1人工神经网络模型.ppt

首先，从生物神经网络到人工神经网络、frombiologicalneuralnetworktoartificialneuralnetwork、whats this？脑Brain，重量：1500g体积：600cm3神经元数：1011个，脑的组织结构和功能是人体器官中最复杂的，接受外界信号，产生感觉，形成意识，进行逻辑思考，指示行为，指示人们的语言、思考、感觉、情绪、情绪生物神经网络是如何发挥作用还不完全知道，但幻想地构筑“人工神经元”，用某种方法连接它，模拟“脑”的功能。 1943年，心理学家W.McCulloch与数学家W.Pitts合作，从数学逻辑的角度提出了神经元和神经网络的最早数学模型(MP模型)，并指示了神经网络的研究开始。 半个多世纪以来，神经网络经历了萌芽期、第一次高潮期、内省低潮期、第二次高潮期、再认识和应用研究期5个阶段。 目前，神经网络已成为涉及计算机科学、人工智能、脑神经科学、信息科学和智能控制等多学科和领域的新前沿交叉学科。 生物神经元、树突：从细胞像树枝一样扩展的突起称为树突，起着感受其他神经元传递信号的作用，相当于信息的输入路径。 轴突：神经元从细胞上发出粗细均匀、表面光滑的突起，长度为数m到1m左右，称为轴突，具有发射来自细胞的神经信息的功能，相当于信息的输出路径。 神经末端和突触：轴突末端有很多细分支，称为神经末端，各个神经末端可以与其他神经元连接，其连接末端称为突触。 是把从轴突传达给其他神经细胞的功能，相当于信息的输入输出界面。 神经细胞单元信息：宽度和宽度相同的脉冲串。 兴奋和抑制：轴突输出的脉冲串频率高时低，决定神经细胞兴奋还是抑制。 兴奋性突触引起下一个神经细胞的兴奋，抑制性突触抑制下一个神经细胞。 生物神经元的信息传递和处理，膜电位：神经细胞细胞膜分离细胞内外，在细胞内外具有不同电位，一般内部电位比外部低，其内外电位差称为膜电位。 膜电位加权：突触能改变神经元的膜电位，电位的变化能累积，该神经元的膜电位是其所有突触产生的电位的加权，当该神经元的膜电位超过一个阈值时，就会产生一个脉冲，总膜电位直接影响该神经元兴奋放出的脉冲数突触延迟：突触传递信息需要一定的延迟，对温血动物的延迟时间为0.31.0ms。生物神经元信息传递和处理形象，甲：这样便宜就能用水吗？ 咦！ 乙：我觉得很美，先付钱再放水。生物神经元的基本特征是，神经元具有感知外界信息和其他神经元信息的输入端，神经元具有向外界和其他神经元输出信息的输出端，神经元间的连接强度(连接权)是信号传输连接强度可以根据训练而变化，即，连接权的值(权重值)可以是正的，也可以是负的，存储(加权)了由具有每个神经元的阈值的神经元接受的信号，并且神经元的兴奋度(输出值的大小)。 人工神经元的一般模型取决于其传递函数及其输入(输入信号的加权和阈值之和)，a :说了很长时间，人工神经元是公式，很简单吗？(b )还是试着问一下whats this？ itsa plane .waitPS onTB know！ dontask me，神经网络的特征，信息的分散记忆和信息处理的融合，信息的并行协调处理，学习能力和自组织，自学性，联想，集成和普及，问题：奔腾- ii微处理器的时钟频率也超过了200MHz。 相反，一个神经元的脉冲发行率的代表值只在100Hz的范围。 电脑可以快上百万倍！ 但是，为什么大脑能瞬间识别飞机的图像，电脑对它的反应这么迟钝？ 为什么100天的孩子没有大人那样的识别能力呢？ 人工神经网络的一般结构、简单公式的复杂问题、人工神经网络的分布式存储是如何实现的？ 信息分布存储在许多神经元的权重和阈值中。 神经元的权重和阈值是如何确定的呢？ 人工神经网络的学习和训练。 神经元的传递函数是什么意思？ 神经元和神经网络有什么样的影响呢？ 传递函数表示了神经元对输入信号加权的响应。 不同的传递函数表示不同的神经元模型，影响神经网络的结构。 人工神经网络(ANNArtificialNeuralNetworks )是一种采用能物理实现人脑神经细胞结构和功能的系统。 