实验七：基于神经网络的模式识别实验
7基于神经网络的模式识别实验要求
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP 网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。
在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。
联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。
三、实验条件Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。
四、实验内容1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。
（1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。
表1 BP网络结构模型的各项参数设置Network Name（神经网络名称）nn10_1Network Type（神经网络类型）Feed-forward backprop（前馈反向传播）Input ranges（输入信息范围）来自训练样本的输入数据（inputdata10）Training function（训练函数）TRAINGD(梯度下降BP算法)Performance function（性能函数）MSE（均方误差）Number of layers（神经网络层数）2Layer1（第1层）的Number ofneurons (神经元个数)6Layer1（第1层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）Layer2（第2层）的Number ofneurons (神经元个数)9Layer2（第2层）的TransferFunction (传递函数)LOGSIG（S型函数）（2）输入训练样本数据（inputdata10，outputdata10），随机初始化连接权（Initialize Weights），然后进行训练（Train），训练参数设置如表2所示，并观察训练目标值变化曲线图，最后把BP神经网络训练成功后(即误差不再变化后)的误差值填入表3。
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的利用神经网络实现模式识别，并验证其性能。
掌握基于神经网络的模式识别方法。
二、实验原理1.神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元节点相互连接而成。
在模式识别中，我们一般采用多层前向神经网络进行模式的训练和识别。
2.神经网络的训练过程神经网络的训练过程可以分为两步：前向传播和反向传播。
前向传播是指将输入样本通过网络的各个层传递到输出层，并计算输出结果。
反向传播是指根据输出结果和目标结果之间的误差，将误差反向传播到网络的各个层，并根据误差调整网络中的权值。
3.模式识别对于模式识别问题，我们首先需要将输入模式转化为特征向量，然后通过神经网络来训练这些特征向量，并将其与已知类别的模式进行比较，从而进行模式的识别。
三、实验步骤1.数据准备选择适当的模式识别数据集，例如手写数字识别的MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。
2.特征提取对于每个输入模式，我们需要将其转化为一个特征向量。
可以使用各种特征提取方法，例如像素值，轮廓等。
3.神经网络设计设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定各层的神经元数目。
4.神经网络训练使用训练集对神经网络进行训练，包括前向传播和反向传播过程。
可以使用各种优化算法，例如梯度下降法。
5.模式识别使用测试集对训练好的神经网络进行测试和验证，计算识别的准确率和性能指标。
6.性能评估根据得到的结果，评估神经网络的性能，并分析可能的改进方法。
四、实验结果通过实验我们可以得到神经网络模式识别的准确率和性能指标，例如精确度、召回率和F1-score等。
五、实验总结在本次实验中，我们利用神经网络实现了模式识别，并验证了其性能。
通过实验，我们可以掌握基于神经网络的模式识别方法，了解神经网络的训练和识别过程，以及模式识别中的特征提取方法。
实验结果表明，神经网络在模式识别问题中具有较好的性能，并且可以根据需要进行改进和优化。
基于人工神经网络的模式识别技术
基于人工神经网络的模式识别技术技术的发展让我们的生活变得更加舒适、便利，而人工智能已成为了当代科技中不可或缺的一部分。
在这个领域里，模式识别技术得到了广泛的应用，其中基于人工神经网络的模式识别技术更是引人注目，在各个领域都得到了广泛的应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是一种源自自然界生物神经系统的计算模型，它有着类似于人类和动物神经系统的结构和功能。
在它的功能实现过程中，利用大量的处理单元（神经元）和它们之间的连接模式，实现了大量的数据处理和分析。
每一个神经元相当于文脉单元，在进行信息传递时，神经元在其周边的神经元可以通过一些特定的权重值同步调整神经元之间的联系，实现了数据处理和计算。
二、人工神经网络的应用随着科技的发展，基于人工神经网络的模式识别技术在各个领域被广泛应用。
以下列举几个典型案例：1. 医学人工神经网络在医学领域的应用非常广泛，它可以通过对大量的数据进行处理和分析，实现疾病的诊断与治疗。
