神经网络模型

神经网络模型Tag内容描述：<p>1、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>2、东北大学 二次规划问题的变时滞神经网 络模型的全局指数稳定 报告人： 张锐 指导教授：井元伟教授 2009年5月20日 主要内容 引 言 1 二次规划问题及变时滞神经网络模型建立 2 主要结果 3 仿真研究 4 5结 语 引 言 v 二次规划问题广泛存在于现实生活当中，无论是工程应 用、经济生活还是现代管理科学，优化计算都起着关键 作用。 v 在现代科学与工程计算中, 经常需要进行实时优化计算 。传统的优化计算技术因耗时过多而不能满足此类优化 计算的需要。 v 神经网络具有内在的大规模并行运算和快速收敛等特性 ，解决优化问题的运算时间比传统算。</p><p>3、第2章 神经元模型和网络结构 2.1 目的 介绍简化的神经元数学模型 解释这些人工神经网络如何互相连接形 成各种网络结构 通过几个简单的实例来介绍这些网络的 工作原理 Date1 2.2原理和实例 2.2.1符号 本书中的图、数学公式的正文，将使用以 下 符号： 标量：小写的斜体字母，如a,b,c。 向量：小写的黑正体字母，如a,b,c。 矩阵：大写的黑正体字母，如A,B,C。 （注：全书中用到的所有符号都可以在附录B中查到。） Date2 2.2原理和实例 2.2.2神经元模型 1.单输入神经元 Date3 2.2原理和实例 神经元输出按下式计算: a=f(wp+b) 例如,若w=3,p=2,。</p><p>4、西安电子科技大学 硕士学位论文 微波非线性散射函数理论分析和基于小波神经网络大信号建模 技术的研究 姓名：曹进 申请学位级别：硕士 专业：测试计量技术及仪器 指导教师：王家礼 20080101 摘要 摘要 随着现代通信的发展，通信系统朝着大功率驱动和更加复杂调制方案发展。 这种大信号状态下的微波器件的非线性特征变得更加明显，这类器件通常工作在 非线性区，明显降低了系统的性能，因此大信号状态下微波功率器件的非线性建 模成为微波器件设计的主要难题。 本文重点研究了一种新的微波非线性表征方法一非线性散射函数。非线性产 生的本。</p><p>5、智能中国网提供学习支持 www.5iai.com 2.10 Boltzmann神经网络模型与学 习算法 概述 pAckley、Hinton等人以模拟退火思想为基 础，对Hopfield模型引入了随机机制，提出 了Boltzmann机。 Geoffrey Hinton David H. Ackley 概述 pBoltzmann机是第一个受统计力学启发的多层 学习机，它是一类典型的随机神经网络，属于反 馈神经网络类型 p其命名来源于Boltzmann在统计热力学中的早 期工作和网络本身的动态分布行为 pBoltzmann机结合BP网络和Hopfield网络在网 络结构、学习算法和动态运行机制的优点，是建 立在Hopfield网基础上的，具有学习能力。</p><p>6、智能中国网提供学习支持 www.5iai.com Hopfield神经网络模型与学习算法 * 2 概述 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里 程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于 1982年提出，是一种单层反馈神经网络。 Hopfield网络是一种由非线性元件构成的反馈系统，其稳 定状态的分析比前向神经网络要复杂得多。1984年， Hopfield设计并研制了网络模型的电路，并成功地解决了 旅行商(TSP)计算难题(优化问题)。 Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分 别记作DHNN (Discrete Hopfield Neural Network) 和 CHNN (Contin。</p><p>7、第十九章神经网络模型1神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有。</p><p>8、用神经网模型探讨企业关系平衡摘要 文章通过分析企业关系平衡特点，探讨采用BP神经网络方法来评价企业关系平衡问题。与以往研究方法不同，不是从员工绩效评价、雇员满意度两方面分别分析，而是将企业关系平衡作为一个整体进行分析判断。通过对样本企业的反复学习训练，得到能够判断企业关系是否平衡的有效模型未达到平衡的企业的进一步研究给出了思路。关键词 企业关系 平衡 神经网络 评价模型 一、问题提出及背景 在生产力高速发展的现代社会，不少的企业对人力资源的投入加大，但其投入与企业的产出并不能达到正相关关系，更多的时候是。