神经网络方法优秀课件
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胞的结构和功能的系统。它是由很多处理单元有机地联接起 来，进行并行的工作，它的处理单元十分简单，其工作是 “集体”进行的，它的信息传播，存贮方式与神经网络相似， 没有运算器、存贮器、控制器这些现代计算机的基本单元， 而是相同的简单处理器的组合。它的信息是存贮在处理单元 之间的连接上，因而它是与现代计算机完全不同的系统。
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包Fra Baidu bibliotek如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
1943年，仿照人类神经元的基本特征，McCulloch和Pitts提
层内有相互连接的前向网络、相互组合型网络。从学习方式
角度可分为有教师学习网络和无教师学网络；按层次划分，
可分为单层、两层和多层（但一般不超过3层）。
7.4 人工神经网络的学习算法
NN的工作过程分学习、训练阶段和回忆阶段。其学习方 式有如下几种:
(1)死记式学习:将网络事先设计成特殊记忆的模式，以后 当给定有关该系统的输入信息时，它们就被回忆起来。
神经网络方法
7.1 人工神经网络综述
• 二十世纪八十年代，人工神经网络取得了重大进展，在诸如
手写体邮政编码判读，蛋白质二级结构的识别，热力学参数 的求取，催化剂设计等许多方面取得成功，发展成为一门介 于物理、数学、计算机科学、神经生物学之间的交叉学科。
• 人工神经网络就是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X ( n ) x 1 ( n )x 2 ,( n )x 3 ,( n )
式中，xi(n) (i1,2,3)分别为温度、烟雾和温度采样信号。
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (n差) 值之和
(2)从例子中学习:在学习时给网络提供一个输入信息，教 师给出正确的输出信息，对系统进行训练，调节系统权值， 以使系统输出更接近期望结果，感知器就是这种教师学习的 例子。
(3)无导师学习:将网络设计成不需要教师直接指点的学习 方式，如竞争学习系统。
7.5 人工神经网络的特点和优越性
第一，具有自学习功能。例如图像识别，只需先把不同的图像 样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过 自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。 第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人 工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学 习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元 中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。 所以，神经网络承受硬件损坏的能力比一般计算机强得多。 第四，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化 解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反 馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找 到优化解。
m
ai(n) xi(n1)xi(n) i1,2,3 n0
则局部决策结果 u i为
ui fai(m )ST iD
式中， f (•为) 单位阶跃函数， 、u i STi (D 分i别1,2为,3)温度、烟雾或
湿度信号的决策结果和局部报警门限。
局部决策
当局部决策结果中的任一个输出为1时，则表示温度、烟雾 或湿度信号中有一种出现非平稳变化，即提请数据融合中心 对所有信息进行融合处理，得出最终判别。这样一方面可由 局部决策器分别实现各信号的预处理、标准化并滤除噪声， 减轻了融合中心的数据处理工作，具有并行分块处理的优点； 另一方面当局部决策结果中至少有一个为报警输出1时，就进 行后级数据融合，否则不送融合中心。这样既可以最大限度 的采集火情信息，并在早期识别火灾隐患，又可减少对具有 非显著火灾特征信息的计算处理，降低误报警。
(3)神经网络的自学习和自组织功能，使系统能适应环境的不断 变化以及输入数据的不确定性;
(4)神经网络的并行结构和并行处理机制。使得信息处理速度快， 能够满足信息的实时处理要求。
7.7 神经网络实例
• 火灾探测是一种特殊类型的信号检测，由传感器采集的火情
参数一方面具有不确定性，另一方面其不仅随火灾特征而变 化，也可能随环境变化和存在噪声等而有所改变，而且这种 变化往往与火灾参数变化特征基本相似，容易引起误报。
• 因此近年来出现了复合火灾探测器，即采用多通道传感器获
得多个信号参数如温度、烟雾等经过处理后判断火灾情况， 然而如何由多种信号分析合成得到最终的判断结果，并能适 应各种不同环境情况的有效算法还亟待研究。
神经网络实例(续)
局部决策
鉴于不同火情下多传感器系统测试的多个火情信息具有 很大的相关不确定性，如： • 明火条件下伴随着温度和烟雾信号的急剧增大同时湿度的下 降； • 阴燃火发生时则往往伴随着烟雾的增大同时温度和湿度的基 本稳定； • 而一些典型的干扰信号如厨房内是烟雾、温度、湿度信号同 时增大； 因此分布式检测系统首先对一种传感器采集的单一信号进行 局部决策，再送入融合中心根据其关联性得出最终决策。
出了历史上第一个神经元模型，称为M-P模型，这一模型形式
上表示为：
si(t 1 )( w is jj(t)i)
x 1 j
x
0
x0 其他
7.3 人工神经网络的结构模型
单层人工神经网络
两层人工神经网络
根据神经元之间连接方式的不同，人工神经网络可分为:不
含反馈的前向网络、从输出层到输入层有反馈的前向网络、
7.6 人工神经网络与信息融合的结合
利用神经网络实现信息融合技术，具有很多优越性:
(1)神经网络的信息存储在网络的连接权值和连接结构上，使得 传感器的信息表示具有统一的形式，便于管理和建立知识库;
