神经网络实验1
BP神经网络详解-最好的版本课件(1)
月份 1
销量 月份 销量
2056 7
1873
2
2395 8
1478
3
2600 9
1900
4
2298 10
1500
5
1634 11
2046
6
1600 12
1556
BP神经网络学习算法的MATLAB实现
➢%以每三个月的销售量经归一化处理后作为输入
P=[0.5152
0.8173 1.0000 ;
0.8173
计算误差函数对输出层的各神经元的偏导
数
。 o ( k )
p
e e yio w ho y io w ho
(
yio(k) h who
whohoh(k)bo)
who
hoh(k)
e
yio
(12oq1(do(k)yoo(k)))2 yio
(do(k)yoo(k))yoo(k)
(do(k)yoo(k))f(yio(k)) o(k)
1.0000 0.7308;
1.0000
0.7308 0.1390;
0.7308
0.1390 0.1087;
0.1390
0.1087 0.3520;
0.1087
0.3520 0.0000;]';
➢%以第四个月的销售量归一化处理后作为目标向量
T=[0.7308 0.1390 0.1087 0.3520 0.0000 0.3761];
BP神经网络模型
三层BP网络
输入层 x1
x2
隐含层
输出层
-
y1
z1
1
T1
y2
z2
-
2
利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报。。。
利⽤神经⽹络进⾏⽹络流量识别——特征提取的⽅法是（1）直接原始报⽂提取前24字节，24个报。
国外的⽂献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使⽤的是全连接⽹络，传统机器学习特征⼯程的技术。
top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum number of bytes in IP packets server→client Maximum number of bytes in Ethernet package server→client Maximum segment sizeserver→client Mean segment size server→client Median number of control bytes in each packet bidirectional Number of bytes sent in initial window client→server Minimum segment size server→clientTable 7: Top 10 attributes as determined by connection weights《Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview》2018年⽂章，⾥⾯提到流量分类技术的发展历程：案例：流量识别流量识别任务（Skype, WeChat, BT等类别）1. 最简单的⽅法是使⽤端⼝号。
但是，它的准确性⼀直在下降，因为较新的应⽤程序要么使⽤众所周知的端⼝号来掩盖其流量，要么不使⽤标准的注册端⼝号。
数据挖掘实验（一）bp神经网络实验指导书48
数据挖掘实验（一）BP神经网络实验吴诗乐通信7班20123100053一、实验目的初步熟悉MATLAB 工作环境，熟悉命令窗口，学会使用帮助窗口查找帮助信息。
二、实验内容1、网络设计，包括输入层、隐含层、输出层节点个数的设计。
2、算法步骤3、编程，注意原始数据的通用化，数据输入的随机性。
4、网络训练，注意训练数据与验证数据分开。
5、网络验证6、结果分析，修改隐含层节点个数，修改学习率，分别对结果的影响。
三、实验数据本实验以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。
Iris数据集可以在/wiki/Iris_flower_data_set 找到。
也可以在UCI数据集中下载。
Iris数据集中Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。
不同品种的Iris 花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。
现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。
要求用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。
四、神经网络实现1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。
下面简要介绍归一化处理的原理与方法。