</p><p>9、1,智能控制技术,中国计量学院自动化教研室 谢 敏,2,智能控制技术,第4章 人工神经元网络模型 4.1 引言 4.2 常见神经网络模型,3,4.2 常见神经网络模型,一、感知器 感知器（Perceptron）模型由美国心理学家Rosenblatt于1958年提出，其简化模型如下图：,4.2 常见神经网络模型,4,一、感知器,4.2 常见神经网络模型,感知器的数学模型： 其中：f.是阶跃函数或符号函数，并且有 是阈值。,5,感知器的最大作用就是可以对输入的样本分类，故它可作分类器，感知器对输入信号的分类如下： 即：当感知器的输出为1时，输入样本称为A类；输出为0时，输入样。</p><p>10、人工神经网络建模,数学与信息科学系,1、神经网络简介,人工神经网络是在现代神经科学的基础上发展起来的，旨在模拟人脑结构以及功能的一种抽象的数学模型,其中Hopfield神经网络、ART神经网络、BP神经网络是常用的网络。 Hopfield神经网络是由相同的神经元构成的单元，是一类不具有学习能力的单层自联想网络，她的网络模型由一组可使某一个能量函数最小的微分方程组成。 ART神经网络主要用于模式识别，她的不足之处在于对转换、失真和规模变化较敏感 BP神经网络是误差反向传播的多层前向网络,其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构。</p><p>11、人工神经网络 Artificial Neural Networks,10.1 人工神经网络概述,1概念 （1）人工神经网络 是集脑科学、神经心理学和 信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来 高科技领域的一个研究热点。 （2）它的研究目标 是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。 （3）应用 它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。,10.1 人工神经网络概述,2 概念解释 （1）人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN）。</p><p>12、第三章 前馈型神经网络模型,87,2,第三章 前馈型神经网络模型,3.1 感知器（Perception） 3.2 多层前馈型神经网络 3.3 误差逆传播算法（BP算法） 3.4 误差逆传播算法(BP算法)的若干改进 3.5 使用遗传算法(GA)训练前馈型神经网络方法 3.6 前馈型神经网络结构设计方法,87,3,3.7 基于算法的前馈型神经网络在识别问题中的应用 3.8 自适应线性元件 3.9 径向基函数神经网络,87,4,3.1 感知器（Perception）,3.1.1 单层感知器 3.1.2 感知器的收敛定理 3.1.3 多层感知器网络 3.1.4 感知器用于分类问题的算例,87,5,3.1.1 单层感知器,一、单层感知器网。</p><p>13、Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2013， 49 （8） 1引言 人体行为识别作为人体运动分析的高级阶段， 在人机 交互、 安全监控和医疗诊断等领域具有广泛的应用前景， 然而人体行为复杂且多样， 因此如何准确识别人体行为成 为计算机视觉研究中的热点问题1。 人体行为识别实质是一种模式分类问题， 其包括两个 主要过程： 行为特征提取和分类器建立2。特征提取是指 从图像序列中提取出能够合理描述人体运动的特征， 特征 优劣对后续的人体行为识别结果具有重要影响。人体特 征包括人体侧影和轮廓两种特征， 人体侧影计。</p><p>14、吴凡 蔡佳佳,1,2006-4-15,神经网络模型理论2,吴凡 蔡佳佳,2006-4-15,吴凡 蔡佳佳,2,神经网络模型分类,2006-4-15,吴凡 蔡佳佳,3,自组织神经网络,自组织神经网络是一种无导师学习的神经网络模型，这类模型大都采用了竞争学习机制。它可以对外界的样本空间进行学习或模拟，并对自身网络结构进行调整，一般分为ART模型，SOM模型和CPN模型。 ART(Adaptive Resonance Theory)自适应共振理论 SOM (Self-Organizing Feature Map)自组织特征映射,2006-4-15,吴凡 蔡佳佳,4,自组织神经网络,CPN(Counter Propagation Network)反向传播网络 竞争学习是。</p>