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文档简介

人工神经网络理论与应用（一）,汇报人： 导 师： 2010年10月24日,时间：10月18日至10月24日,神经网络概述 前向神经网络,人工神经网络概述,人工神经网络应用领域 人工神经网络发展的回顾 人工神经网络的基本结构与模型,人工神经网络应用领域,模式信息处理和模式识别 最优化问题计算 信息的智能化处理 复杂控制信号处理,人工神经网络发展的回顾,mp神经元模型 感知器模型 自适应线性元件 霍普菲尔德网络模型 误差反向传播法（bp算法）,人工神经网络的基本结构与模型,单个神经元模型,p：输入分量 w：权值分量 b：偏差 f： 激活函数 a：输出矢量,a=f(w*p+b) 其中 w=w1 w2 wn) , p=p1 p2 p3t,人工神经网络的基本结构与模型,激活转移函数 阀值型（硬限制型） 线性型 s型：对数s型和双曲正切s型,人工神经网络的基本结构与模型,按拓扑结构分为前向网络和递归网络（反馈网络） 前向网络：信号的流向从输入到输出； 递归网络：输出信号通过与输入连接而返回 输入端，从而形成一个回路。,学习方法,网络模型结构 学习规则 网络的训练 实例分析 适用性和局限性,前向神经网络,感知器 自适应线性元件 反向传播网络,感知器,激活函数：阀值激活函数,感知器,建立感知器网络：net=new(pr,s,tf,lf) 学习规则：learnp.m 网络的训练：train.m 适用性及局限性：线性分类、收敛速度慢,自适应线性元件,激活函数：线性函数,自适应线性元件,建立线性网络：newlin(minmax(p),s,0,lr) w-h学习规则：learnwh.m 网络的训练：learn.m 适用性及局限性：线性分类、线性逼近、不能精确表示非线性关系,反向传播网络（bp网络）,激活函数：s型激活函数 建立bp网络：newcf.m或newff.m 学习规则：bp算法 网络的训练：train.m,总 结,
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