8人工神经网络.解答

11-第三篇 第4章 如何组织神经网络

第四章 如何组织神经网络 使用人工神经网络时，将面临神经网络结构参数的选择及样本数据的预备等问题。尽管对人工神经网络作了大量研究工作，但至今仍没有一个通用的理论公式来指导这些参数的选择，这里对一些基本方法加以介绍。 4.1 输入和输出层的设计问题 4.1.1 网络信息容量与训练样本数的匹配 在用ANN 解决实际问题时，训练样本的数量在众多要求中往往难于确定，特别它还与网络参数相关，网络参数指输入层、隐层及输出层结点数。对于确定的样本数，网络参数太少则不足以表达样本中蕴涵的全部规律；而网络参数太多，则由于样本信息少而得不到充分的训练。 多层前馈网络的分类逼近能力与网络的信息容量相关，如网络信息容量用网络的权值和阈值总数n w 表示，则训练样本数P 与给定的训练误差ε之间满足下面关系： ε ω n P ≈ 上式表明，网络的信息容量与训练样本数之间存在着合理匹配关系：当实际问题不能提供较多的样本时，为了使训练误差ε不至于过大，则需设法减少n w ，换言之，网络的权值和阈值总数不能太多，这等价于输入层、隐层及输出层结点数不能太多。就输入层、输出层结点数不能太多而言，当问题的输入输出变量较多时，必须剔除那些相对不太重要的参数而选择那些重要的参数作为研究对象。 4.1.2 训练样本数据设计 训练样本的合理选择，对网络具有重要的影响。样本数据的准备工作是网络设计与训练的基础。 1、训练样本数据的要求及数量 样本数据的多少与网络的训练时间有明显关系，除了考虑样本的数量外，还要考虑以下问题： （1）训练样本数据必须包括要研究问题的全部模式。神经网络是靠样本数据来训练的，样本越全面，网络性能就越好。 （2）训练样本数据之间尽可能不相关或相关性小，否则网络没有泛化能力。 （3）输入变量必须选择那些对输出影响大，且能够控制或提取训练数据的变量。 （4）在训练样本数据中，还应适当地考虑随机噪声的影响。例如在加工线上，用神经网络识别不合格零件，在训练网络时，必须用各种不合格尺寸及不合格形状的数据来训练网络。 （5）应注意在靠近分类边界处训练样本数据的选择。在靠近边界的地方，噪声的影响容易造成网络的错误判断，因此要选用较多的训练样本数据。 （6）训练样本数据量较大时可避免过度训练，或称过度拟合。 （7）训练样本要进行筛选并避免人为因素的干扰，同时应注意训练样本中各种可能模式的平衡，不能偏重于某种类型。 1

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第六章-神经网络

一、填空题 1、神经元（即神经细胞）是由、、和四部分构成。 2、按网络结构分，人工神经元细胞可分为和，按照学习方式分可分为和。 3、人工神经网络常见的输出变换函数有和。 4、人工神经网络的学习规则有、和。 5、国内外学者提出了许多面向对象的神经网络控制结构和方法，从大类上看，较具代表性的有以下几种、和。 6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成有以下三种、和。 7、在一个神经网络中，基本单元神经元的三个基本要素是、和。 8、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有、、和。9、BP网络的学习算法的改进有、和。 10、神经网络是由大量广泛互联而成的网络。 11、人工神经网络的学习方法有和。 12、从生物控制论的观点来看，神经元具有以下功能和特性、和。13、一般来讲，人工神经网络的结构可以分成两种基本类型和。 14、人工神经网络的学习算法有、和。 15、BP学习算法实际包含了两类信号不同方向的传播过程，一类是施加输入信号由输入层 经隐层到输出层，产生输出响应的过程；另一类是希望输出与实际输出之间的误差信号由输出层返回隐层和输入层，反向逐层修正连接权值和神经元输出阈值的过程。 16、神经网络的学习方式可以分成、和。 17、An biologic neuron is composed of and . 二、选择题 1、一般认为，人工神经网络(ANN)适用于（） A、线性系统 B、多变量系统 C、多输入多输出系统 D、非线性系统 2、最早提出人工神经网络思想的学者是（） A、McCulloch-Pitts B、Hebb C、Widrow-Hoff D、Rosenblatt 3、神经元模型一般为（） A、单输入多输出 B、多输入单输出 C、单输入单输出 D、多输入多输出 三、简答题 1、简述神经网络的特点。 2、试画出一个2-3-5-2 BP网络的结构图，说明节点函数。 3、简要说明多层感知器的结构和学习算法。 4、前馈型神经网络有什么特点？哪些结构的神经网络属于前馈神经网络？