(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。
(2) 为什么要归一化处理？<1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
<2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。
<3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。
例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。
自动控制理论实验课程8.4.1 神经网络控制仿真实验
神经网络（一）实验原理1、单神经元单个人工神经元的模型结构如图所示，它是一个多输入、单输出的非线性信息处理单元。
图1神经元的基本结构其中，),,2,1(nix i=：从其他神经元传来的输入信号；w i：从其他神经元到该神经元的连接权值；θi：神经元的激活（兴奋）阈值；y：神经元i的输出，它可以与其他多个神经元通过权连接；f(·)：神经元的输出变换函数，一般为非线性画数，也称为激励函数或响应函数。
显然，单神经元模型是一个多输入单输出的非线性阈值器件，其输入、输出数学表达式可用下式描述；)(Xfy=∑=-=ni i i x wX1θ由此可看出，神经网络的数学模型的基本运算可归结为以下四步；（1）权值学习：对每个输入信号进行程度不等的加权计算；（2）阈值处理：对每个神经元输入进行程度不等的偏置处理；（3）求和运算：进行全部输入信号的组合效果的求和计算；（4）映射函数：通过激励函数)(∙f计算输出结果。
2、单神经元的PID控制器设计神经元作为构成神经网络的基本单元，具有自学习和自适应的能力，而且结构简单易于计算。
传统的PID调节器也具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系密切等特点。
将两者结合，便可以在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数和难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。
用神经元实现的自适应PID 控制器结构框图如图所示。
图2基于单个神经元的PID 控制器框图图中转换器的输入为设定值r(k)和输出y(k)，转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x 1，x 2，x 3。
K 为神经元的比例系数。
使用改进的Hebb 学习规则的控制算法及学习算法为：∑=+-=310)()(w )1()(u i i i k x k K k u k ∑==310)(/)()(i i ik wi k w k w )]()()[()()1()(w 11k e k e k u k e k w k P ∆++-=η)]()()[()()1()(w 22k e k e k u k e k w k I ∆++-=η)]()()[()()1()(w 33k e k e k u k e k w k D ∆++-=η式中)()(1k e k x =)1()()()(2--=∆=k e k e k e k x )2()1(2)()()(23-+--=∆=k e k e k e k e k x 对积分I 、比例P 和微分D 分别采用了不同的学习速率I η、P η、D η，以使对不同的权系数分别进行调整。
1神经网络概述
适应性(Applicability)问题
擅长两个方面： 对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种情况； 必须学习一个复杂的非线性映射。
目前应用：
人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策
等方面。 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组 合优化问题的最佳解的近似解（不是最佳近似解）等 方面也有较好的应用。
网（Adaptive Networks） 联接模型（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
37
ANN与传统AI技术的比较
项目 基本实现 方式 传统的AI技术 串行处理；由程序实现 控制 ANN技术 并行处理；对样本数据进行多目标学习；通 过人工神经元之间的相互作用实现控制
33
多学科性
神经生理学：了解结构、信息活动的
生理特征 认识科学：物理平面到认识平面的映 像表达、编码理论、符号方法等 数理科学：NN运算和状态分析的工具 信息论、计算机科学以及各工程领域： 工程应用
34
人脑信息处理的特点
巨量并行性 信息处理和存储单元结合在一起
自组织学习能力
9
什么是人工智能？
