小波神经网络(matlab)

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在Matlab中实现神经网络的方法与实例

在Matlab中实现神经网络的方法与实例

在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型,它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。

在计算机科学和人工智能领域,神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件,提供了一套完善的工具箱,可以方便地实现神经网络的建模和训练。

本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。

首先,我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构,然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型,最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。

一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。

每个神经元接收输入信号,并通过权重和偏置进行加权计算,然后使用激活函数对结果进行非线性变换。

这样,神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。

常见的神经网络结构包括前馈神经网络(Feedforward Neural Network)和循环神经网络(Recurrent Neural Network)。

前馈神经网络是最基本的结构,信号只能向前传递,输出不对网络进行反馈;而循环神经网络具有反馈连接,可以对自身的输出进行再处理,适用于序列数据的建模。

神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。

常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。

其中,梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数;反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用,通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。

二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中,可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。

首先,我们需要定义神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,以及每个神经元之间的连接权重。

例如,我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型:```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中,`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。

改进的小波神经网络及其Matlab仿真

改进的小波神经网络及其Matlab仿真

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s p : ( )( ) 算 隐层及 输 出层 的输 出 ; t 3用 1一 3计 e s p 计 算误 差 , ( ) 1 ) t 4: e 用 8 (3计算 梯 度 向量 ; s p : m+ , 果 m P 则 转 s p ; 则 , 算 代 价 函数 E, ( ) 6 修 改 网 络 参 数 , 时计 算 t 5 m= 1 如 e <, t4否 e 计 用 4 一() 同 A (E:E )一E W一 )若△ <0,0 EA ( ( ) ; E 。 贝 置田 =rx12 反 之 町=钾× . ; / 5, . 08 sp : t 6 当性 能 指 标 E小 于 预先 设 定 的某 个 值 £( 0 , 停 止 网络 的学 习 , 则将 r重置 为 1并 转 e s> )则 否 l l ,
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如何进行MATLAB神经网络的训练和预测

如何进行MATLAB神经网络的训练和预测

如何进行MATLAB神经网络的训练和预测【第一章】MATLAB神经网络的基础知识神经网络是一种模拟人类神经系统运行方式的计算模型,它通过模拟人类的感知、学习和决策过程,可以对复杂的问题进行处理和求解。

在实际应用中,MATLAB是一个常用的工具来进行神经网络的训练和预测。

本章将介绍MATLAB 神经网络的基础知识,包括神经网络的原理、MATLAB的神经网络工具箱以及神经网络训练和预测的一般步骤。

1.1 神经网络的原理神经网络由神经元(neuron)组成,每个神经元接收多个输入并产生一个输出。

神经网络的基本单元是感知器(perceptron),它由权重、偏置和激活函数组成。

权重决定了输入对输出的影响程度,偏置用于调整输出的偏移量,激活函数用于处理神经元的输出。

通过调整权重和偏置,神经网络可以学习和适应不同的输入输出模式。

常见的神经网络包括前馈神经网络(feedforward neural network)、循环神经网络(recurrent neural network)和卷积神经网络(convolutional neural network)。