第四章 BP神经网络

第四章BP神经网络 Minsky和Papert的论点曾使许多人对神经网络的研究失去了信心，但仍有许多学者坚持这方面的研究。Rumelhart、McClelland和他们的同事洞察到神经网络信息处理的重要性，于1985年发展了BP网络学习算法，实现了Minsky的多层网络设想。 BP网络是一种多层前馈型神经网络，其神经元的传递是S型函数，输出量为0到1之间的连续量，它可以实现从输入到输出的任意非线性映射。由于权值的调整采用反向传播学习算法，因此也常称其为BP网络（Back Propagation Network）。 目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型都采用BP网络慢及其变化形式。它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。 BP网络主要用于以下四个方面。 1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数。 2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来。 3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类。 4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。 2.1人工神经网络 神经科学研究表明，生物神经系统是由大量的神经细胞或神经元广泛相互连接组成的，一个神经元与另一个神经元密切接触，传递神经冲动，实习信息传递。人的大脑皮层由六个不同的功能区组成的，上面布满了大约1.4*1011个神经细胞，它相当于一万台大型计算机并行运行。所以说，人脑是一个广泛相互连接的复杂非线性系统，这种系统具有特殊的信息处理功能。人工神经网络（简称神经网络）是神经系统的模拟，包括了大脑神经系统的许多特征。研究人的大脑的目的就是试图模拟人脑信息处理机制来设计新一代智能型计算机，所以，在工程上我们所研究的都是人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的范畴。为此，美国的神经网络学家Hecht Nielsen给出人工神经网络的一般定义：神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，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。因此你就，我们所指的神经网络都是指人工神经网络。 2.2发展简史 最早用数学模型对神经系统中的神经元径向理论建模的是美国心理学家麦卡洛克（W.McCulloch）和数学家皮茨（W.Pitts）。1943年，美国心理学家W.S.Mcculloch和数学家W.A.Pitts提出了一个非常简单的神经元模型——MP模型。模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待，从而开创了神经网络模型的理论研究。 1957年，Roscnblatt在MP模型的基础上，提出了感知器（Perceptron）的概念，并第一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸于工程实现。感知器是第一个真正意义上的神经网络，包括了许多现代神经网络的基本原理，整个模型的结构大体上符合神经生理学知识。Rosenblatt给出了两层感知器的收敛定理，并提出了引入隐层处理单元的三层感知器。感知器模型的提出吸引了众多学者加入到神经网络的研究中了。 1959年，美国工程师威德罗（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）提出了自适应线性元件和被称为Widrow——Hoff学习规则（又称学习规则）的神经网络训练方法。它是感知器的变化形式，尤其在修正权矢量的算法上进行了改进，不仅提高了训练收敛速度，而且还做成了硬件，并将训练厚的人工神经网络成功地用于抵消通讯中的回波和噪声，成为第一个用于

神经网络第四章课后答案与matlab实验报告(附代码)

神经网络计算机实验报告 (232XXX,模式识别与智能系统研究所) 4.16研究使用sigmoid非线形函数的反向传播学习方法获得一对一映射 1.f(x) = 1/x, 1≤x≤100 log x, 1≤x≤10 2.f(x) = 10 3.f(x) = exp(-x) , 1≤x≤10 4.f(x) = sinx, 0≤x≤π/2 对每个映射,完成如下工作: (a)建立两个数据集,一个用于网络训练,另一个用于测试. (b)假设具有单个隐藏层,利用训练数据集计算网络的突触权值. (c)通过使用测试数据求网络计算精度的值 使用单个隐藏层,但隐藏神经元数目可变,研究网络性能是如何受到隐藏层影响的 解答: 一. 对于1-4的函数分别对(a).(b).(c)问题用Matlab求解,以下是结果及部分代码: 1. f(x) = 1/x, 1≤x≤100 (a)我们根据函数表达式可以建立两个数据集,即 训练集 P = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20….] t = [1.0000 0.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.1429 0.1250 0.1111 0.1000 0.0909 0.0833 0.0769 0.0714 0.0667 0.0625 0.0588 0.0556 0.0526 0.0500….]; 测试集 p = [36 37 38 39 40 31 32 33 34 35 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50]; t = [0.0278 0.0270 0.0263 0.0256 0.0250 0.0323 0.0313 0.0303 0.0294 0.0286 0.0244 0.0238 0.0233 0.0227 0.0222 0.0217 0.0213 0.0208 0.0204 0.0200]; (b)根据题目要求,我们首先初始化感知器,如下 pr = [1,100]; %设置感知器网络输入向量每个元素的值域 net = newp(pr,1) ;%定义感知器网络 https://www.wendangku.net/doc/573889315.html,yers{1}.transferFcn = 'logsig' ;%指定感知器神经元的传输函数 其后,开始训练感知器网络和设置训练参数,并将(a)中的训练集输入网络中, net.trainParam.epochs = 20;训练的最大步长 net.trainParam.goal = 0.1;训练的性能目标值 net.trainParam.show = 2;显示的间隔次数 net.trainParam.Ir = 0.05;学习率 [net,tr] = train(net,p,t);训练,tr为训练次数 save net4161 net; 储存网络 iw1 = net.IW{1};训练后网络的权值阈值(即所求的突触权值) b1 = net.b{1};训练后网络的阈值 结果如下图所示