例如，人工神经网络可以用于癌症的筛查和鉴别诊断。
在人员健康管理领域，结合人工神经网络技术，可以便捷地判断患者的健康状况，并作出相应的医疗决策。
2. 金融基于人工神经网络的模式识别技术在金融领域的应用也非常广泛，例如在股票交易领域，可以通过人工神经网络技术对市场趋势进行分析，并做出投资决策。
在金融风险管理领域，可以结合人工神经网络的技术，更好地进行风险预警和风险控制。
3. 汽车在汽车行业中，人工神经网络的应用主要是在智能驾驶方面。
通过与传感器、GPS和电子地图等技术结合，人工神经网络可以实现车辆位置、路况、甚至是驾驶员行为的自主识别、判断，从而实现自动驾驶。
三、人工神经网络的优势1. 可以处理大量数据人工神经网络具有处理大量数据的优势，通过对海量数据的分析和处理，可以更好地从数据中提取特征，实现数据的学习和分类。
2. 适用于复杂问题人工神经网络技术适用于复杂的问题，例如语音识别、人脸识别、文字识别等问题。
模式识别关于男女生身高和体重的神经网络算法
模式识别实验报告（二）学院：专业：学号：姓名：XXXX教师：目录1实验目的 (1)2实验内容 (1)3实验平台 (1)4实验过程与结果分析 (1)4.1基于BP神经网络的分类器设计 .. 1 4.2基于SVM的分类器设计 (4)4.3基于决策树的分类器设计 (7)4.4三种分类器对比 (8)5.总结 (8)1)1实验目的通过实际编程操作，实现对课堂上所学习的BP神经网络、SVM支持向量机和决策树这三种方法的应用，加深理解，同时锻炼自己的动手实践能力。
2)2实验内容本次实验提供的样本数据有149个，每个数据提取5个特征，即身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学及是否喜欢运动，分别将样本数据用于对BP神经网络分类器、SVM支持向量机和决策树训练，用测试数据测试分类器的效果，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判。
具体要求如下：BP神经网络--自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）；SVM支持向量机--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判；决策树--采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。
3)3实验平台专业研究方向为图像处理，用的较多的编程语言为C++，因此此次程序编写用的平台是VisualStudio及opencv，其中的BP神经网络为自己独立编写， SVM 支持向量机和决策树通过调用Opencv3.0库中相应的库函数并进行相应的配置进行实现。
将Excel中的119个数据作为样本数据，其余30个作为分类器性能的测试数据。
4)4实验过程与结果分析4.1基于BP神经网络的分类器设计BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
基于BP神经网络的故障模式识别与应用
建立
敛
BP
，
识别结果稳定
神 经 网 络 ； 故 障诊 断
文献标识码
：
A
文章编号
：
10 0 9 9 4 9 2
-
(2 0 0 8 )
10
—
0 10 3 0 3
—
1
引言
近 年来
，
3
现 代 化 企 业 中 的 工 厂 设 备 自动 化 程 度 普 遍 提
，
神 经 网 络 应 用 于 模 式 识 别 的优 势
。
行 状 态 监 控 进 行 了 仿 真试 验 研 究
层
，
其 神 经 网络 结 构 如 图 2 所 示
针对 具 体的识别实例
，
2
故 障识 别 系 统 的基 本 原 理
故 障诊 断 识 别 系 统 在 功 能 上 应 包 括 故 障 信 号 的 检 测
、
神经 网络对 函数和信号可 以 以
任意 的精度逼 近
神经 网络 改进 算 法
，
供依据
本文重 点研 究
。
一
种 改进 的 B P 神经 网络分类 器
变换 函数 和 动量 因子
隐层 作 用 函 数 采 用 新 的 变 换 函 数
即 由原 来 的 S 函 数
将 其 应 用 于 故 障诊 断 中
收 稿 日期
：
200 8 03 20
— —
匿鎏雪玉亚蚕
技术
变 为 厂（ ）＝ａ ｈ （ 。 新 的变 换 函 数 能 够 增 大 取 值 范 围 ， ｔｎ ） 有 利 于 加 速 收 敛 。 输 出层 采 用 线 性 函数 的 前 馈 神 经 网
应县
《模式识别》实验报告K-L变换特征提取
《模式识别》实验报告K-L变换特征提取基于K-L 变换的iris 数据分类⼀、实验原理K-L 变换是⼀种基于⽬标统计特性的最佳正交变换。
它具有⼀些优良的性质：即变换后产⽣的新的分量正交或者不相关；以部分新的分量表⽰原⽮量均⽅误差最⼩；变换后的⽮量更趋确定，能量更集中。
这⼀⽅法的⽬的是寻找任意统计分布的数据集合之主要分量的⼦集。
设n 维⽮量12,,,Tn x x x =x ，其均值⽮量E=µx ，协⽅差阵()T x E=--C x u)(x u ，此协⽅差阵为对称正定阵，则经过正交分解克表⽰为x =TC U ΛU ,其中12,,,[]n diag λλλ=Λ，12,,,n u u u =U 为对应特征值的特征向量组成的变换阵，且满⾜1T-=UU。
变换阵TU 为旋转矩阵，再此变换阵下x 变换为()T -=x u y U ,在新的正交基空间中，相应的协⽅差阵12[,,,]xn diag λλλ==x U C U C。
通过略去对应于若⼲较⼩特征值的特征向量来给y 降维然后进⾏处理。
