基于栅格元的脉冲耦合神经网络模型
零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
[关闭] 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多，也比较绕脑子。不过读者不用担心，本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝，帮助您理解RNNs以及它的训练算法，并动手实现一个循环神经网络。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句：我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展示了这句话前面这些词，然后，让电脑写下接下来的一个词。在这个例子中，接下来的这个词最有可能是『我』，而不太可能是『小明』，甚至是『吃饭』。 语言模型就是这样的东西：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型是对一种语言的特征进行建模，它有很多很多用处。比如在语音转文本(STT)的应用中，声学模型输出的结果，往往是若干个可能的候选词，这时候就需要语言模型来从这些候选词中选择一个最可能的。当然，它同样也可以用在图像到文本的识别中(OCR)。 使用RNN之前，语言模型主要是采用N-Gram。N可以是一个自然数，比如2或者3。它的含义是，假设一个词出现的概率只与前面N个词相关。我
文献翻译-PCNN模型及其应用
PCNN模型及其应用 约翰·L·约翰逊和玛丽娄帕吉特，会员，IEEE 摘要-本文将描述脉冲耦合神经网络模型。其链接领域调制术语显示其网络模型是生物基础性树状模型的普遍特征。本文将综述和回顾神经网络模型的应用与实现并且基于应用程序的变化与简化进行总结。本文将在新的细节方面对神经网络图像图解进行阐释。 关键词-树状模型，脉冲神经网络模型因式分解，脉冲耦合神经网络 1 介绍 从霍金和赫胥黎的开创性研究到最近关于内部树状脉冲生成研究，神经元电化学动态研究使模型越来越精转化和细节化。生物模型到算法模型的转录引出了广泛的文献数据处理系统，其系统最初主要关注于将自适应算法进运用于数据分类器。关于脉冲神经元动态研究，不论适应与否，是最近的研究项目。早期的一篇论文描述了一个基于一对耦合振荡器的动态链接架构。同步脉冲在猫视觉皮层的爆发的实验观察鞭策了更多的关于生物基础性脉冲动态系统的研究。 1990年eckhorn网络连接系统以现象学模型系统被介绍并展示了同步脉冲迸发。它用一个叫神经元模型的脉冲生成器，一个调制耦合项和一个作为漏水容器的突出链接建模。中央新概念是次要接受域和链接域的引入，它的整合引入是通过内部细胞电路调节远处喂养接受域。这提供了一个简单,有效的仿真工具并研究同步脉冲的动态网络,很快就被认为是在图像处理的重要应用。 大量的变形与变体被引入到链接领域模型是为了调整作为图像处理算法的表现，而这些被统称为脉冲耦合神经网络。 这种链接调节能够适用于高阶网络和一种新型的图像融合，并进一步容许在单个神经上进行任意复杂模糊的逻辑规则系统建设。
脉冲耦合神经网络的两种基本属性正是脉冲产品的应用。 较后的属性直接来源于原创链接领域作为其基本耦合机制。这是一个由其他神经元输入的不对称的调制。 选择调节耦合而不是常见的添加剂耦合的优点是如果一个神经元没有主要输入则不能被神经元耦合输入激活,这个特点在图像处理功能上是很重要的。 添加剂耦合是一个在并联的突触电流的主要生物机制,因此添加剂,有实验证据表明,脉冲产品和空间信息的时间编码可以同等重要。候选人机制产生乘法耦合来自于下面动力学区划模型的树状计算。 第二部分首先详细检查有两个输入,相的最小数量的分为若干部分的模型。它显示输入的调节耦合，随着时间的信号如何即使在非常简单的模型细胞提供一个优雅的独特编码信息。然后讨论了脉冲发生器机制,结果表明,神经元模型和 integrate-and-fire(及)模型在脉冲的产生破裂有一个重要区别。然后讨论了脉冲发生器机制,结果表明,神经元模型和integrate-and-fire(及)模型在脉冲的产生破裂有一个重要区别。 第三部分回顾了基本链接;再利用的大多是基于领域模型，多脉冲和单脉冲体制,和一些有用方面的脉冲耦合神经网络。这些包括逻辑规则、图像融合、规模定义连接强度,标志性的时间信号,脉冲耦合神经元网络树状图,混乱的结构。
神经网络一个简单实例