第六章 神经网络在模式识别中的应用

第六章神经网络在模式识别中的应用 模式识别模拟的是人类一部分智能—识别、判断能力，而人类的智能活动都是在大脑的神经系统中完成的，如果我们能够模拟人类大脑的工作机理来实现识别系统，应该能够取得好的效果。人工神经网络的研究证实在这方面所进行的探索。 6.1 人工神经网络的基础知识 一、人工神经网络的发展历史 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了形式神经元的数学模型； 1949年，心理学家Hebb提出了神经元学习的准则； 20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，引起了神经元研究的广泛兴趣； 1969年，Minsky等人指出了感知器的局限性，神经网络的研究热潮下降； 1982年，Hopfield提出了一种神经网络的动力学模型，可以用于联想记忆和优化计算； 1986年，Rumelhart等人提出了多层感知器模型，克服了感知器模型的局限性，使得人工神经网络的研究再度受到重视。 二、生物神经元 一个典型的神经元（或称神经细胞）可以看作有三部分组成：细胞体，树突和轴突。 树突是神经元的生物信号输入端，与其它的神经元相连；轴突是神经元的信号输出端，连接到其它神经元的树突上；神经元有两种状态：兴奋和抑制，平时神经元都处于抑制状态，轴突没有输入，当神经元的树突输入信号大到一定程度，超过某个阈值时，神经元有抑制状态转为兴奋状态，同时轴突向其它神经元发出信号。 三、人工神经元

人工神经元是仿照生物神经元提出的，神经元可以有N 个输入：12,,,N x x x ，每个输入端与神经元之间有一定的联接权值：12,,,N w w w ，神经元总的输入为对每个输入的加权求和，同时减去阈值θ： 1 N i i i u w x θ== -∑ 神经元的输出y 是对u 的映射： ()1N i i i y f u f w x θ=?? ==- ??? ∑ f 称为输出函数，可以有很多形式。当f 为阈值函数时，神经元就可以看作是一个线 性分类器。 ()1, 00, x f x x >?=? ≤? 当取f 为Sigmoid 函数时，神经元完成的是连续的线性映射： ()11x f x e -=+ [0,1] ()2211x f x e -= -+ [-1,1] 一个神经元的结构可以简化为下图的形式： x 1x 2 x N 其中输入矢量为增广矢量，最后一维1N x =，用N w 代替阈值θ。

第六章 人工神经元计算方法

第六章人工神经元计算方法 第一节概述 神经网络－模式识别 引例：水果分类的问题（识别不同的水果） 说明：1. 对水果的分类，是一个模式的识别问题。而对机械运行状态的判断，也是一个模式识别，因此可以使用神经网络进行判断。 2. 为神经网络提供数值参量（形状、大小、成分等），就可以得 到对应的种类属性（苹果、桔子）。因此，使用各种信号数据参 数作为输入，也可以获得机械运行状态的属性参量。 3. 权值相量、判断标准、误差输入可以不断的修正。 三.具体实例 通过该例，说明网络建立、训练、识别的过程 问题的提出 齿轮传动在运行过程中经常会出现各种类型的故障， 如齿面擦伤、胶合、点蚀、裂纹、局部断齿等，均会引 起振动烈度增加。如何根据所测振动信号自动识别故障 的类型，是目前齿轮故障诊断研究的一个重点内容，属 于模式识别问题。 本节介绍以小波分析为基础，采用神经网络识别点蚀 故障的方法。

三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、CAD/CAM等方面都有重大的应用实例。下面列出一些主要应用领域： （1）模式识别和图像处理。语音识别、签字识别、指纹识别、人体病理分析、目标检测与识别等。 （2）控制和优化。机械过程控制、机器人运动控制、金属探伤、故障

分析等。 （3）预报和智能信息管理。股票市场预测、地震预报、有价证券管理、借贷风险分析、IC卡管理和交通管理。 一、什么是人工神经元计算 人的大脑是众所周知的最复杂的计算“装置”，其强大的思考、记忆和解决问题的能力激发了许多科学工作者去尝试建立人脑的计算模型。经过近半个多世纪的努力，形成了人工神经元计算理论。 1.模拟人脑神经元是脑神经系统中最基本的细胞单元。每个神经元都是一个简单的微处理单元，其接受和综合许多其它神经元通过所谓树突的输入结构传来的信号，并将输出信号沿着轴突向外传送。这种信号传递本质上是一个化学过程，但其信号是可以测量的。