通常情况下特征值幅度差别很⼤，忽略⼀些较⼩的值并不会引起⼤的误差。
对经过K-L 变换后的特征向量按最⼩错误率bayes 决策和BP 神经⽹络⽅法进⾏分类。
⼆、实验步骤（1）计算样本向量的均值E =µx 和协⽅差阵()T xE ??=--C x u)(x u5.8433 3.0573 3.7580 1.1993??=µ，0.68570.0424 1.27430.51630.04240.189980.32970.12161.27430.3297 3.1163 1.29560.51630.12161.29560.5810x----=--C （2）计算协⽅差阵xC 的特征值和特征向量，则4.2282 , 0.24267 , 0.07821 , 0.023835[]diag =Λ-0.3614 -0.6566 0.5820 0.3155 0.0845 -0.7302 -0.5979 -0.3197 -0.8567 0.1734 -0.0762 -0.4798 -0.3583 0.0755 -0.5458 0.7537??=U从上⾯的计算可以看到协⽅差阵特征值0.023835和0.07821相对于0.24267和4.2282很⼩，并经计算个特征值对误差影响所占⽐重分别为92.462%、5.3066%、1.7103%和0.52122%，因此可以去掉k=1~2个最⼩的特征值，得到新的变换阵12,,,newn k u u u -=U。
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验
一、实验背景
模式识别是机器学习领域中的一项重要研究领域，它可以被应用于多个领域，包括计算机视觉，图像处理，智能交通，自然语言处理和生物信息学等。
模式识别的目的是从观察到的数据中检测，理解和预测结果。
其中，神经网络（应用模式识别）是人工智能的关键部分，它模拟人类的神经元的工作方式，并且可以被用来识别，分类，计算和获取模式。
二、实验目标
本次实验的目的是，探讨神经网络在模式识别中的应用，并使用一个基于神经网络的模式识别系统来识别模式。
三、实验内容
（一）数据预处理
在进行本次实验之前，需要进行数据预处理，以便能够更好地使用神经网络。
数据预处理的目的是通过将原始数据处理成神经网络可以处理的格式，以便更好地提取特征。
（二）神经网络模型设计
（三）神经网络模型训练
在训练神经网络模型时，首先需要准备一组被识别的模式。
基于BP神经网络的手势动作表面肌电信号的模式识别
Ｐ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆＧｅ ｔ ｒ ｕ ｆ ｃ ａ ｔ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｏ ｓｕ ｅ ｓ Ｓ ｒａ ｅ ｅ ｉ
Ｍ ｙ ｅｅ ｔ ｏ ｒ ｍ ｉ ｎ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｕｒ ｌＮｅｗｏ ｋ ｏ ｌ ｃ ｒ ｇ ａ Ｓ ｇ ａ ａ ｅ ｎ ＢＰ Ｎｅ ａ ｔ ｒ ｓ
．
Ｙ ｎ ，Ｙ Ｎ Ｊ ａ， ＨＥ ｉｎ Ｚ Ｎ ｕ Ｕ Ｑｉｇ Ａ Ｇ ｉ ｉＣ Ｎ Ｘ ａ ｇ， ＨＡ Ｇ Ｘ ｈ
（ ｅａｔｅｔｆＥ ｃ ｏｉ Ｓｉ ｃ ｎ ｅ ｎｌ ｙ Ｕ ｉｒｔ ｏ ｃｉ ｃ ｎ ｅ ｎｌ ｈ ａ ｔ￣ｉ ３０７ Ｃ ／ Ｄｐｒ ｎ ｏ ｌ ｔｎ ｃ ｎｅ ｄＴｃ ｏ ｇ ， ｎ ｅｉ ｅ ｅ ｄＴｃｏ ｏ ｏ ／ ，ｔ ０ ２ ， ｈ， ｍ ｅｒ ｃ ｅ ａ ｈ ｏ ｖ ｓｙ ｆＳ ｎ ａ ｈ ｇ ｆＣ ｎ ｅ ２ ｙ ￣）
Ａ ｓ ａｔＳ ｎｌ ｇａｅｉ ｗｄｌ ｕｅ ｕ ａＩ ｌｅ ｎｔ ｓｐｐｒ ｏ ｅｆ ｔ ｅ ａｅｅｔ ｃ ｄ ｓ ｇｓｒ ｃ ｙｅ ｃ ｏｒ ｂｔ ｃ：ｉ ｎｕｇ ｓ ｉｅ ｓ ｉ ｏｒｄｊ ｉ ．Ｉ ｈ ａｅ，ｓ ａ ｒｓ ｒ ｘ ａｔ ，ｕｉ ｕ ａｅｍ ｏｌ ｔｇａ ｒ ｇ ａ ｙ ｄｎ ｙ ｆ ｉ ｍ ｅｕ ｒ ｅ ｎ ｆ ｅｒ ｍ
较 强的模 式分 类能 力 ， 而特征提 取 （ 幅度 绝 对值均 值 、 Ｒ模 型 系数 、 零 率 ） 利 用 了 多路 肌 电信 号 的信 息 ， Ａ 过 又
实验结果取得 了较高的识别正确率， 表明所采用的方法是有效的。 关键词 ： 式识 别 ； 模 手势语 言 ； 面肌 电信号 ；Ｐ网络 ；Ａ 表 Ｂ Ｒ模 型 系数 ； 零率 过
基于神经网络的声纹识别系统设计与实现-软件工程专业论文
基于神经网络的声纹识别系统设计与实现本论文旨在设计并实现一个基于神经网络的声纹识别系统，通过深度学习技术自动提取声纹特征，并进行声纹匹配和识别。
系统设计遵循模块化、可扩展和可移植的原则，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，结合多种数据增强和正则化技术，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
系统实现过程中，我们收集了大量的声纹数据，包括不同性别、年龄、方言和说话风格的数据，并对数据进行预处理和标注。
通过对比实验，我们验证了所设计系统的有效性，并与其他声纹识别方法进行了性能比较。
实验结果表明，基于神经网络的声纹识别系统在识别准确率、鲁棒性和实时性方面均表现出色，具有较高的应用价值。
本论文的主要贡献包括：1. 设计并实现了一个基于神经网络的声纹识别系统，系统具有模块化、可扩展和可移植的特点。
2. 提出了一种结合CNN和RNN的深度学习模型，能够自动提取声纹特征并进行声纹匹配和识别。