Artificial Intelligence，AI，最初在1956年被引入 AI是指用计算机模拟或实现的智能。 它是计算机科学的一个分支，研究的是如何使
机器具有智能的科学与技术。特别是如何在计 算机上实现或再现人工智能。 它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心 理学、语言学、逻辑学、认知科学、思维科学、 行为科学和数学，以及信息论、控制论和系统 论等众多领域。
络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题解决方法；
3、掌握软件实现方法； 为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。
BP人工神经网络试验报告一
BP⼈⼯神经⽹络试验报告⼀学号：北京⼯商⼤学⼈⼯神经⽹络实验报告实验⼀基于BP算法的XX及Matlab实现院（系）专业学⽣姓名成绩指导教师2011年10⽉⼀、实验⽬的：1、熟悉MATLAB 中神经⽹络⼯具箱的使⽤⽅法；2、了解BP 神经⽹络各种优化算法的原理；3、掌握BP 神经⽹络各种优化算法的特点；4、掌握使⽤BP 神经⽹络各种优化算法解决实际问题的⽅法。
⼆、实验内容：1 案例背景1.1 BP 神经⽹络概述BP 神经⽹络是⼀种多层前馈神经⽹络,该⽹络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。
在前向传递中,输⼊信号从输⼊层经隐含层逐层处理,直⾄输出层。
每⼀层的神经元状态只影响下⼀层神经元状态。
如果输出层得不到期望输出,则转⼊反向传播,根据预测误差调整⽹络权值和阈值,从⽽使BP 神经⽹络预测输出不断逼近期望输出。
BP 神经⽹络的拓扑结构如图1.1所⽰。
图1.1 BP 神经⽹络拓扑结构图图1.1中1x ,2x , ……n x 是BP 神经⽹络的输⼊值1y ,2y , ……n y 是BP 神经的预测值,ij ω和jk ω为BP 神经⽹络权值。
从图1.1可以看出,BP 神经⽹络可以看成⼀个⾮线性函数,⽹络输⼊值和预测值分别为该函数的⾃变量和因变量。
当输⼊节点数为n ,输出节点数为m 时,BP 神经⽹络就表达了从n 个⾃变量到m 个因变量的函数映射关系。
BP 神经⽹络预测前⾸先要训练⽹络,通过训练使⽹络具有联想记忆和预测能⼒。
BP 神经⽹络的训练过程包括以下⼏个步骤。
步骤1:⽹络初始化。
根据系统输⼊输出序列()y x ,确定⽹络输⼊层节点数n 、隐含层节点数l ,输出层节点数m ,初始化输⼊层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值ij ω和式中, l 为隐含层节点数; f 为隐含层激励函数,该函数有多种表达形式,本章所选函数为:步骤3:输出层输出计算。
根据隐含层输出H ,连接权值jk ω和阈值b ,计算BP 神经⽹络预测输出O 。
【上海交通大学】【神经网络原理与应用】作业1
10
5
0
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
1
Learning rates105 Nhomakorabea0
−5
−10
−15
−20
Class 1
−25
Class 2
Class 3 −30
−2 −1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Figure 1: Times of Iteration at Different Learning Rates
Figure 2: Result for Classification (P2)
4 1
3 0.5
2 0
−0.5
1
−1
0
−1.5
−1
−2
−2
−2.5
−3
−3
Class 1
−4
Class 1
Class 2
Class 2
−3.5
−5
−0.5
0
0.5
1
神经网络原理与应用第1讲：基础知识PPT课件
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模 型，它可以识别一些简单的
模式，但无法处理异或 （XOR）问题。
1974年，Paul Werbos提出 了反向传播算法，解决了感 知机模型无法学习异或问题
的问题。
2006年，加拿大多伦多大学 的Geoffrey Hinton等人提出 了深度学习的概念，开启了
权重更新是根据损失函数的梯度调整权重的过程，通过不断 地迭代优化，使神经网络逐渐接近最优解。权重更新的过程 通常使用梯度下降法或其变种进行。
03
神经网络的类型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息从输入层开始，逐层向前传递，直 至输出层。
详细描述
前馈神经网络中，每一层的神经元只接收来自前一层的输入，并输出到下一层。 这种网络结构简单，易于训练和实现，常用于模式识别、分类和回归等任务。
利用神经网络进行游戏AI的决 策和策略制定，如AlphaGo