前馈神经网络是最基本的神经网络类型,信息只能在网络中的一个方向流动,即从输入层到输出层。

循环神经网络具有反馈连接,可以记忆之前的状态信息,适用于序列数据的处理。

卷积神经网络则主要用于图像和语音等二维数据的处理。

1.2 MATLAB神经网络工具箱MATLAB提供了一个神经网络工具箱(Neural Network Toolbox),用于设计、训练和模拟神经网络。

该工具箱包括多种神经网络类型、各种激活函数、训练算法和性能函数等各种功能模块。

使用MATLAB神经网络工具箱可以方便地进行神经网络的建模和仿真。

在MATLAB神经网络工具箱中,神经网络被表示为一个网络对象(network object)。

网络对象由一系列图层(layer)组成,每个图层由若干个神经元组成。

网络对象还包括连接权重矩阵、偏置向量和训练参数等属性。

MATLAB中的神经网络模型构建与训练

MATLAB中的神经网络模型构建与训练

MATLAB中的神经网络模型构建与训练神经网络模型是一种模拟人脑神经元活动的数学模型,其可以用于进行各种复杂的数据分析和问题求解。

在MATLAB中,我们可以利用其强大的工具和函数来构建和训练神经网络模型。

本文将介绍MATLAB中神经网络模型的构建过程及其相关训练方法。

一、神经网络模型简介神经网络模型是由一系列相互连接的神经元组成的网络结构。

每个神经元都有多个输入和一个输出,输入通过权重被加权后,经过激活函数激活输出。

神经网络可以分为三层:输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收原始数据,隐藏层进行信息处理和特征提取,而输出层给出最终结果。

二、神经网络构建在MATLAB中,可以通过Neural Network Toolbox来构建神经网络。

首先,我们需要确定网络结构,包括输入层神经元数、隐藏层神经元数和输出层神经元数。

接下来,我们调用network函数来创建一个空的神经网络对象。

```matlabnet = network;```然后,我们可以通过net的属性来设置神经网络的各个参数,如输入层的大小、隐藏层的大小、激活函数等。

```matlabnet.numInputs = 1; % 设置输入层神经元数net.numLayers = 2; % 设置网络层数net.biasConnect = [1; 1]; % 设置偏置net.inputConnect = [1; 0]; % 设置输入连接yerConnect = [0 0; 1 0]; % 设置层连接net.outputConnect = [0 1]; % 设置输出连接yers{1}.size = 10; % 设置隐藏层神经元数yers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数yers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置激活函数```上述代码中,我们设置了一个具有10个隐藏层神经元的神经网络,其输入和输出分别为1个。

MATLAB中常见的神经网络模型介绍

MATLAB中常见的神经网络模型介绍

MATLAB中常见的神经网络模型介绍神经网络是一种模拟生物神经网络工作机制的数学模型。

它由许多人工神经元组成,这些神经元之间存在着连接,通过学习和优化,神经网络能够模拟和处理各种复杂的输入输出关系。

在MATLAB中,有许多常见的神经网络模型可供使用,下面将介绍其中几个。

一、前馈神经网络(Feedforward Neural Network)前馈神经网络是最常见和基本的神经网络模型之一。

它的结构由多层神经元组成,每一层的神经元与下一层的神经元完全连接,信号只能从输入层传输到输出层,不会反向传播。

前馈神经网络适用于分类、回归等问题。

在MATLAB中,创建一个前馈神经网络可以使用“feedforwardnet”函数。

可以设置隐藏层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。

通过训练数据,可以使用MATLAB提供的各种优化算法进行网络模型的训练和预测。

二、循环神经网络(Recurrent Neural Network)循环神经网络是一种具有回路结构的神经网络模型。

它的每一个神经元都接受来自上一时刻输出的信号,并将当前的输入和上一时刻的输出作为输入,进行计算。

循环神经网络能够处理具有时序关系的数据,例如序列预测、语言模型等。

在MATLAB中,创建一个循环神经网络可以使用“layrecnet”函数。

可以设置回路层的大小、传递函数类型、训练算法等参数。

通过训练数据,同样可以使用MATLAB提供的优化算法进行网络模型的训练和预测。

三、自组织映射网络(Self-Organizing Map)自组织映射网络是一种无监督学习的神经网络模型。

它通过将输入数据投影到一个低维的节点空间中,并学习节点之间的拓扑结构。

自组织映射网络在数据聚类、特征提取等领域有广泛的应用。

在MATLAB中,创建一个自组织映射网络可以使用“selforgmap”函数。

可以设置节点空间的维度、拓扑结构、距离度量等参数。

通过输入数据,可以使用MATLAB提供的训练算法进行网络模型的训练和预测。

小波神经网络

小波神经网络

new old old wkm wkm km wkm m 1
p
3.3.2 小波神经网络参数调整算法
输入层结点与隐含层结点之间的权值调整式
new old old wkm wkm km wkm p
N Enp Okp p ( nk wnk ) p xm wkm n 1 I k
隐含层与输出层之间的权值调整式
new old old wnk wnk nk wnk p
nk
E (d np ynp ) ynp (1 ynp ) wnk 、 分别表示调整前与调整后的隐含层结 点 k 与输出层结点 n 之间的连接权值; old wnk 为动量项。
p y n 为网络实际输出
算法的目标 不断调整网络的各项参数,使得误差 函数达到最小值
3.3.2 小波神经网络参数调整算法
隐含层输出
p M I b p k Okp h( k ), I kp wkm xm ak m 1 p xm 为输入层的输入