3. 通过对比实验，验证了所设计系统的有效性，并与其他声纹识别方法进行了性能比较。
1. 进一步优化深度学习模型，提高模型的识别准确率和鲁棒性。
2. 探索更多数据增强和正则化技术，提高模型的泛化能力。
3. 将所设计系统应用于实际场景，如身份认证、安全监控和智能语音交互等。
随着科技的不断进步，生物特征识别技术日益成熟，声纹识别作为其中的一种重要方式，在个人身份验证、安全监控等领域展现出了巨大的潜力。
传统的声纹识别技术主要依赖于手工特征提取和匹配，但在复杂多变的环境下，其准确性和鲁棒性往往难以满足实际应用的需求。
因此，我们需要探索新的方法来提高声纹识别的性能。
神经网络作为一种强大的机器学习工具，具有自动特征提取和模式识别的能力，为声纹识别提供了新的思路和方法。
基于此，本文设计并实现了一个基于神经网络的声纹识别系统，旨在通过深度学习技术自动提取声纹特征，并进行声纹匹配和识别。
在系统设计方面，我们遵循模块化、可扩展和可移植的原则，采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，结合多种数据增强和正则化技术，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
2.1 生物识别技术 .................................................................................................... 7
2.1.1 生物识别的定义 .....................................................................................................7 2.1.2 生物识别技术 ........................................................................................................7
7基于神经网络的模式识别实验要求
7基于神经网络的模式识别实验要求神经网络在模式识别领域中具有广泛应用，它通过模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的方式来进行模式识别任务。
在进行基于神经网络的模式识别实验时，我们需要遵循以下实验要求：1.实验目标：明确实验的目标，例如识别手写数字、人脸识别等。
确立目标有助于实验的设计和评估。
2.数据集选择：选择适合实验目标的数据集。
数据集应包含代表各类别的样本，并且具有足够的样本量。
常用的数据集有MNIST手写数字数据集、CIFAR图像数据集等。
3.数据预处理：对数据进行预处理，以便更好地适应神经网络模型的训练。
常见的预处理包括数据归一化、数据增强和数据划分等。
4.网络模型设计：选择合适的网络模型用于模式识别任务。
可以根据实验目标选择适当的神经网络结构，例如全连接神经网络、卷积神经网络或循环神经网络等。
5.参数设置：对于每个网络模型，需要设置合适的超参数。
超参数包括学习率、迭代次数、批次大小等。
通过调整这些超参数，可以优化模型的性能。
6. 训练与优化：使用训练集对神经网络模型进行训练，并使用验证集对模型进行优化。
可以使用常见的优化算法如梯度下降法或Adam优化算法等。
7.模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。
评估指标可以包括准确率、精确率、召回率等。
通过评估指标，可以了解模型在处理不同类别的样本时的性能。
8.结果分析与展示：对实验结果进行分析和解释。
可以使用混淆矩阵、ROC曲线等方法对模型的性能进行可视化展示。
同时，也可以与其他模型进行比较，以验证所设计模型的优越性。
9.实验总结：总结实验的收获和不足之处。
可以对实验目标是否达到、模型性能是否满足要求等进行总结，并提出进一步改进的方向。
在进行基于神经网络的模式识别实验时，需要严格遵循科学实验的规范，确保实验结果的可靠性和准确性。
同时，在实验过程中，也要保持对最新研究成果的关注，不断探索新的模型和算法，为模式识别领域的发展做出贡献。
基于离散Hopfield神经网络的数字模式识别
数字识别在现代科学发展中有着重要的意义。
特别是在车辆牌照的自动识别、表格数字的识别、证件数字的扫描识别中有广泛的应用。
当由于人为或者自然因素导致数据缺损或变形时，将会对数字提取带来一定的困难，对技术要求也较高，此时需要采用智能的提取方法去除干扰。
当前数字识别常用的方法是首先把所需识别的数字从图像中提取出来，再把多个数字组成的数字串分解成单个字符，最后利用分类器进行识别[1]。
根据人工神经网络方法设计的分类方法是人工智能分类方法的一种，其具有高度识别的功能，能够识别字符较集中的字符串，识别误差较小，应用较广。
Hopfield 神经网络具有联想记忆功能，能够在干扰的情况下对数字进行准确的识别，因此被广泛应用于图像识别、语声处理、信号处理、数据查询、模式分类等[2][3]。
一、离散Hopfield 网络模型离散Hopfield 神经网络第0层并不是真正的神经元，其无计算功能仅仅作为网络的输入层。
神经网络中第1层的神经元具有对信息进行计算处理的功能，是真正的神经元，其首先对输入层神经元信息进行加权求和，然后再经过神经元的作用函数处理产生输出。
