来越多，使得网络操作和管理也变得越来越困难。现 代通信网络要求通信介质、连接器、集线器、交换机、中继 器、网卡、操作系统、数据协议、驱动程序以及应用软件在 任何情况下都要保持稳定运行。即使网络系统有相对稳定的 运行环境，其稳定性也仍然会受到许多不定因素的影响，如 操作错误、管理错误、配置变动以及软硬故障等。总之，网 络操作系统越复杂，影响其稳定性的因素就越多，也就越难 预测其行为。
第1章 网络可用性与差错管理
1.2 系统故障的原因
商业领域中日益激烈的竞争压力要求公司必须持续不断 地优化各自的内部和外部结构，时常检查经营过程及日常工 作的可行性和效率。虽然大多数经营过程都是物理活动与信 息流程的结合体，但越来越多的关键性商业应用几乎完全由 信息流程构成。现代的信息流程在很大程度上取决于信息技 术(IT)，即便是持续几小时的网络失效也会给企业带来巨大 损失，因此一个具有高性能、高可用性的信息技术系统就逐 渐成为成功商业应用的先决条件。对计算机网络实行专业化 的运行和管理已经成为几乎所有企业走向成功的决定性策略 需求。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
基于神经网络的故障诊断
神经网络工具箱应用于故障诊断1.问题描述电力系统的安全运行具有十分重要的意义。
当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体（C2H2、CH4等）和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。
而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下图1所示。
将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。
2.神经网络设计（1）输入特征向量的确定变压器的故障主要与甲烷（CH4）、氢气（H2）、总烃（C1 + C2）以及乙炔（C2H2）4种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1 + C2 （总烃）和C2H2,同时也设定了网络输入层的节点数为4个。
（2）输出特征向量的确定输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。
只要问题确定了，一般输出量也就确定了。
在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。
变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。
根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。
针对本系统，设定输出值大于等于0． 5 时认为有此类故障，小于0． 5 时认为无此类故障。
(3)样本的收集输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。
数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。
基于神经网络的故障诊断与预测技术研究
基于神经网络的故障诊断与预测技术研究摘要：故障诊断和预测技术对于各种领域的设备和系统的运行和维护至关重要。
传统的方法存在诊断准确率低、无法及时预测故障等问题。
然而，神经网络的出现为故障诊断和预测技术带来了新的可能性。
本文主要研究了基于神经网络的故障诊断和预测技术，并深入探讨了其原理、方法和应用。
1. 引言故障诊断和预测技术在工业生产和设备维护等领域中扮演着至关重要的角色。
传统的方法主要基于规则、统计和模型等方式进行故障诊断和预测，然而这些方法存在着准确率低、无法处理大量数据和时变性等问题。
神经网络的出现为故障诊断和预测技术带来了新的机遇与挑战。
2. 基于神经网络的故障诊断技术2.1 神经网络的原理神经网络是一种模仿人脑神经结构和活动的计算模型。
它通过大量的信息输入，通过神经元之间的连接和权重调整，进行信息的处理和学习。
神经网络可以通过学习到的知识对新的输入进行分类和预测，因此具有很好的故障诊断潜力。
2.2 基于神经网络的故障诊断模型基于神经网络的故障诊断模型的建立分为以下几个步骤：数据采集与预处理、网络结构设计、权值初始化、网络训练和模型评估。
其中，数据采集与预处理阶段是模型建立的基础，网络结构设计是模型性能的关键因素，权值初始化和网络训练是提高模型准确率的关键步骤。
2.3 基于神经网络的故障诊断应用案例基于神经网络的故障诊断技术已在多个领域进行了广泛的应用。
以电力设备为例，利用神经网络的故障诊断技术可以实现对电力设备的实时监测、故障分类和预测。
这不仅可以提高电力设备的运行稳定性和可靠性，还可以降低维护和修复成本。
3. 基于神经网络的故障预测技术3.1 神经网络在故障预测中的应用预测故障的发生有助于实施主动性的设备维护，以避免系统停机等影响生产的不利后果。
神经网络在故障预测中的应用主要包括时间序列预测和振动信号分析。