Okp 为隐含层的输出 wkm 为输入层结点
3.3.2 小波神经网络参数调整算法
待确定参数 连接权值 尺度系统 平移系数 小波神经网络参数调整算法 标准BP算法 BP算法的改正算法
3.3.2 小波神经网络参数调整算法
设小波神经网络为3层网络,包括输入层、隐 含层和输出层,输出层采用线性输出,输入层 有 M (m 1,2,, M ) 个神经元,隐含层有 K (k 1,2,, K ) 个神经元,输出层有 N (n 1,2,, N )个神经元。
谢谢!
3.3.1 概述
小波神经网络类型
松散型
小波分析对神经网络的输入进行初步处理,使得输入神经网 络的信息更易于神经网络进行处理

Matlab中的神经网络算法实现指南

Matlab中的神经网络算法实现指南

Matlab中的神经网络算法实现指南1. 引言神经网络是一种基于生物神经系统的模型,旨在模拟人脑的学习和决策过程。

在现代机器学习领域,神经网络被广泛应用于图像识别、语言处理、预测分析等各种任务中。

而Matlab作为一种功能强大的数值计算和可视化软件,提供了丰富的神经网络工具箱,可以帮助开发人员快速实现和调试各种神经网络算法。

本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱,并提供一些实现神经网络算法的指南。

2. Matlab中的神经网络工具箱Matlab提供了一个名为"Neural Network Toolbox"的工具箱,包含了大量的函数和工具,用于构建、训练和评估神经网络模型。

该工具箱支持多种类型的神经网络结构,包括前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。

此外,Matlab还提供了各种用于优化神经网络的算法,如反向传播算法、遗传算法等。

3. 构建神经网络模型在Matlab中,我们可以使用"feedforwardnet"函数来构建一个前馈神经网络模型。

该函数接受一个包含神经网络层结构的向量作为输入参数,并返回一个神经网络对象。

我们可以通过修改这个向量的元素来调整神经网络的结构和参数。

例如,下面的代码展示了如何构建一个包含两个隐藏层的前馈神经网络模型:```matlabnet = feedforwardnet([10, 5]);```4. 导入和预处理数据导入和预处理数据对于构建和训练神经网络模型至关重要。

Matlab提供了各种用于数据导入和预处理的函数和工具。

例如,可以使用"csvread"函数来导入CSV 格式的数据文件;可以使用"mapminmax"函数来对数据进行归一化处理;可以使用"splittingData"函数将数据划分为训练集、验证集和测试集等。

5. 为神经网络模型训练数据在Matlab中,我们可以通过调用"train"函数来训练神经网络模型。

小波神经网络简介

小波神经网络简介

小波神经网络的MATLAB函数
静态非线性回归小波神经网络的创建
指令格式
THETA = wnetreg(y, x, nbwavelon, max_epoch, initmode, min_nbw, levels)
参数说明
输出参数 THETA 小波回归模型的估计参数。 输入参数 y 是一个列向量,x 对于单输入为一个列向量;对于多输 入,x=[x1 x2 ... xm],每个xi都是一个列向量。 nbwavelon:构建小波网络的小波数量 max_epoch:最大训练次数; initmode为初始化模式 min_nbw:最小输入模式数 min_nbw和levels为可选项
其中,D(k)表示k时刻的负梯度,D(k-1)表示k-1时刻的负 梯度,η为学习率,α是动量因子,范围是[0,1]。当α=0时, 权值修正只与当前负梯度有关系,当α=1时,权值修正就 完全取决于上一次循环的负梯度了。这种方法所加入的动 量项实质上相当于阻尼项,它减少了学习过程的振荡趋势, 从而改善了收敛性。 动量因子可以通过net.trainParam.mc设定,若不设定, 缺省值为0.9。
小波神经网络的优点
(1)小波变换通过尺度伸缩和平移对信号进行多尺度分析,
能有效提取信号的局部信息 (2)神经网络具有自学习、自适应和容错性等特点,并且 是一类通用函数逼近器。 (3)小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论 确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性 (4)小波神经网络有更强的学习能力,精度更高对同样的 学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快
小波网络的具体分类
(1) 用小波函数直接代替隐层函数 根据所选取的小波基函数的连续性的不同,可以将该模型分 为连续参数的小波神经网络和基于小波框架的小波神经网络 两种: ① 连续参数的小波神经网络