离散Hopfield 网络输出端信息反馈到输入端，因此是一种典型的反馈神经网络；当给定神经网络输入值后，Hopfield 神经网络产生输出信息，输出信息会反馈到输入端，经过处理，得到新的输出，信息处理过程将一直进行下去，直到输出信息不再变化，即系统达到稳定，此时Hopfield 网络就会输出一个稳定的恒值。
对于建立一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。
二、数字识别模型建立离散Hopfield 神经网络模型的确立，最重要的是要找到输出稳定时的网络权值。
其具体过程如下：神经网络第j 个神经元的输入为：n j =∑i =1nw ij a j（1）神经网络中神经元的作用函数为阈值函数，因此第j 个神经元的输出为：a j =1，n j ≥θja j =-1，n j ≤θjj（2）神经网络模型为离散的Hopfield 神经网络，其输出状态是所有输出神经元输出信息的集合。
基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法
基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法摘要：随着大数据时代的来临，复杂系统的模式识别问题变得越来越重要。
BP神经网络作为一种重要的机器学习算法，已经在许多领域中得到了广泛的应用。
本文主要研究基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法，通过构建具有多层隐藏层的神经网络，实现复杂系统的模式分类和预测。
实验结果表明，基于BP神经网络的模式识别算法具有良好的分类和预测性能。
关键词：BP神经网络；复杂系统；模式识别；分类；预测一、引言复杂系统是指由大量相互作用的元素组成，且行为难以通过其组成部分的简单累加来预测的系统。
模式识别是处理大量数据的关键技术之一，它可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息，从而更好地理解和预测系统的行为。
BP神经网络是一种重要的机器学习算法，它通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值，使得神经网络的输出逐渐逼近真实值。
二、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值，使得神经网络的输出逐渐逼近真实值。
BP神经网络的基本原理包括正向传播和反向传播两个过程。
正向传播过程中，输入数据通过输入层进入神经网络，经过多层隐藏层的处理，最终到达输出层。
如果输出值与真实值存在误差，则进入反向传播过程。
反向传播过程中，根据误差的大小不断调整神经网络的权重和阈值，直到误差达到预设的阈值或迭代次数。
三、基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法基于BP神经网络的复杂系统模式识别算法主要包括以下几个步骤：数据预处理、特征提取、神经网络构建和训练、模式分类和预测。
数据预处理阶段主要是对原始数据进行清洗、归一化等处理，以便更好地提取特征。
特征提取阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，以便于后续的模式分类和预测。
神经网络构建和训练阶段主要是根据特征的数量和复杂度，构建具有多层隐藏层的神经网络，并通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和阈值。
模式分类和预测阶段主要是将训练好的神经网络用于新的数据，实现复杂系统的模式分类和预测。
基于神经网络的人脸识别实验报告
基于神经网络的人脸识实验报告别一、 实验要求采用三层前馈BP 神经网络实现标准人脸YALE 数据库的识别。
二、BP 神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP 神经网络，输入层为],,,[21n x x x X =，有n 个神经元节点，输出层具有m 个神经元，网络输出为],,,[21m y y y Y =,隐含层具有k 个神经元，采用BP 学习算法训练神经网络。
BP 神经网络的结构BP 网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP 网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP 网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
BP 算法主要包括两个阶段： (1) 向前传播阶段①从样本集中取一个样本(X p ,Y p )，将X p 输入网络，其中X p 为输入向量，Y p 为期望输出向量。
②计算相应的实际输出O p 。
在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。
这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程。
在此过程中，网络执行的是下列运算： (1)(2)()21(...((())...))n p n p O F F F X W W W =(2) 向后传播阶段①计算实际输出O p 与相应的理想输出Y p 的差； ②按极小化误差的方法调整权矩阵。
这两个阶段的工作一般应受到精度要求的控制，定义211()2mp pj pj j E y o ==-∑ (1)作为网络关于第p 个样本的误差测度（误差函数）。
而将网络关于整个样本集的误差测度定义为p E E =∑ (2)如前所述，将此阶段称为向后传播阶段，也称之为误差传播阶段。