等。
02
神经网络的基本概念
神经元模型
总结词
神经元是神经网络的基本单元，模拟 生物神经元的行为。
详细描述
神经元模型通常包括输入信号、权重 、激活函数和输出信号等部分。输入 信号通过权重进行加权求和，经过激 活函数处理后得到输出信号。
激活函数
06
神经网络的应用实例
图像识别
总结词
图像识别是神经网络应用的重要领域之一， 通过训练神经网络识别图像中的物体、人脸 等特征，可以实现高效的图像分类、目标检 测等功能。
详细描述
神经网络在图像识别领域的应用已经取得了 显著的成果。例如，卷积神经网络（CNN） 被广泛用于图像分类、目标检测和人脸识别 等任务。通过训练神经网络，可以自动提取 图像中的特征，并基于这些特征进行分类或 检测目标。这大大提高了图像识别的准确性
人工神经网络1(第1,2章)
1、感知过程，2、形象思维过程，
3、分布式记忆过程，4、自组织、自学习过程
1、ANN的一般结构：
ANN是由大量的，十分简单的处理单元（神经元）按照 一定规律，有机地相互连接起来而构成的系统。
连接线
其中有若干层， 相互连接
2、特点
a、传统计算机的‘存储’与‘计算’是独立分开的，因而在 ‘存储’与‘计算’之间存在“瓶颈”。
在建立理论模型的基础上，构造具体的神经网络模型（以实现计 算机模拟或者准备制作硬件）包括对网络学习算法的研究。—— 这是我们这门课程主要讨论的内容
4、人工神经网络应用系统 （是依赖于技术模型研究的成果）
在构造作出的网络模型及算法的基础上，利用ANN组成实际的应 用系统。
二、应用领域
从学科领域讲， ANN可用于函数逼近、分类、模式识别、聚类、 优化、联想和概率密度估计等领域。
以下是根据一些文献的介绍列出的ANN在一些领域中应用的情况：
1、模式识别与图像处理 印刷体和手写体字符识别、语音识别、指纹识别、人脸识别、签 字识别、图像压缩复原、DNA序列分析、癌细胞识别、心电图脑 电图识别、油汽藏检测、加速器故障检测、电路故障检测
2、控制及优化 机械手运动控制、运载体轨迹控制、化工过程控制、电弧炉控制
2、突触间隙
在突触处，两个细胞并未直接连接，存在间隙。它是生物神经元 进行信息传递和存储的重要部位，也是电系统和化学系统的耦合 部位。（电－>化－>电反应）
3、加权
两个神经元之间信号传递时“耦合”紧密的“程度”。或者说突 触连接的“强度”。权值有极性（正负）大小之分。
4、兴奋性与抑制性突触
当突触前的一个神经元使突触后的神经元的电位提高并且使其膜 电位接近阈值，使后一个神经元变得易于兴奋，则称此突触为 “兴奋性突触”。
1.神经网络
人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network-ANN），简称为神经网络（NN）：是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。
生物神经系统1生物神经元●树突：接受刺激并将兴奋传入细胞体；每个神经元可以有多个；●轴突：把细胞体的输出信号导向其他神经元；每个神经元只有一个；●突触：是一个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合点。
神经元的排列和突触的强度确立了神经网络的功能。
神经元主要由细胞体、树突、轴突和突触组成。
每个神经元约与104-105个神经元通过突触联接。
突触A B生物神经元1.1 生物神经网生物神经网络的六个基本特征：1）神经元及其联接；2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱；3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的；4）信号可以是刺激作用的，也可以是抑制作用的；5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态；6)每个神经元可以有一个“阈值”。
2019/6/107生物神经元人工神经元抽象1+n i i i v w x b==∑()y f v =1.2 人工神经网阈值M-P模型●w称为权重（weight）,一个input(输入)都与一个权重w相联系；如果权重为正，就会有激发作用；权重为负，则会有抑制作用.●圆的‘核’是一个函数，确定各类输入的总效果，它把所有经过权重调整后的输入全部加起来，形成单个的激励值。
1n i i i v w x b==+∑()y f v =●阈值/偏置：决定神经元能否被激活，即是否产生输出。
●激活函数/传递函数/转移函数：神经元的信息处理特性，对所获得的输入的变换。
()y f v=1,0()0,0x f x x ≥⎧=⎨<⎩1n i i i v w x b ==+∑1()n i i i f y w x b ==+∑单层感知器☐感知器的模式识别超平面（分类边界）是：1Ni i i w x b =+=∑11220w x w x b ++=当N维数是2是，分类的超平面是一条直线☐感知器实质是一个分类器。