MATLAB程序代码--神经网络基础问题整理

MATLAB程序代码--神经网络基础问题整理

MATLAB程序代码--神经网络基础问题整理所选问题及解答大部分来源于/bbs/资料大部分为江南一纪收集整理对其他参与整理的版友(不一一列举)及资料的原创者一并表示感谢因江南对神经网络的理解也不是很多错误之处难勉请谅解有什么问题可以来/bbs/的『人工神经网络专区』交流***************************************************************** 1神经网络的教材哪本比较经典神经网络原理Simon Haykin ? 叶世?史忠植译神经网络设计神经网络书籍神经网络模型及其matlab仿真程序设计周开利(对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型的网络对象及其属性做了详细的论述,后者在神经网络理论与matlab7实现那本书里面是没有的)神经网络理论与matlab7实现(这本书对初学这入门还是挺不错的,看过了,就对matlab神经网络工具箱有教好的了解)神经网络设计(我认为这是一本很好的书,讲理论不是很多,看过之后就会对神经网络的原理有更好的了解)神经网络结构设计的理论与方法(这本书对提高网络的泛化能力的一些方法做了讲述,并且书后有程序,对网络结构的设计应该是挺有帮助的)摘自给初学matlab神经网络的一点建议/bbs/read.php?tid=1111&keyword=2 神经网络理论的发展与前沿问题神经网络理论的发展与前沿问题刘永?摘要系统地论述了神经网络理论发展的历史和现状,在此基础上,对其主要发展趋向和所涉及的前沿问题进行了阐述.文中还作了一定的评论,并提出了新的观点.关键词神经网络理论,神经计算,进化计算,基于神经科学和数学的研?查看原文/bbs/read.php?tid=5374&keyword=%C9%F1%BE%AD%CD%F8%C2%E73 神经网络的权值和阈值分别是个什么概念??权值和阈值是神经元之间的连接,将数据输入计算出一个输出,然后与实际输出比较,误差反传,不断调整权值和阈值假如p1=[1 1 -1]';p2=[1 -1 -1]';属于不同的类须设计分类器将他们分开这里用单层神经元感知器初始权值w=[0.2 0.2 0.3] b=-0.3输出a1 a2a1=hardlims(w*p1+b)a2=hardlims(w*p2+b)如果不能分开,还须不断调整w,b这里说明一下权值w 阈值b 而已简单地说,阈值也可以看作一维权值,只不过它所对应的那一维样本永远是-1(也有的书上说是1),这样就把输入样本增加了一维,更有利于解决问题./bbs/read.php?tid=6078&keyword=%C9%F1%BE%AD %CD%F8%C2%E74 神经网络归一化看了研学和ai创业研发俱乐部神经网络版及振动论坛部分帖子内容,对归一化做一下整理,冒昧引用了一些他人的观点,有的未列出其名,请谅解-------------------------------------------------------------------------------------------------------关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供大家参考:(by james)1、线性函数转换,表达式如下:y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