(2)神经网络可增加信息处理的容错性，当某个信源的数据出现 差错时，神经网络的容错功能可以使系统正常工作，并输出可 靠的信息;
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包Fra Baidu bibliotek如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
1943年，仿照人类神经元的基本特征，McCulloch和Pitts提
层内有相互连接的前向网络、相互组合型网络。从学习方式
角度可分为有教师学习网络和无教师学网络；按层次划分，
可分为单层、两层和多层（但一般不超过3层）。
7.4 人工神经网络的学习算法
NN的工作过程分学习、训练阶段和回忆阶段。其学习方 式有如下几种:
(1)死记式学习:将网络事先设计成特殊记忆的模式，以后 当给定有关该系统的输入信息时，它们就被回忆起来。
神经网络方法
7.1 人工神经网络综述
• 二十世纪八十年代，人工神经网络取得了重大进展，在诸如
手写体邮政编码判读，蛋白质二级结构的识别，热力学参数 的求取，催化剂设计等许多方面取得成功，发展成为一门介 于物理、数学、计算机科学、神经生物学之间的交叉学科。
• 人工神经网络就是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X ( n ) x 1 ( n )x 2 ,( n )x 3 ,( n )
式中，xi(n) (i1,2,3)分别为温度、烟雾和温度采样信号。
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (n差) 值之和
(2)从例子中学习:在学习时给网络提供一个输入信息，教 师给出正确的输出信息，对系统进行训练，调节系统权值， 以使系统输出更接近期望结果，感知器就是这种教师学习的 例子。
(3)无导师学习:将网络设计成不需要教师直接指点的学习 方式，如竞争学习系统。
7.5 人工神经网络的特点和优越性
第一，具有自学习功能。例如图像识别，只需先把不同的图像 样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过 自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。 第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人 工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。 第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学 习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元 中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。 所以，神经网络承受硬件损坏的能力比一般计算机强得多。 第四，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化 解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反 馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找 到优化解。
m
ai(n) xi(n1)xi(n) i1,2,3 n0
则局部决策结果 u i为
ui fai(m )ST iD
式中， f (•为) 单位阶跃函数， 、u i STi (D 分i别1,2为,3)温度、烟雾或
湿度信号的决策结果和局部报警门限。
局部决策
当局部决策结果中的任一个输出为1时，则表示温度、烟雾 或湿度信号中有一种出现非平稳变化，即提请数据融合中心 对所有信息进行融合处理，得出最终判别。这样一方面可由 局部决策器分别实现各信号的预处理、标准化并滤除噪声， 减轻了融合中心的数据处理工作，具有并行分块处理的优点； 另一方面当局部决策结果中至少有一个为报警输出1时，就进 行后级数据融合，否则不送融合中心。这样既可以最大限度 的采集火情信息，并在早期识别火灾隐患，又可减少对具有 非显著火灾特征信息的计算处理，降低误报警。
(3)神经网络的自学习和自组织功能，使系统能适应环境的不断 变化以及输入数据的不确定性;
(4)神经网络的并行结构和并行处理机制。使得信息处理速度快， 能够满足信息的实时处理要求。
7.7 神经网络实例
• 火灾探测是一种特殊类型的信号检测，由传感器采集的火情
参数一方面具有不确定性，另一方面其不仅随火灾特征而变 化，也可能随环境变化和存在噪声等而有所改变，而且这种 变化往往与火灾参数变化特征基本相似，容易引起误报。
• 因此近年来出现了复合火灾探测器，即采用多通道传感器获
得多个信号参数如温度、烟雾等经过处理后判断火灾情况， 然而如何由多种信号分析合成得到最终的判断结果，并能适 应各种不同环境情况的有效算法还亟待研究。
神经网络实例(续)
局部决策
鉴于不同火情下多传感器系统测试的多个火情信息具有 很大的相关不确定性，如： • 明火条件下伴随着温度和烟雾信号的急剧增大同时湿度的下 降； • 阴燃火发生时则往往伴随着烟雾的增大同时温度和湿度的基 本稳定； • 而一些典型的干扰信号如厨房内是烟雾、温度、湿度信号同 时增大； 因此分布式检测系统首先对一种传感器采集的单一信号进行 局部决策，再送入融合中心根据其关联性得出最终决策。
出了历史上第一个神经元模型，称为M-P模型，这一模型形式
上表示为：
si(t 1 )( w is jj(t)i)
x 1 j
x
0
x0 其他
7.3 人工神经网络的结构模型
单层人工神经网络
两层人工神经网络
根据神经元之间连接方式的不同，人工神经网络可分为:不
含反馈的前向网络、从输出层到输入层有反馈的前向网络、
7.6 人工神经网络与信息融合的结合
利用神经网络实现信息融合技术，具有很多优越性:
(1)神经网络的信息存储在网络的连接权值和连接结构上，使得 传感器的信息表示具有统一的形式，便于管理和建立知识库;
(2)神经网络可增加信息处理的容错性，当某个信源的数据出现 差错时，神经网络的容错功能可以使系统正常工作，并输出可 靠的信息;