为了更清楚地说明本文所使用的BP 网络的训练过程，首先假设输入层、中间层和输出层的单元数分别是N 、L 和M 。
模式识别实验
姓名：学号：院系：电子与信息工程学院课程名称：模式识别实验名称：神经网络用于模式识别同组人：实验成绩：总成绩：教师评语教师签字：年月日1实验目的1．掌握人工神经网络的基本结构与原理，理解神经网络在模式识别中的应用；2．学会使用多输入多输出结构，构造三层神经网络并对给定的样本进行分类；3．分析学习效率η，惯性系数α，总的迭代次数N，训练控制误差ε，初始化权值以及隐层节点数对网络性能的影响；4．采用批处理BP重复算法进行分类，结果与三层神经网络进行对比。
2原理2.1人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
2.1.1人工神经元图 1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元，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。
胞体：是神经细胞的本体（可看成系统）；树突：长度较短，接受自其他神经元的信号（输入）； 轴突：它用以输出信号；突触：它是一个神经元与另一个神经元相联系的部位，是一个神经元轴突的端部将信号（兴奋）传递给下一个神经元的树突或胞体；对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋；而对胞体的突触多为抑制性，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
模式识别实验报告哈工程
一、实验背景随着计算机科学和信息技术的飞速发展，模式识别技术在各个领域得到了广泛应用。
模式识别是指通过对数据的分析、处理和分类，从大量数据中提取有用信息，从而实现对未知模式的识别。
本实验旨在通过实践操作，加深对模式识别基本概念、算法和方法的理解，并掌握其应用。
二、实验目的1. 理解模式识别的基本概念、算法和方法；2. 掌握常用的模式识别算法，如K-均值聚类、决策树、支持向量机等；3. 熟悉模式识别在实际问题中的应用，提高解决实际问题的能力。
三、实验内容本次实验共分为三个部分：K-均值聚类算法、决策树和神经网络。
1. K-均值聚类算法（1）实验目的通过实验加深对K-均值聚类算法的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 初始化聚类中心：随机选择K个样本作为初始聚类中心；③ 计算每个样本到聚类中心的距离，并将其分配到最近的聚类中心；④ 更新聚类中心：计算每个聚类中所有样本的均值，作为新的聚类中心；⑤ 重复步骤③和④，直到聚类中心不再变化。
（3）实验结果通过实验，可以得到K个聚类中心，每个样本被分配到最近的聚类中心。
通过可视化聚类结果，可以直观地看到数据被分成了K个类别。
2. 决策树（1）实验目的通过实验加深对决策树的理解，掌握其基本原理和实现方法。
（2）实验步骤① 准备实验数据：选取一组具有分类标签的二维数据，包括100个样本，每个样本包含两个特征值；② 选择最优分割特征：根据信息增益或基尼指数等指标，选择最优分割特征；③ 划分数据集：根据最优分割特征，将数据集划分为两个子集；④ 递归地执行步骤②和③，直到满足停止条件（如达到最大深度、叶节点中样本数小于阈值等）；⑤ 构建决策树：根据递归分割的结果，构建决策树。
（3）实验结果通过实验，可以得到一棵决策树，可以用于对新样本进行分类。
3. 神经网络（1）实验目的通过实验加深对神经网络的理解，掌握其基本原理和实现方法。
基于神经网络的数字识别技术研究
基于神经网络的数字识别技术研究作者：刘锦来源：《软件导刊》2014年第02期摘要：将图像的像素特征与矩特征结合，构建了神经网络分类器，利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。
将图像二值化，并归一化为16*16大小，提取了其每个像素点的0、1特征共16*16=256维，图像的网格特征13维，及Hu矩特征7维，一共276维特征。
建立了BP神经网络分类器，分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练，得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短，收敛快的结论。
建立了PNN神经网络分类器，与BP神经网络分类器性能进行比较，实验结果表明，PNN神经网络分类器性能更好。
关键词关键词：神经网络；数字识别；特征提取中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：16727800（2014）0020058030引言数字识别是模式识别领域的一个重要分支，在表单自动读取、信息录入等方面有着重要作用。
图像的像素特征反映了图像的大量信息，稳定性好、易于实现。
其矩特征具有平移、旋转和缩放不变性，匹配性好[1]。
人工神经网络是由大量简单的基本元件——神经元相互连接，通过模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和分线性转换的复杂网络系统[2]。
自1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts提出神经元生物学模型以来，人工神经网络经过不断地发展成熟，至今已经广泛地应用于各个领域。
本文将图像的像素特征和矩特征相结合，用于人工神经网络分类器的训练和测试，获得了良好的识别效果。