精品课件-神经网络(侯媛彬)-第1章
第1章 智能控制技术基础
图1-1 智能控制的三元交结构
第1章 智能控制技术基础
人工智能(AI)是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信 息处理、启发式推理等功能。
自动控制(AC)描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学(OR)是一种定量优化方法，包括线性规划、网络规 划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 智能控制的定义可以有不同的描述，但从工程控制角度来 看，它的三个基本要素是： 智能信息、智能反馈、智能决策。 从集合的观点，可以把智能控制和它的三要素表示如下： ［智能信息］∩［智能反馈］∩
第1章 智能控制技术基础
1. (0，1) 在计算机上产生(0，1)均匀分布随机数的方法主要有三类。 一类是把已有的(0，1)均匀分布随机数放在数据库中，使用时 访问数据库，这类方法虽然简单但占用存储空间大； 另一类 是物理方法，用硬件实现； 第三类是利用数学方法产生(0，1) 均匀分布随机数，该方法经济实用，主要包括乘同余法和混合 同余法。下面介绍简单实用的乘同余法。
第1章 智能控制技术基础
1.1 智能控制的基本概念
智能控制是控制科学发展的高级阶段，是一门新兴的交叉 前沿学科。它具有极为广泛的应用领域，例如航空航天载人卫 星的精确导航控制、智能机器人柔性控制、深海石油钻机的智 能监测监控、智能过程控制、智能调度与规划、专家控制系统、 智能故障诊断与定位、医疗内镜监控智能仪器及柔性自动制造 系统的智能控制等。
解 (光盘上的程序名为FLch1eg1.m，可直接MATLAB 6.1 下运行。)
(1) 编程如下：
第1章 智能控制技术基础
A=6; N=100; x0=1; M=255; %
for k=1:N
%乘同余法递推100次开
人工智能实验1实验报告
人工智能实验1实验报告一、实验目的本次人工智能实验 1 的主要目的是通过实际操作和观察，深入了解人工智能的基本概念和工作原理，探索其在解决实际问题中的应用和潜力。
二、实验环境本次实验在以下环境中进行：1、硬件配置：配备高性能处理器、大容量内存和高速存储设备的计算机。
2、软件工具：使用了 Python 编程语言以及相关的人工智能库，如TensorFlow、PyTorch 等。
三、实验内容与步骤（一）数据收集为了进行实验，首先需要收集相关的数据。
本次实验选择了一个公开的数据集，该数据集包含了大量的样本，每个样本都具有特定的特征和对应的标签。
（二）数据预处理收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。
通过数据清洗、标准化、归一化等操作，将数据转化为适合模型学习的格式。
（三）模型选择与构建根据实验的任务和数据特点，选择了合适的人工智能模型。
例如，对于分类问题，选择了决策树、随机森林、神经网络等模型。
（四）模型训练使用预处理后的数据对模型进行训练。
在训练过程中，调整了各种参数，如学习率、迭代次数等，以获得最佳的训练效果。
（五）模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估。
通过计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。
（六）结果分析与改进对模型的评估结果进行分析，找出模型存在的问题和不足之处。
根据分析结果，对模型进行改进，如调整模型结构、增加数据量、采用更先进的训练算法等。
四、实验结果与分析（一）实验结果经过多次实验和优化，最终得到了以下实验结果：1、决策树模型的准确率为 75%。
2、随机森林模型的准确率为 80%。
3、神经网络模型的准确率为 85%。
（二）结果分析1、决策树模型相对简单，对于复杂的数据模式可能无法很好地拟合，导致准确率较低。
2、随机森林模型通过集成多个决策树，提高了模型的泛化能力，因此准确率有所提高。
3、神经网络模型具有强大的学习能力和表示能力，能够自动从数据中学习到复杂的特征和模式，从而获得了最高的准确率。
人工神经网络原理第1章习题参考答案
1.简述什么是人工神经网络。
简单地讲，人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能，采用数学和物理方法进行研究而构成的一种信息处理系统或计算机。
目前关于人工神经网络还尚未有一个严格的统一的定义，不同的科学家从各个不同侧面指出了人工神经网络的特点。
例如，美国神经网络学家Hecht Nielsen关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按照某种方式相互连接形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。