MATLAB中的神经网络算法详解

MATLAB中的神经网络算法详解

MATLAB中的神经网络算法详解一、引言神经网络是一种模拟生物神经元工作原理的计算模型,具有模式识别、分类、优化等各种应用。

在日常生活和工业生产中,我们经常会遇到需要处理大量数据并进行复杂计算的问题。

而神经网络算法正是为了解决这些问题而设计的。

MATLAB作为一种功能强大的数值计算软件,提供了丰富的神经网络算法库。

本文将通过对MATLAB中神经网络算法的详细解释,展示其在数据处理和分析方面的广泛应用。

二、神经网络基础1. 神经网络结构神经网络由神经元(或称为节点)和连接这些神经元的权重组成。

一般而言,神经网络通过层与层之间的连接来进行信息传递。

常见的神经网络结构包括前馈神经网络和循环神经网络。

前馈神经网络是最常见的神经网络结构之一。

它的信息传递是单向的,不会存在回路。

循环神经网络则允许信息在网络中进行循环传递,这使得它能够处理具有时序特点的数据。

2. 权重与偏置在神经网络中,每个连接都有一个权重,用来表示两个神经元之间的关系强度。

权重值可以是正、负,以及接近于零的任意值。

权重值越大,表示两个神经元之间的相关性越强。

除了权重,神经网络中还存在一个偏置值,用来表示神经元的激活阈值。

3. 激活函数激活函数决定了神经元的输出结果。

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。

激活函数的引入可以使神经网络模型拟合非线性问题。

三、MATLAB中的神经网络算法1. 建立神经网络模型在MATLAB中,可以利用神经网络工具箱来建立神经网络模型。

首先,我们需要确定网络的架构,包括输入层的节点数、隐藏层的节点数、输出层的节点数等。

然后,我们可以使用MATLAB提供的函数创建一个神经网络对象,设定各层的节点数以及激活函数类型。

2. 训练神经网络神经网络的训练过程是一个优化问题。

训练过程中,我们需要定义一个损失函数来衡量模型在训练数据上的拟合程度。

MATLAB提供了多种优化算法,如反向传播算法、遗传算法等,用于调整网络中的权重和偏置,从而最小化损失函数。

小波神经网络简介

小波神经网络简介
学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快
小波神经网络的缺点
(1)在多维输入情况下,随着网络的输入维数增加,网络 所训练的样本呈指数增长,网络结构也将随之变得庞大, 使得网络收敛速度大大下降。 (2)隐含层结点数难以确定。 (3)小波网络中初始化参数问题,若尺度参数与位移参数 初始化不合适,将导致整个网络学习过程的不收敛。 (4)未能根据实际情况来自适应选取合适的小波基函数
(2)平均值为零,也就是
常用的小波函数
Haar小波
Mexican Hat Meyer小波
Sym6 小波
db6小波
离散小波、二进小波和多尺度分析
离散小波:对定义的小波函数的尺度参数a,平移参数 b,按如下规律进行离散采样
二进小波:即取a为离散值,a为2的j次方,j ϵ Z; b任然取连续的值
多分辨率分析:多分辨率分析(Multi-resolutionAnalysis)又称 多尺度分析,其在小波分析中占有非常重要的地位,它是建 立在函数空间概念上的理论,它重点在于处理整个函数集,而 非侧重处理作为个体的函数。多分辨率分析从函数空间的角 度将一个函数表示为一个低频成分和不同分辨率下的多个高 频成分。更为重要的是,多分辨率分析不仅提供了构造小波 的统一框架,而且提供了函数分解与重构的快速算法
输出层输出为
为输出层的输入 为隐含层结点 与输出层结点 之间 的权值
隐含层与输出层之间的权值调整式
分别表示调整前与调整后的隐 含层结点k 与输出层结点n 之间的连 接权值;
为动量项。
输入层结点与隐含层结点之间的权值调 整式
分别为调整前与调整后的输入 层结点 m 与隐含层结点 k 之间的权 值
为动量项
小波的数学概念
小波母函数ψ (t): 必须满足容许条件:

基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究

基于Matlab的小波神经网络参考作物腾发量预测模型研究
沈 阳农 业 大 学学报 , 2 0 1 3 — 0 8 , 4 4 ( 4 ) : 4 5 7 — 4 6 0
J o u r n a l o f S h e n y a n g Ag r i c u l t u r a l Un i v e r s i t y, 2 0 1 3 — 0 8 , 4 4 f 4 ) : 4 5 7 — 4 6 0
me t a b o l i s m G M
( 1 ,1 )p r e d i c t i o n mo d e l w e r e e s t a b l i s h e d a n d f o r e c a s t i n g r e s u l t s w a s a n a l y z e d c o n t r a s t i v e l y ,w i t h D l a i a n a s a n
W a v e l e t Ne ur a l Ne t wo r k Fo r e c a s t i ng Mo de l f o r t he Re f e r e n c e Cr o p
EV a p 0 t r a n s p i r a t i 0 n Ba s e d o n Ma t l a b
W ANG Ku n ,CHEN Ta o — t a o ,LI Xu e ,ZHANG La n— f e n ,CHI Da o — c a i
( C o l l e g e o f Wa t e r C o n s e r v a n c y , S h e n y a n g A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y , S h e n y
Ab s t r a c t :T h e r e f e r e n c e c r o p e v a p o t r a n s p i r a t i o n i s t h e k e y p a r a me t e r f o r e s i t ma t i n g e v a p o t r a n s p i r a t i o n . I t s a c c u r a t e f o r e c a s t h a s t h e v i t a l s i g n i f i c a n c e t o i mp r o v e t h e f o r e c a s t i n g p r e c i s i o n o f c r o p w a t e r r e q u i r e me n t .T h e wa v e l e t n e u r a l n e t w o r k w a s i n t r o d u c e d i n t o t h e r e f e r e n c e c r o p e v a p o t r a n s p i r a t i o n f o r e c a s t .B y Us i n g t h e Ma l f a b t o o l b o x ,t h e wa v e l e t n e u r l a n e t w o r k mo d e l a n d t h e g r e y

基于小波神经网络的人脸识别算法

基于小波神经网络的人脸识别算法

Value Engineering 0引言利用计算机技术对人脸图像进行分析,提取出图像中的有效特征,从能够达到判别人的身份的目的,这种技术被称之为人脸识别技术。

常见的人脸识别技术有三大类,分别是基于代数特征的识别技术、基于几何特征的识别技术以及基于神经网络的识别技术。

其中基于神经网络的人脸识别技术是经过神经网络的训练,从而获得识别函数,最终能够对人脸进行识别。

针对人脸识别的特征,可以利用小波神经网络实现对人脸的识别。

将小波分析理论和人工神经网络相结合可以构造成小波神经网络,目前已经有了非常广泛的应用,比如,系统辨识、参数估计以及信号处理等。

小波神经网络的收敛性和小波函数的平移系数和伸缩系数关系密切,为了能够防止这个缺陷,可以利用梯度下降法以及递推最小二乘法对小波神经网络进行改进,进而能够得到全局最优解,提高人脸识别的准确性。

1人脸图像的预处理技术人脸图像的识别效果和以下一些影响因素有关,比如:采集设备的噪声、采集环境的光照、图像的高维度以及图像的背景等。

因此,在人脸图像识别以前,必须进行预处理。

人脸图像的归一化处理,一方面可以把不同尺寸的图像处理为相同尺寸的图像,并且将图像背景等因素的影响消除,从而能够确保人脸图像清晰度,主要包括对人脸图像的旋转操作、剪切操作等。

另外一方面,可以对人脸图像进行统一的灰度处理,从而能够使人脸图像灰度处于比较大的范围内,并且能够消除光照的影响。

可以利用直方图均衡化来进行有效的灰度处理。

2小波神经网络的理论概述小波神经网络属于一种前馈型神经网络,具有连接型的结构,小波神经网络的基本思想是以小波函数作为基函数,小波函数的伸缩系数以及平移系数分别对应着小波神经网络中从输入层到隐含层的权值系数和隐含层的阀值。