1图像特征提取特征提取是根据测量数据确定出对分类有意义的数据作为特征数据，这些特征类内样本距离应尽量小，类间样本距离应尽量大[3]。
特征提取算法应具有较高的稳定性和鲁棒性，同时又便于提取，易于实现。
在特征提取之前，需要对图像进行预处理。
首先，将图像进行二值化处理，保证目标像素值为1，背景像素值为0；然后，将图像归一化为16*16像素大小。
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告基于BP神经网络的手写体数字图像识别PT1700105 宁崇宇PT1700106 陈玉磊PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。
本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。
1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。
利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。
计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。
为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。
其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。
很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。
人工智能实验报告范文
人工智能实验报告范文一、实验名称。
[具体的人工智能实验名称，例如：基于神经网络的图像识别实验]二、实验目的。
咱为啥要做这个实验呢？其实就是想搞清楚人工智能这神奇的玩意儿是咋在特定任务里大显神通的。
比如说这个实验，就是想看看神经网络这个超酷的技术能不能像人眼一样识别图像中的东西。
这就好比训练一个超级智能的小助手，让它一眼就能看出图片里是猫猫还是狗狗，或者是其他啥玩意儿。
这不仅能让我们深入了解人工智能的工作原理，说不定以后还能应用到好多超有趣的地方呢，像智能安防系统，一眼就能发现监控画面里的可疑人物或者物体；或者是在医疗影像识别里，帮助医生更快更准地发现病症。
三、实验环境。
1. 硬件环境。
咱用的电脑就像是这个实验的战场，配置还挺重要的呢。
我的这台电脑处理器是[具体型号]，就像是大脑的核心部分，负责处理各种复杂的计算。
内存有[X]GB，这就好比是大脑的短期记忆空间，越大就能同时处理越多的数据。
显卡是[显卡型号]，这可是在图像识别实验里的得力助手，就像专门负责图像相关计算的小专家。
2. 软件环境。
编程用的是Python，这可是人工智能领域的明星语言，简单又强大。
就像一把万能钥匙，可以打开很多人工智能算法的大门。
用到的深度学习框架是TensorFlow，这就像是一个装满各种工具和模型的大工具箱，里面有好多现成的函数和类，能让我们轻松搭建神经网络，就像搭积木一样简单又有趣。
四、实验原理。
神经网络这个概念听起来就很科幻，但其实理解起来也不是那么难啦。
想象一下，我们的大脑是由无数个神经元组成的，每个神经元都能接收和传递信息。
神经网络也是类似的，它由好多人工神经元组成，这些神经元分层排列，就像一个超级复杂的信息传递网络。
在图像识别里，我们把图像的数据输入到这个网络里，第一层的神经元会对图像的一些简单特征进行提取，比如说图像的边缘、颜色的深浅等。
然后这些特征会被传递到下一层神经元，下一层神经元再对这些特征进行组合和进一步处理，就像搭金字塔一样，一层一层地构建出对图像更高级、更复杂的理解，最后在输出层得出图像到底是什么东西的结论。
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实验七：基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。
二、实验内容熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识别方法，对图像中的字符（英文字母）进行识别，能够区分出不同的形态的26个字母。
在Matlab中，采用BP神经网络，对读取的数据进行训练，进而识别。
1. 程序设计(1)程序各流程图实验中主程序流程图如图4-1所示：图4-1主程序流程图其中图像预处理的流程如图4-2 所示：图4-2图像预处理的流程神经网络训练的具体流程如图4-3所示：图4-3 神经网络训练流程(2)程序清单%形成用户界面clear all;%添加图形窗口H=figure('Color',[0.85 0.85 0.85],...'position',[400 300 500 400],...'Name','基于BP神经网络的英文字母识别',...'NumberTitle','off',...'MenuBar','none');%画坐标轴对象，显示原始图像h0=axes('position',[0.1 0.6 0.3 0.3]);%添加图像打开按钮h1=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[40 100 80 60],...'String','选择图片',...'FontSize',10,...'Call','op');%画坐标轴对象，显示经过预处理之后的图像h2=axes('position',[0.5 0.6 0.3 