人工神经网络

人工神经网络Tag内容描述：<p>1、MATLAB 程 序 代 码 - 人 工 神 经 网 络 及 其 工 程 应 用 目 录 第 一 章 人 工 神 经 网 络 3 1.1 人 工 神 经 网 络 简 介 3 1 1 人 工 神 经 网 络 的 起 源 3 1 2 人 工 神 经 网 络 的 特 点 及 应 用 3 1.2 人 工 神 经 网 络 的 结 构 4 2 1 神 经 元 及 其 特 性 5 2 2 神 经 网 络 的 基 本 类 型 6 2.2.1 人 工 神 经 网 络 的 基 本 特 性 6 2.2.2 人 工 神 经 网 络 的 基 本 结 构 6 2.2.3 人 工 神 经 网 络 的 主 要 学 习。</p><p>2、4.2 人工神经网络的模型及算法 常用的神经网络模型：BP网络、Hopfield网络、动 态递归网络、自组织神经网络、RBF网络等。 4.2.1 感知器模型（perceptron） l 美国心理学家Rosenblatt于1957年提出 l 是一个具有单层神经元的神经网络 l 最简单的前向网络 l 主要用于模式分类，以及基于模式分类的学习控制和 多模态控制中 1 1 图4.2.1 单层感知器网络 图4.2.2单层单个神经元的感知器 2 2 按不同特征的分类是相互独立的，因此可以取出其中 的 一个神经元来讨论，其输入输出关系为 3 3 方程 是把n维输入空间分为 两个子空间、其分界线为n-1 维。</p><p>3、第四章 基于人工神经网络的软测量方法 黄福珍 Huangfzhshiep.edu.cn 本章主要内容 人工神经网络概述 BP神经网络 RBF神经网络 基于神经网络的软测量通用模型 基于神经网络的软测量技术应用实例 4.1 人工神经网络概述 神经网络的基本概念 神经网络的特点 神经网络的发展简史 神经网络的结构类型 神经网络的学习方法 4.1.1 神经网络的基本概念 人工神经网络是一种模仿人的大脑神经网络行为特征的 分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用多路 输入部件输入信号，并对这些信号按加权求和，当超过 一定阈值时输出的部件产生“兴奋”即响。</p><p>4、人工神经网络及其应用 第4讲BP神经网络 何建华 电信系，华中科技大学 2003年2月28日 1 一、内容回顾 二、BP网络 三、网络设计 四、改进BP网络 五、内容小结 内容安排 2 一、内容回顾 感知机 自适应线性元件 3 一、内容回顾 感知机 感知机简介 神经元模型 网络结构 功能解释 学习和训练 局限性 自适应线性元件 4 一、内容回顾 感知机 自适应线性元件 Adline简介 网络结构 网络学习 网络训练 5 2.1 BP网络简介 2.2 网络模型 2.3 学习规则 2.4 图形解释 2.5 网络训练 二、BP网络 6 反向传播网络(Back-Propagation Network，简 称BP网络)是将W。</p><p>5、第十一章 人工神经网络建模（ Artificial Neuron Nets） 一、引例 1981年生物学家格若根（W Grogan）和维什（WWirth）发现了两 类蚊子(或飞蠓midges)他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角 长，数据如下： 翼长 触角长 类别 1.64 1.38 Af 1.82 1.38 Af 1.90 1.38 Af 1.70 1.40 Af 1.82 1.48 Af 1.82 1.54 Af 2.08 1.56 Af 翼长 触角长 类别 1.78 1.14 Apf 1.96 1.18 Apf 1.86 1.20 Apf 1.72 1.24 Af 2.00 1.26 Apf 2.00 1.28 Apf 1.96 1.30 Apf 1.74 1.36 Af 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长 分别为(l.24,1.80); (l。</p><p>6、基于人工神经网络的电力电子主回路的故障诊断全部作者：王大伟 苏建元 俞华 方健第1作者单位：河海大学论文摘要：本文主要研究了双桥串联可控整流电路的故障分类及诊断方法。对1、2、3只晶闸管故障情况进行了分析，并给出了基于整流电压畸变波形分析的故障分类，总结出了25类故障共294种故障状态。通过对故障电压分段平均值进行快速傅立叶变换，最大限度的消除了控制角对电压波形的影响，同时降低了网络样本的维数。最后通过仿真验证了故障诊断方法的可靠性。关键词：故障诊断；可控整流电路；模式识别。</p><p>7、中南工业大学 硕士学位论文 基于人工神经网络的非线性系统预测控制理论及应用研究 姓名：伍少成 申请学位级别：硕士 专业：控制理论与控制工程 指导教师：彭辉 2001.1.1 中南丁业人学硕 卜 学位论文 摘要 摘要 随着预测控制在工业过程中的广泛应用，近年来，预测控制理论研 究也取得了很大进步， 但大多是针对线性系统的， 针对非线性系统的研究 则很少。 预测控制是基于模型的控制， 就预测控制的基木原理而言， 只要 从被控对象中能够抽取出满足要求的预测模型， 它便可以应用于任何类型 的系统， 包括非线性系统。