小波神经网络的基本结构如图1所示。

小波神经网络的理论数学公式如下所示:Y i =f i (X )=l j=1Σωij Φj m k=1Σb jk x k -r j ΣΣ(1)式中,X 代表了小波神经网络的输入向量,对应的形式如下所示:X=[X 1,X 2,X 3,…,X m ];Y 代表了小波神经网络的输出向量,对应的形式如下所示:Y=[Y 1,Y 2,Y 3,…,Y n ];ωij 代表了小波神经网络中从节点i 到节点j 的权重;Φj 代表了小波神经网络隐含层节点j 对应的小波函数;b jk 代表了小波神经网络中小波基函数的伸缩系数;r j 表示小波神经网络中小波基函数的平移系数;l 、m 、n 分别代表了小波神经网络的隐层节点的个数、输入节点的个数以及输出节点的个数。

MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件

MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型共55页课件
函数 列向量 w j (t ) 行向量 wi (t)
阈值向量b(t)
标量元素bi (t ) ,i为行,t为时间或迭代函数
网络层符号
加 个权神和经元: ,nns为mm 加,m权为和第m个网络层, s m 为第
网 个络神层经输元出,a为: a输smm出, m为第m个网络层, s m 为第 s m
p2 2,2
p{2}2(,2)
例:
iw
1 ,1 2 ,3
=
iw{1,1}2(,3)
p1,(k1) p{1,k1}
p2 2,(k 1)p{2,k1 }2()
神经网络工具箱常用函数列表
重要的感知器神经网络函数:
初始化: initp 训练: trainp 仿真: simup 学习规则: learnp
Hardlim x>=0 y=1;x<0 y=0 Hardlims:x>=0 y=1; x<0 y=-1 Purelin :y=x Satlin:x<0 y=0;x>1 y=1;x>=0&&x<=1 y=x;
Logsig:y= 1 1 ex
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的,人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。
MATLAB工具箱中的神经网络结构
多层网络的简化表示:
MATLAB神经网络工具箱中的神经 网络模型
基本概念: 标量:小写字母,如a,b,c等; 列向量:小写黑体字母,如a,b,c等,意为一列
数; 矩阵向量:大写黑体字母,如A,B,C等
权值矩阵向量W(t)
标量元素 wi, j (t) ,i为行,j为列,t为时间或迭代
n

神经网络PPT课件-基于MATLAB算法(BP.遗传算法.RBF.小波)

神经网络PPT课件-基于MATLAB算法(BP.遗传算法.RBF.小波)