0.3]);%添加预处理按钮h3=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[140 100 80 60],...'String','二值化',...'FontSize',10,...'Call','preprocess');%添加识别按钮h4=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[240 100 80 60],...'String','字母识别',...'FontSize',10,...'Call','recognize');%添加显示识别结果的文本框%添加训练神经网络按钮h6=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[340 100 80 60],...'String','网络训练',...'FontSize',10,...'Call','Example1Tr');%预处理%preprocessp1=ones(16,16);bw=im2bw(X,0.5);%转换成二值图像%用矩形框截取图像[i,j]=find(bw==0);imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);%调整比例，变换成16*16图像rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);%显示预处理的结果axes(h2);imshow(p1);%Example1Tr，训练网络M=1;%人数N=26*M;%样本数%获取26个大写字母图像的数据for kk=0:N-1p1=ones(16,16);%初始化16*16的二值图像（全白）m=strcat(int2str(kk),'.bmp');%形成文件名x=imread(m,'bmp');%读取图像bw=im2bw(x,0.5);%转换成二值图像数据%用矩形框截取[i,j]=find(bw==0);%查找像素为黑的坐标%取边界坐标imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);%截取%调整比例，缩放成16*16的图像rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);%会存在转换误差%将bw1转换成标准的16*16图像p1[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);%将p1转换成输入向量for m=0:15p(m*16+1:(m+1)*16,kk+1)=p1(1:16,m+1);endend%形成目标向量for kk=0:M-1for ii=0:25t(kk+ii+1)=ii;endend%设置输入向量范围pr(1:256,1)=0;pr(1:256,2)=1;%创建两层BP神经网络，隐层有25个节点net=newff(pr,[25 1],{'logsig' 'purelin'},'traingdx','learngdm'); net.trainParam.epochs=2500;net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;%训练神经网络net=train(net,p,t);%存储训练好的神经网络%recognize，字符识别%生成向量形式M=figure('Color',[0.75 0.75 0.75],...'position',[200 200 400 200],...'Name','基于BP神经网络的英文字母识别结果',...'NumberTitle','off',...'MenuBar','none');M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','请先训练网络',...'FontSize',12,...'call','delete(M(1)) ' );for m=0:15q(m*16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);end%识别[a,Pf,Af]=sim(net,q);a=round(a);switch acase 0,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是A',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 1,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是B',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 2,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是C',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 3,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是D',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 4,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 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