3.2 基于神经网络的故障预测模型基于神经网络的故障预测模型的建立包括数据采集和预处理、网络结构设计、权值初始化和模型训练等步骤。
第四章神经网络技术及其在故障诊断中的应用资料
根据状态信息的反馈途径，可以构成两种基本的递归 结构模型：Jordan型和Elman型，如下图所示。
（a）Jordan型
（b） Elman型
图 基本的RNN结构模型
网状结构的神经网络又称为互联网络，其特点是任何 两个神经元之间都可能存在双向的连接关系，所有的 神经元既作为输入节点，同时又作为输出节点。 网状结构的神经网络如下图所示。 输入信号要在所有神经 元之间反复传递，从某 一初始状态开始，经过 若干次变化，直到收敛 于某一稳定状态或进入 周期振荡等状态为止。
（4）自学习、自组织和自适应功能。 学习功能是神经网络的一个重要特征，正是因为 神经网络具有自学习能力，才使得它在应用中表 现出强大的自组织和自适应能力。
神经网络技术的出现，为故障诊断问题提供了一 种新的解决途径。 特别是对复杂系统，由于基于解析模型的故障诊 断方法面临难以建立系统模型的实际困难，基于 知识的故障诊断方法成了重要的、也是实际可行 的方法。
下面介绍几种常用的神经网络学习规则。 （1）Hebbian学习规则 Hebbian学习规则来源于Hebb关于生物神经元学 习过程的假设： 当两个神经元同时处于兴奋状态时，它们之间的 连接应当加强。
令ωij表示从神经元j到神经元i的连接权值，则ωij 按下式确定的变化量调整：
ij g[ yi (t ),ti (t )] h[ y j (t ),ij ]
图 人工神经元模型示意图
人工神经元的输入输出关系可描述为：
si ij x j i
j 1
n
yi f (si )
其中，xj（j=1～n）为来自其他神经元的输入信号； θi为该神经元的阈值； ωij表示从神经元j到神经元i的连接权值； si表示神经元的状态； f(· )为某种非线性函数，它将神经元的状态si变换 成神经元的输出yi，所以称为神经元的输出函数或者传 递函数。
第五章神经网络故障诊断
第九章神经网络故障诊断9.1 引言人工神经网络（Artificial Neural Network--ANN）是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果基础上提出的，用以模拟人类大脑神经网络结构和行为。
目前，尽管ANN还不是人脑神经网络系统的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟，但对ANN的研究成果已显示了ANN具有人脑功能的基本特征：学习、记忆和归纳。
ANN是一个高度复杂的非线性动力学系统。
由于其具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质非线性及自组织、自学习、自适应能力，已经成功地应用到许多不同的领域。
控制领域也成为其中之一。
其实，早在40年代，Wiener提出的控制论（Cybernetics），指的是包括数学、工程、生理和心理成果而实现人机协同这样一种理想境界。
只不过生理和心理学成果在控制界一直未受重视而已。
1986高峰会议，面对控制界存在的、难以用现存的成熟理论解决的问题：非线性性、复杂性、时变性，专家们提出了这样的想法：“能否从生物研究得到启发来设计出更好的机器？能否用生物行为作为判断工程系统品质的基准？控制论观点能否再次为我们提供新的思想源泉？…心理学对人类大脑如何协调全身几百个自由度运动的问题已进行了长期的研究，是否应当有所借鉴？…”。
从此，在控制界兴起了神经网络热。
那么，究竟ANN用于自动控制有那些优越性呢?(1) ANN可以处理那些难于用数学模型或规则描述的过程或系统，解决那些目前“只可意会，不可言传”的问题。
(2) ANN是本质的并行结构，在处理实时性要求高的自动控制领域显示出极大的优越性。
(3) ANN是本质非线性系统，给非线性控制系统的描述带来了统一的数学模型。
(4) ANN具有很强的信息综合能力，能同时处理大量不同类型的输入，能很好地解决输入信息之间的互补性与冗余性问题。
因此，它在多变量、大系统及复杂系统的控制上有明显的优越性。
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(1) 产生数据样本集
在神经网络训练完成后，需要有另外的测试数据来对 网络加以检验，测试数据应是独立的数据集合。
最简单的方法是：将收集到的可用数据随机地分成两 部分，譬如说其中三分之二用于网络的训练，另外三分之 一用于将来的测试，随机选取的目的是为了尽量减小这两 部分数据的相关性。
影响数据大小的另一个因素是输入模式和输出结果的 分布，对数据预先加以分类可以减少所需的数据量。相反， 数据稀薄不匀甚至互相覆盖则势必要增加数据量。
若采用上述任一方法得到的隐层节点数太多。这 时可考虑采用二个隐层。为达到相同的映射关系，采
用二个隐层的节点总数常常可比只用一个隐层时少。
(3) 训练和测试
在训练过程中对训练样本数据需要反复地使用。 对所有样本数据正向运行一次，并反传修改连接权一次 称为一次训练(或一次学习)，这样的训练需要反复地进 行下去直至获得合适的映射结果。通常训练一个网络需 要成百上千次。