OpenCV的ml模块实现了人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）最典型的多层感知器（multi-layer perceptrons, MLP）模型。由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类，其训练和预测的接口都是train(),predict()，非常简单。 下面来看神经网络CvANN_MLP 的使用~ 定义神经网络及参数： [cpp]view plain copy 1.//Setup the BPNetwork 2. CvANN_MLP bp; 3.// Set up BPNetwork's parameters 4. CvANN_MLP_TrainParams params; 5. params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; 6. params.bp_dw_scale=0.1; 7. params.bp_moment_scale=0.1; 8.//params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::RPROP; 9.//params.rp_dw0 = 0.1; 10.//params.rp_dw_plus = 1.2; 11.//params.rp_dw_minus = 0.5; 12.//params.rp_dw_min = FLT_EPSILON; 13.//params.rp_dw_max = 50.; 可以直接定义CvANN_MLP神经网络，并设置其参数。BACKPROP表示使用 back-propagation的训练方法，RPROP即最简单的propagation训练方法。 使用BACKPROP有两个相关参数：bp_dw_scale即bp_moment_scale： 使用PRPOP有四个相关参数：rp_dw0, rp_dw_plus, rp_dw_minus, rp_dw_min, rp_dw_max：
深度学习与全连接神经网络
统计建模与R语言 全连接神经网络 学院航空航天学院 专业机械电子工程 年级 2019级 学生学号 19920191151134 学生姓名梅子阳
一、绪论 1、人工智能背景 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需要较高智能水平的任务，如人脸识别、聊天机器人、自动驾驶等任务，很难设计明确的逻辑规则，传统的编程方式显得力不从心，而人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)是有望解决此问题的关键技术。 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平，如围棋上 AlphaGo 智能程序已经击败人类最强围棋专家之一柯洁，在 Dota2 游戏上OpenAI Five 智能程序击败冠军队伍 OG，同时人脸识别、智能语音、机器翻译等一项项实用的技术已经进入到人们的日常生活中。现在我们的生活处处被人工智能所环绕，尽管目前能达到的智能水平离通用人工智能(Artificial General Intelligence，简称 AGI)还有一段距离，但是我们仍坚定地相信人工智能的时代已经来临。 怎么实现人工智能是一个非常广袤的问题。人工智能的发展主要经历过三个阶段，每个阶段都代表了人们从不同的角度尝试实现人工智能的探索足迹。早期，人们试图通过总结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过建庞大复杂的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题，就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理解过程，根本无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习，并在 1980 年代成为人工智能中的热门学科。在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，称为神经网络。神经网络方向的研究经历了两起两落。2012 年开始，由于效果极为显著，应用深层神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域取得了重大突破，部分任务上甚至超越了人类智能水平，开启了以深层神经网络为代表的人工智能的第三次复兴。深层神经网络有了一个新名字：深度学习。一般来讲，神经网络和深度学习的本质区别并不大，深度学习特指基于深层神经网络实现的模型或算法。 2、神经网络与深度学习 将神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段，以2006 年为分割点。2006 年以前，深度学习以神经网络和连接主义名义发展，
PCNN在图像增强中的应用