未来的脑科学将加强行动科学、认知科学和信息科学的联系。 脑科学和信息科学和技术的结合将引起以脑为中心的科学技术革命智能革命！ ANN的定义是，从生物神经网络到人工神经网络的探索经历了半个多世纪的路程，但探索脑-思考-计算之间的关系才刚刚开始，对脑的计算原理及其复杂性进行了学习、联想和记忆过程的机制及其模拟第二，人工神经网络模型的应用和模拟，applicationssimultionopoptimationofartificialneuralnetworkmodels，人工神经网络的应用领域非常广泛，比较擅长的应用领域是：和b :我在人工神经网络的发展过程中，从不同的角度提出了生物神经系统不同水平的描述和模拟，其中有代表性的网络模型是：人工神经网络模型， 听说，关于传感器线性神经网络BP网络径向基函数网络自组织网络反馈网络、神经网络的实现技术，神经网络的实现技术分为全硬件实现和虚拟实现两种。 全硬件实现研究的核心是神经器件的结构，其主要研究方向是：电子神经芯片的研究光学神经芯片的研究分子/生物神经芯片的研究，虚拟实现主要分为以下几类：传统计算机上软件模拟神经计算的多机并行实现神经网络加速器， 由于神经网络的软件仿真系统、基于传统计算机的软件仿真系统、通用性强，为用户的研究和设计提供了良好的开发平台，所以得到了迅速的推广。最有代表性的神经计算业务软件是RCS:1987年，Rochester大学为P3:1986年，ZiperRabin为MIRRORS:1988年，Maryland大学为NeuralNetworks:1989年，NeuralWare公司GKD:1990年防卫科学技术大学开发的MATLAB及其工具箱，MATLAB是MathWorks公司1982年发表的高性能数值计算的可视化软件，意为“矩阵实验室”。 其强大的扩展功能为各领域的应用提供了基础，各领域的专家相继发布了各种MATLAB工具包。 现在的主要工具箱是communicationstoolboxcoxcontrolsystemtoolboxfilterdesigningtoolboxfuzzylogictoolboximageprocessingtobox， MATLAB及其工具箱当前的主要工具箱(续) : instronstingcontrolboxmappingtoolboxmodel-basedcontrivitiontoolboxpredictiveltolboxneuralnetworktoolboxoptimizationtoolboxdi xignalprocessingtoolboxsystemidenticationvirturalrealitytoolboxwavelettoolbox，MATLABNeuralNetworkToolbox， NeuralNetworkToolbox4.0.2包括170多种工具箱函数，还提供了神经网络动态模拟环境SIMULINK，用户可自定义神经网络和网络函数MATLAB神经网络仿真程序的设计中主要使用以下方面的NNToolbox函数：神经网络的建立/设计函数初始化函数训练/学习函数网络仿真函数、传感器模型、传感器神经元单层传感器神经网络模型、传感器神经网络特征、阈值型传递函数、单层网络、仅适合解决线性问题的a :传感器是什么？ b :在网上看到传感器神经网络的学习、训练：权重和阈值的调整过程被称为“训练”。 学习：神经网络在训练过程中学习输入空间投影到输出空间上的能力，神经网络的“学习”，调整权重和阈值的算法称为学习规则或训练算法。 传感器的学习规则、传感器的学习是教师的学习方式，其学习规则被称为规则。 假定目标输出为t，实际输出为a，网络训练的目的是使ta。 对于e=0，在获得最佳网络权重和阈值的e0的情况中，说明所获得的实际输出小于目标输出，并且在必须增大网络权重和阈值的e0的情况中，获得的实际输出大于目标输出，且减小网络权重和阈值由规则可以看出，传感器的学习规则应该对传感器神经网络的训练提供训练样本集，其中每个样本由神经网络的输入矢量和目标矢量对组成，由n个训练样本组成的训练样本集包括：每步的学习过程调整传感器神经细胞权重阈值的算法是：在传感器的MATLAB模拟、单层传感器的MATLAB模拟的主要步骤newp中建立制导神经网络，用train训练建立的网络用sim训练后的网络设计了单层制导器应用实例、单层单输出制导器神经网络，对二值图像卡上的数字0-9进行了奇偶校验分类。 