正因为人工神经网络是对生物神经网络的模仿,它具有一些传统 逻辑运算不具有的优点。主要包括: 一、非线性。非线性是自然界的普遍特性。人脑的思考过程就是 非线性的。人工神经网络通过模仿人脑神经元结构的信息传递过 程,可以进行线性或者非线性的运算,这是人工神经网络的最特 出的特性。
二、自适应性。神经网络的结构中设置了权值和阈值参数。网络 能够随着输入输出端的环境变化,自动调节神经节点上的权值和 阈值。因此,神经网络对在一定范围变化的环境有பைடு நூலகம்强的适应能 力。适用于完成信号处理、模式识别、自动控制等任务。系统运 行起来也相当稳定。
③引入陡度因子
误差曲面上存在着平坦区域。权值调整进入平坦区的原因是神经元输出进入了转 移函数的饱和区。如果在调整进入平坦区域后,设法压缩神经元的净输入,使其 输出退出转移函数的饱和区,就可以改变误差函数的形状,从而使调整脱离平坦 区。实现这一思路的具体作法是在原转移函数中引入一个陡度因子。
BP神经网络的MATLAB算法
BP神经网络模型
• BP (Back Propagation)神经网络,即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含层或者多隐含层结 构;最后一个隐含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。
l n 1 l
m n a
l log 2 n
步骤2:隐含层输出计算 根据输入变量 X,输入层和隐含层间连接权值 ij 以及隐含层阈值 a, 计算隐含层输出H。
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%设定最大循环次数
max_epoch=50;
%设定修正权值的学习速率0.01-0.7
lr=0.7;
epoch=0;
x=0:0.01:0.3;%输入时间序列
d=sin(8*pi*x)+sin(16*pi*x);%目标输出序列
M=size(x,2);%输入节点的个数
N=M;%输出节点的个数
Wij=Wij-lr*d_Wij;
Wjk=Wjk-lr*d_Wjk;
b=b-lr*d_b;
a=a-lr*d_a;
%修正各个权值
y=zeros(1,N);%输出节点初始化
net=zeros(1,n);%隐形节点初始化
net_ab=zeros(1,n);%隐形节点初始化
for i=1:1:N
y = -1.75*sin(1.75*t).*exp(-(t.^2)/2)-t* cos(1.75*t).*exp(-(t.^2)/2) ;
d_Wjk(j,k)=-d_Wjk(j,k)*d_mymorlet(net_ab(j))*x(k)/a(j);%计算结束
end
%调整d_Wjk(j,k)
d_b(j)=d_b(j)+(d(i)-y(i))*Wij(i,j);%计算还没有结束
d_b(j)=d_b(j)*d_mymorlet(net_ab(j))/a(j);%计算结束
d_a=zeros(1,n);
d_b=zeros(1,n);
for i=1:1:N
for j=1:1:n
d_Wij(i,j)=-(d(i)-y(i))*mymorlet(net_ab(j));
%调整d_Wij(i,j)
for k=1:1:M
d_Wjk(j,k)=d_Wjk(j,k)+ (d(i)-y(i)) * Wij(i,j) ;%计算还没有结束
一小波神经网络程序
%参考 <青岛海洋大学学报> 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络%%
%step1---网络初始化-----------------------------------------
clc;
clear all;
%设定期望的误差最小值
err_goal=0.001;
% y(i)=mysigmoid(2,y(i));
end
end
epoch=epoch+1;
err=d-y;
SSE=err*err'/M;
[ epoch SSE]
end
%step5--------输出-------------------------------------------
end
y(i)=y(i)+Wij(i,j)*mymorlet(net_ab(j));
%mymorlet是judyever编写的小波函数,以后可以扩展成输入不同的小波名字即可
% y(i)=mysigmoid(2,y(i));
end
end
% plot(x,d,'r',x,y);
% title('训练前的目标序列和实际输出序列');
err=d-y;
SSE=err*err';
%step3--------调整各个参数-------------------------------------------
while (SSE>err_goal & epoch<max_epoch)
d_Wjk=zeros(n,M);
d_Wij=zeros(N,n);
plot(x,d,'r',x,y,':');
title('训练后的目标序列和实际输出序列');
% gtext({'This is the first line','This is the second line'})
% gtext({'First line','Second line'},'FontName','Times','Fontsize',12)
%step2--------对网络进行训练-------------------------------------------
for i=1:1:N
for j=1:1:n
for k=1:1:M
net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k);
net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j);
% step=(x(M)-x(1))/n;
% b=x(1)+step:step:x(1)+n*step;
% y=zeros(1,N);%输出节点初始化
y=zeros(1,N);%输出节点初始化
net=zeros(1,n);%隐形节点初始化
net_ab=zeros(1,n);%隐形节点初始化
legend('target output','WNN output',1);
这里面用到的两个子程序分别是:
function y=mymorlet(t)
y = exp(-(t.^2)/2) * cos(1.75*t);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%555
function y=d_mymorlet(t)
%调整d_b(j)
d_a(j)=d_a(j)+(d(i)-y(i))*Wij(i,j);%计算还没有结束
d_a(j)=d_a(j)*d_mymorlet(net_ab(j))*((net(j)-b(j))/b(j))/a(j);%计算结束
%调整d_a(j)
end
end
%step4--------网络重新计算-------------------------------------------
for j=1:1:n
for k=1:1:M
net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k);
net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j);
end
y(i)=y(i)+Wij(i,j)*mymorlet(net_ab(j));
%mymorlet是judyever编写的小波函数,以后可以扩展成输入不同的小波名字即可
n=10;%隐形节点的个数
%这个地方需要改进,由于实际上隐形节点的个数可以通过小波的时频分析确定
Wjk=randn(n,M);
Wij=randn(N,n);
% a=randn(1,n);
a=1:1:n;
b=randn(1,n);
% stepa=0.2*(x(M)-x(1));
% a=stepa:1n-1)+stepa;
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