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文档简介

1、林 勇内容人工神经网络介绍杂古脑流域模拟人工神经网络的特性：并行分布处理非线性映射通过训练进行学习适应与集成 神经网络概述 神经网络是由一些简单的（通常为自适应的）元件及其层次组织的大规模并行联结构造的网络，它致力于按照生物神经系统的同样方式处理真实的客观事物。神经元是神经网络中的基本处理单元，它一般是一个多输入/单输出的非线性器件，其输入输出关系可以描述为Ij=WijXi-j Yj=f (Ij)其中Xi (I=1,2,.n)为从其它细胞传来的输入信号，j为神经单元的偏置（或阈值）， Wij为细胞i到细胞j的连接权值（对于激发状态wji为正；对于抑制状态为负）， n 为输入信号的数目.其结构如

2、图1所示，其中Yj为神经元j的输出。f（.）为传递函数，有时也称为激发或激励函数。 BP网络是一种单向传播的多层前向网络，其结构如图2 所示。有输入层，隐含层和输出层构成，其中隐含层的层数可以为1，2 或者更多。不过在实际应用中一般为12层，很少多于3层。同层节点中没有任何耦合。输入信号从输入层节点依次传过各隐层节点，然后传到输出节点，每一层节点的输出只影响下一层节点的输出。其节点单元的传递函数通常为Sigmoid 型（f(x)=1/(1+exp(-bx)（b0）.但在输出层，节点的传递函数有时为线性的。 %- 12/03/04 11:41 PM -%P=rot90(inputt)T=rot90(output)whosiitr=1:1:136ptr=P(:,iitr)ttr=T(:,iitr)net=newff(minmax(ptr),12 1,tansig purelin,trainlm)net=train(net,ptr,ttr,)an=sim(net,ptr)m,b,r=postreg(an,ttr)iitst=137:1:178test.P=P(:,iitst)test.T=T(:,iitst)

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