此外，传感器的MATLAB仿真，问题分析可以从数字1和0的二值化图像卡中看出，每个图像卡被划分成43个矩形框，并且在每个小框中具有数字笔划(即，在小框中二值图像元素的值至少有一个是0 ) 否则标记为0，图像卡上的所有小框都可以表示由0、1二值组成的图案(矢量)，作为传感器的神经网络的输入矢量。 我们设计的传感器网络的奇偶分类完成，使得网络的输出在影像卡上的数字为奇数时为0、在偶数时为1。根据传感器的MATLAB仿真、传感器神经网络的设计，以上分析，基于此问题的要求而设计的传感器神经网络的基本结构是，网络中有一个输入向量，包括12个元素，图像卡上的12个小盒训练样本集必须包含0-9影像卡样本单层，神经元传感器的神经网络输出为二值向量0或1，两个不同的值分别表示分类结果的奇偶校验，因此神经元的传递函数为hardlim 、探测器的MATLAB仿真、设计的探测器神经网络结构、探测器神经网络的MATLAB程序的实现、神经网络的建立和训练、神经网络的仿真、线性神经网络、线性神经元模型、线性神经网络模型另外，在广泛的实用性，特别是数字信号处理中，实现例如高性能的自适应滤波器。 一般来说，学习单层、多层网络、线性神经网络，线性神经网络采用平均误差最小的学习规则LMS(LeastMeanSquares )算法来调整网络的权重和阈值，它是误差q个训练样本的训练样本集是LMS算法的基本思想是使以下平均误差最小化：线性神经网络的学习规则，在每一步的学习过程中调整线性神经元的权重阈值的算法是：式中，决定权值和阈值的收敛速度和稳定被称为学习率，学习率越大，学习速度越快，但过大的学习率会修正过度，变得不稳定，反而误差变大。 在MATLAB神经网络工具箱中，可根据maxlinlr函数确定最大学习率。 线性神经网络的MATLAB仿真、线性神经网络的应用实例在自适应线性网络中实现了降噪。 问题分析利用自适应线性网络实现噪声消除的原理框图如图所示：消除原理、MATLAB仿真程序设计、假设信号为正弦信号，受随机噪声污染。 根据以上分析，ADALINE自适应线性神经元的输入向量是随机噪声，正弦波信号和随机噪声之和是ADALINE神经元的目标向量，输出信号是网络调整中的误差信号。 在该示例中的线性神经网络MATLAB仿真程序设计的主要步骤：用newlin创建线性神经网络结构训练样本集，通过adapt自适应调节创建的网络是获得网络训练的误差信号的输出信号。BP神经网络、BP神经模型、BP神经网络的特征、多层网络、理论上对隐藏层神经元数没有限制，双层BP网络可完成输入输出的任何函数映射。 另外，传递函数多为非线性函数，logsig和tansig函数，最后的层也可以是purelin函数。 BP网络的广泛应用最广泛，80%90%的人工神经网络模型采用BP网络或其变化形式，体现了人工神经网络最精粹的部分。 BP网络的学习规则和标准BP算法是与LMS学习规则相同的梯度下降学习算法，其权重的校正沿误差性能函数梯度的反向进行。 对于标准BP算法中存在的一些不足，出现了基于一些标准BP算法的改进算法，例如，可变梯度算法、牛顿算法等。 设计基于BP网络的MATLAB模拟、BP网络的应用例、BP神经网络的活字字符0-9的识别系统。 BP网络的MATLAB模拟、问题分析识别的对象是活字数字，这里把用制图工具得到的不同字体、尺寸数字0-9的BMP图形作为原始数据，用编程进行预处理，得到1616的二值图像，该二值图像数据如图所示在BP网络的结构设计中，我们选择双层BP网络，假设输入节点数为1616=256的隐藏层传递函数为logsig函数，并且输出节点表示10个数字，则输出层传递函数为pureline； 隐藏层节点数为25。 BP网络的MATLAB模拟程序设计，本例的MAT