3.2.3 神经网络的训练
(1) 产生数据样本集 (2) 确定网络的类型和结构 (3) 训练和测试
(1) 产生数据样本集
这里包括原始数据的收集、数据分析、变量选择以 及数据的预处理。
首先要在大量的原始测量数据中确定出最主要的输 入模式。这就需要对原始数据进行统计分析，检验它们 之间的相关性。找出其中最主要的量作为输入。
(2) 确定网络的类型和结构
在训练神经网络之前，首先要确定所选的网络类型。 若主要用于模式分类，尤其是线性可分的情况，则可 采用较为简单的感知器网络； 若主要用于函数估计，则可应用BP网络。 实际上，神经网络的类型很多，需根据问题的性质和 任务的要求来合适地选择网络类型。一般是从已有的网络 类型中选用一种比较简单而又能满足要求的网络。
具体选择有如下两种方法： a. 先设置较少节点，对网络进行训练，并测试网络的 逼近误差，然后逐渐增加节点数，直到测试的误差不再 有明显减小为止。
(2) 确定网络的类型和结构
b. 先设置较多的节点，在对网络进行训练时，采用
如下的误差代价函数
1 P nQ
(Q) 2
Q nq nq1 (q)
E (d x ) w f
(1) 产生数据样本集
在确定了最重要的输入量后，需进行尺度变换和预 处理。尺度变换常常将它们变换到 [-1, 1]或[0, 1] 的范围。 在进行尺度变换前必须先检查是否存在异常点（或称野 点），这些点必须剔除。
对于一个复杂问题应该选择多少数据，这也是一个 很关键的问题。系统的输入输出关系就包含在这些数据 样本中。所以一般说来，取的数据越多，学习和训练的 结果便越能正确反映输入输出关系。
(2) 确定网络的类型和结构
在网络的类型确定后，剩下的问题是选择网络 的结构和参数。
以BP网络为例，需选择网络的层数、每层的节 点数、初始权值、阈值、学习算法、节点变换函数 及参数、学习率及动量项因子等参数。这里有些项 的选择有一些指导原则，但更多的是靠经验和试凑。
(2) 确定网络的类型和结构
若确定了输入和输出变量后，网络输入层和输出层 的节点个数也便随之确定了。对于隐层的层数可首先考 虑只选择一个隐层。剩下的问题是如何选择隐层的节点 数。其选择原则是：在能正确反映输入输出关系的基础 上，尽量选取较少的隐层节点数，而使网络尽量简单。
t 2e2*p
隐层采用S型正切函数（tansig），输出层采 用线性型（purelin）。 程序见hs.m
学习速率一般选取为0.001-0.8之间，一般倾向于较小 的学习速率，本例选0.1；
BP网络训练时间较长，易陷入拒不饱和现象，可通过 附加动量参数进行改进，动量因子一般选取为0.95左右， 通过Matlab工具箱中的learnbpm函数可以添加动量因子， 本实验动量因子为0.9。 （1）由训练结果显示：能完成很好的逼近功能，误差是收 敛的。将输入步长从0.05变为0.1，可看到训练网络具体有 泛化能力。 （2）对同一训练样本，进行再次的训练时发现训练的轮数 差距比较大。其原因是：权值的自动选取功能。
(1) 产生数据样本集
但是选太多的数据将增加收集、分析数据以及网络训 练的所付的代价。选太少的数据则可能得不到正确的结果。
事实上数据的多少取决于许多因素，如网络的大小、 网络测试的需要以及输入输出的分布等。其中网络大小最 关键。通常较大的网络需要较多的训练数据。
一个经验规则是：训练模式应是连接权总数的5至10 倍。
pi pi
ij
2p1 i1
q1 i1 j1
E
w(q) ij
q,i,j
引入第二项的作用相当于引入一个“遗忘”项，
其目的是为了使训练后的连接权系数尽量小，可求得
这时E f
对w
( ij
q
)
的梯为
Ef w(q)
ij
E w(q)
ij
sg(nwi(q j))
(2) 确定网络的类型和结构
利用该梯度可求得相应的学习算法，利用该学习 算法，在训练过程中只有那些确实必要的连接权才予 以保留，而那些不很必要的连接将逐渐衰减为零。最 后可去掉那些影响不大的连接权和相应的节点，从而 得到一个适当规模的网络结构。
应注意，并非训练的次数越多越好。
(3) 训练和测试
训练网络的目的在于找出蕴含在样本数据中的输入 和输出之间的本质联系，从而对于未经训练的输入也能 给出合适的输出，即具备泛化功能。
由于所收集的数据都是包含噪声的，训练的次数过 多，网络将包含噪声的数据都记录了下来，但是对于新 的输入数据却不能给出合适的输出，也即并不具备很好 的泛化功能。
(3) 训练和测试
从如下误差曲线可以看 出，在用测试数据检验时， 均方误差开始逐渐减小，当 训练次数再增加时，测试检 验误差反而增加。误差曲线 上极小点所对应的即为恰当 的训练次数，若再训练即为 “过度训练”了。
BP网络在函数逼近中的应用
一、 问题的提出
要求设计一个BP网络，逼近以下指数衰减函数：
（3）修改隐层神经元的个数，观察函数的逼近及其训练轮 数（最初隐层神经元的个数为5）。 隐层神经元n=10时：训练需要498轮。 隐层神经元n=20时：训练需要1521轮。 隐层神经元 n=30时：到达最大训练轮数都没完成函数逼近。 隐层神经元n=3时：训练需要339轮。 隐层神经元n=2时：训练需要130轮。