美国国防部高级研究计划局关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式”。
2.人工神经网络研究处于低潮的原因是什么？重新兴起的动因是什么？处于低潮的原因：1969年，美国著名人工智能学者M. Minsky和S. Papert出版的《感知机》（Perception）一书指出，简单的人工神经网络只能用于线性问题求解，能够求解非线性问题的人工神经网络应该具有中间层，但是在理论上还不能证明将感知机模型扩展到多层网络是有意义的。
重新兴起的动因：1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.Hopfield教授提出了Hopfield网络模型，并于1984年对Hopfield模型进行了电子电路实现。
Hopfield模型引入了物理力学分析方法，阐明了神经网络与动力学之间的关系，建立了神经网络稳定性判断依据，指出了信息存储在网络中各个神经元之间的连接上。
3.人工神经网络的特点是什么？人工神经网络擅长解决哪类问题？特点：(1) 固有的并行结构和并行处理特性；(2) 知识的分布存储特性；(3) 良好的容错特性；(4) 高度非线性及计算的非精确性；(5) 自学习、自组织和自适应性。
擅长解决的问题类型：联想记忆、非线性映射、分类与识别、优化计算等。
4.人工神经网络的信息处理能力体现在那些方面？体现在存储和计算两方面，其中信息存储能力取决于不同的神经网络模型，神经网络的拓扑结构、网络连接权值的设计方法等都可以影响一个神经网络的信息存储容量；计算能力主要表现为神经网络的非线性映射能力、并行分布计算能力等。
神经网络的设计与实现
神经网络的设计与实现神经网络是一种基于科学和技术原理的重要计算力量，它是一种能够模拟人类神经系统的计算模型。
神经网络在物联网、智能交通、金融、医疗、教育等领域得到广泛的应用，是互联网技术的重要组成部分。
本文将探讨神经网络的设计与实现。
一、神经网络的定义神经网络是一种由多个神经元相互连接的信息处理系统。
它是通过对神经系统的结构和功能进行模拟从而实现智能化的一种机器学习模型。
神经网络可以识别图像、语音、文本等信息，还可以进行预测、分类、聚类等操作。
二、神经网络的基本结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层的神经元接收外部输入数据，隐藏层用于对输入数据进行处理，输出层用于产生预测或分类结果。
每个神经元都具有一个权重和偏置项，用于计算它与其他神经元之间的连接权值。
三、神经网络的训练过程神经网络的训练过程是指通过对输入数据进行反复迭代，不断调整权重和偏置项，使得网络输出结果与真实值尽可能接近的过程。
神经网络的训练过程通常需要经过多个周期，每个周期包含多个批次，每个批次包含多个数据点。
四、神经网络的常用算法神经网络的常用算法有反向传播算法、卷积神经网络算法、循环神经网络算法、自编码神经网络算法等。
其中反向传播算法是最常用的一种算法，它通过对神经网络的误差进行反向传播来调整权重和偏置项，从而不断优化网络的性能。
五、神经网络的实现工具神经网络的实现工具有很多种，比如Python的TensorFlow、PyTorch、Keras等，还有R语言的MXNet、Caffe2、Torch等。
这些工具都提供了丰富的API接口和优化算法，可以快速实现各种类型的神经网络。
六、神经网络的应用神经网络在人脸识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、智能客服、物流配送等领域都有广泛的应用。
它还可以用来预测股价、信用评级、疾病风险等，为人类生产和生活提供了很多便利。
七、神经网络的挑战和前景神经网络在使用中也面临着挑战，比如数据噪声、过拟合、训练速度等方面仍待优化。
实验一、BP及RBP神经网络逼近
实验一、BP及RBF神经网络逼近一、实验目的1、了解MATLAB集成开发环境2、了解MATLAB编程基本方法3、熟练掌握BP算法的原理和步骤4、掌握工具包入口初始化及调用5、加深BP、RBF神经网络对任意函数逼近的理解二、实验内容1、MATLAB基本指令和语法。