由于神经网络可以精确。</p><p>8、毕业论文人工神经网络应用于图像识别与处理中的应用摘要有几种方法可用于图像识别。在这些方法中，软计算模型在数字图像中应用已被认为是一种获得更好结果的方法。本工作的主要目的是为图像识别提供一种新方法人工神经网络。最初的原始灰度图像已经被转型。将输入图像加进椒盐噪声，然后将带有噪声的图像经过一个自适应中值滤波器，滤除噪声，输出图像就可以视为过滤图像。参考存储在原始数据矩阵中的值，计算出估计误差和平均误差的值存储在过滤图像矩阵中，以便检查进行适当噪声滤除的效果。现在将每个像素数据从十进制数转化成八位二进。</p><p>9、第七讲讲 人工神经经网络络模型 随着人工神经网络应用研究酌不断深入，新的神经网络 模型不断推出。现有的神经网络棋型已达近百种。在智 能控制领域中，应用最多的是以下几种基本模型和它们 的改进型，即前向多层感知器(BP网络)、HopfteN网络， 自组织神经网络，动态递归 网络，联想记忆网络(BAM) 等神经网络的基本理论主要涉及到稳定性、学习算 法、动态性能等几个方面。神经网络的特点： u 非线性 u 分布处理 u 学习并行和自适应 u 适用于多变量系统 Date1 神经网络的研究内容 1）神经元模型 2）神经网络结 构 3）神经网络学习方法 Date。</p><p>10、依据Gabor小波和人工神经网络的人脸辨认摘要人脸辨认是核算机视觉范畴中十分活泼的一个研讨方向，在图画、生物、工业等民用范畴及军事范畴中有着广泛的运用，其间以方针特征的获取为难点与要点。这篇文章研讨的意图是前进Gabor方针辨认算法的鲁棒性，降低负面要素对辨认作用的影响。首要介绍了常用的分类规矩，剖析了人工神经网络以及BP算法的优缺陷。给出了一种变步长学习速率的改善办法，优化了BP神经网络，为后文的辨认研讨供给了较好的分类器撑持。要害字：神经网络， Gabor滤波器，特征获取，人脸辨认AbstractThe automatic target r。</p><p>11、人工神经网络复习资料第一次课1.人工神经元模型2.3.Forward Neural Networks Model 前向神经网络模型Feedback Neural Networks Model反馈神经网络模型Neural Networks Control System神经网络控制系统Integrated Neural Networks 集成神经网络4.5.6. When no node节点output is an input to a node in the same layer or preceding layer前层, the network is a feedforward network(前向网络). 当输出被引导为输入到相同的或之前的层节点时，网络是反馈网络反馈网络,封闭的循环称为复发性网络(递归网络)7.8.9. 神经网络的用途是1分类2模。</p><p>12、第1章 人工神经网络简介1.1 引言现代计算机有很强的计算和信息处理能力，但是它对于模式识别、感知和在复杂环境中作决策等问题的处理能力却远远不如人，特别是它只能按人事先编好的程序机械地执行，缺乏向环境学习、适应环境的能力。人们早已知道人脑的工作方式与现在的计算机是不同的，人脑是由极大量基本单元（神经元，见图2.1）经过复杂的互相连接而成的一种高度复杂的、非线性的、并行处理的信息处理系统。单个神经元的反应速度比计算机的基本单元逻辑门低56个数量级。由于人脑的神经元数量巨大，每个神经元可与几千个其他神经元连接。</p><p>13、附录二：外文翻译原文The Kahnawake Survival School (KSS), located in the Kahnawake Mohawk Territory on the south shore of the St. Lawrence River across from Montreal, is more than a high school. It is a teaching tool for students, a community gathering place and a shelter in case of disaster. The 5500 m2 (60,000 ft2) building is composed of a central block with two wings, spread partially on two floors. The school opened in August 2008.After a thorough inspection of the land owned by the Kahnawak。</p><p>14、人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模就是从大量数据中利用某些方法，寻找该系统或事件的内在规律，建立该系统或事件的数据之间的联系，并用一种数学描述其输入与输出之间的关系，这种关系就是数学模型。一个系统的内在联系是通过数据、图表、图像、图形、公式、方程、网络结构等形式来体现的，所以，在某种程度上可以说，数据、。</p>