2、BP算法的MATLAB实现三、实验步骤1、熟悉MATLAB开发环境2、输入参考程序3、设置断点，运行程序，观察运行结果四、参考程序1. BP算法的matlab实现程序%lr为学习步长，err_goal期望误差最小值，max_epoch训练的最大次数，隐层和输出层初值为零lr=0.05;err_goal=0.0001;max_epoch=10000;a=0.9;Oi=0;Ok=0;%两组训练集和目标值X=[1 1;-1 -1;1 1];T=[1 1;1 1];%初始化wki，wij（M为输入节点j的数量；q为隐层节点i的数量；L为输出节点k的数量）[M,N]=size(X);q=8;[L,N]=size(T);wij=rand(q,M);wki=rand(L,q);wij0=zeros(size(wij));wki0=zeros(size(wki));for epoch=1:max_epoch%计算隐层各神经元输出NETi=wij*X;for j=1:Nfor i=1:qOi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1;endend%计算输出层各神经元输出NETk=wki*Oi;for i=1:Nfor k=1:LOk(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1;endend%计算误差函数E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2;if (E<err_goal)break;end%调整输出层加权系数deltak=Ok.*(1-Ok).*(T-Ok);w=wki;wki=wki+lr*deltak*Oi';wki0=w;%调整隐层加权系数deltai=Oi.*(1-Oi).*(deltak'*wki)';w=wij;wij=wij+lr*deltai*X';wij0=w;endepoch %显示计算次数%根据训练好的wki，wij和给定的输入计算输出X1=X;%计算隐层各神经元的输出NETi=wij*X1;for j=1:Nfor i=1:qOi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1;endend%计算输出层各神经元的输出NETk=wki*Oi;for i=1:Nfor k=1:LOk(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1;endendOk %显示网络输出层的输出2、BP逼近任意函数算法的matlab实现程序⏹X=-4:0.08:4;⏹T=1.1*(1-X+2*X.^2).*exp(-X.^2./2);⏹net=newff(minmax(X),[20,1],{'tansig','purelin'});⏹net.trainParam.epochs=15000;⏹net.trainParam.goal=0.001;⏹net=train(net,X,T);⏹X1=-1:0.01:1;⏹y=sim(net,X1);⏹figure;⏹plot(X1,y,'-r',X,T,':b','LineWidth',2);3.RBF能够逼近任意的非线性函数⏹X=-4:0.08:4;⏹T=1.1*(1-X+2*X.^2).*exp(-X.^2./2);⏹net=newrb(X,T,0.002,1);⏹X1=-1:0.01:1;⏹y=sim(net,X1);⏹figure;⏹plot(X1,y,'-r',X,T,':b','LineWidth',3);五、思考题1. 将结果用图画出。
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班级：姓名：学号：实验日期：
ANN实验一单个神经元特性及感知器初步设计
要求：根据题目要求给出文字说明或截图。
题目1 认识单个神经元的特性
一、实验目的
熟悉的单个神经元的信息处理特性。
二、实验内容
观察Hardlim，Hardlims，Satlin，Satlins，Logsig，Tansig作为转移函数的单个神经元的信息处理能力。
三、实验步骤
(1) 在命令窗口键入nnd2n1
(2) 选择不同的转移函数，改变W，b的值，观察输出值的变化，描述每种神经元的信息处理方式。
（可选择2个转移函数观察，写出函数公式，并举例给出不同输入p下的输出y的值）
题目2 单个神经元的应用
一、实验目的
探索单个神经元的功能及初步应用。
二、实验内容（选择1题即可，4为选作）
1.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑非。
2.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑与。
3.选择一种转移函数，调整W和b，试图用单个神经元实现逻辑或。
4.选择一种转移函数，调整W和b，请分析是否可以用单个神经元实现逻辑异或？
三、实验步骤
(1)列写非、与、或、非的逻辑关系：
例如“非”：输入为1，输出为0
例如“与”，输入为1,1时，输出为1
(2)在命令窗口键入nnd2n1
(3)根据逻辑关系，选择合适的转移函数；
(4)调整权值W和b，给出如何实现以上逻辑。
题目3 感知器的功能及初步设计
一、实验目的
掌握感知器的功能。
二、实验内容
认识感知器的学习和训练，用demo完成书中题目3.1，记录W，b。
三、实验步骤
(1) 在命令窗口键入nnd4pr
(2) 将3.1中的样本在图中实现，对感知器进行训练。
(3) 记录初始值，以及正确分类后的W，b，以及训练次数。
1。