PCNN 在图像增强中的应用 马义德，王兆滨 兰州大学信息科学与工程学院 （730000） E-mail:ydma@https://www.360docs.net/doc/026607344.html, 摘 要： 本文研究并综述了如何应用有生物学依据的脉冲耦合神经网络(PCNN)的脉冲发放特性进行图像增强处理。首先阐述了如何进行灰度图像增强，其次介绍了彩色图象的增强，最后我们用大量的实验结果证明，PCNN 图像增强效果是十分有效的。 关键词：脉冲耦合神经网络，图像增强，马赫带效应 1.引 言 脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络，有着生物学背景，是依据猫、猴等动物的大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象提出的PCNN 是当前智能信息处理的最新研究领域之一，目前它的理论研究仍处在发展阶段。 图像增强是一种基本的图像底层处理手段，它的目的就是将原来不清楚的图像变得清晰或把感兴趣的某些特征强调出来，图像增强处理的好坏直接影响后续的图像分析与模式识别传统的图像增强技术分为频域法和空域法这两类算法只是简单地改变整个图像的对比度或抑制噪声，在抑制噪声的同时也削弱了图像的细节部分；需要用户的干预较多，不能自动完成图像增强不同的目标在不同的场景下的目标图像特征是有一定差异的，因而采用的增强方法也应是有差异的。 2.PCNN 模型简介 图1 PCNN 模型 从上世纪90年代开始，由Eckhorn 等对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步 振荡现象的研究，得到了哺乳动物神经 元模型，并由此发展形成了脉冲耦合神经网络PCNN 模型，如图1所示。当该模型应用到图像增强处理时，二维图像矩阵M ×N 相当于M ×N 个PCNN 神经元模型，其每一个像素的灰度值对应为每个神经元的输入I ij 。此时的数学模型[1]如下所示： F ij [n ] = I ij L ij [n ] = exp(–αL )L ij [n ] + V L ∑W ijkl Y kl [n –1] U ij [n ] = F ij [n ](1+βL ij [n ]) (1) ] 1[][]1[][01][?≤>???=n n U n n U n Y ij ij ij ij ij θθ? θij [n ] = exp(–αθ)θij [n – 1] + V θY ij [n – 1] 上式中，F ij [n ]为第(i , j )个神经元的n 次反馈输入； L ij [n ]为第(i , j )个神经元的n 次连接输入； - 1 -
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络
设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经
Hopfield神经网络综述
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 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。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
几种神经网络模型及其应用
几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神
海马CA3区神经元集群放电的脉冲耦合神经网络仿真研究
海马CA3区神经元集群放电的脉冲耦合神经网络 仿真研究1 刘婷，田心 天津医科大学生物医学工程系，天津（300070） E-mail：liuting@https://www.360docs.net/doc/026607344.html, 摘要：目的借鉴脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN），根据海马CA3区神经元集群电活动的特点，对海马CA3区神经元集群放电进行建模和仿真。方法建立海马CA3区神经元集群放电的PCNN模型。该网络模型由120个神经元组成，其中兴奋性神经元与抑制性神经元个数之比为5：1，各个神经元间的连接权重为高斯分布，通过调节权重实现网络中神经元之间的稀疏连接。结果PCNN模型的输出结果表明，在设定的三类输入模式下：正弦信号，Gaussian随机信号及以上两类信号的线性叠加，PCNN模型的输出都符合稀疏发放：神经元集群的平均发放率均小于10％。结论 PCNN模型的输出仿真了海马CA3区神经元集群的电活动，为研究海马CA3区神经元集群编码提供仿真数据。 关键词：海马CA3区，神经元集群，电活动，脉冲耦合神经网络，仿真 中图分类号：R318 1.引言 海马是与认知记忆功能以及与神经系统某些重大疾病有关的重要脑区，近年来与海马相关的神经生物学研究有了令人触目的进展[1~3]。由于许多神经活动很难在实验中被直接观察，例如，清醒动物在记忆各个过程中，在记忆脑区或相关皮层上的神经元集群电活动不一定都能被观察和记录到；即使能记录到也不一定能体现某些关键的功能性编码。因此，建立神经元集群电活动的模型进行仿真，给海马CA3区神经元集群放电提供了仿真数据，对神经元集群放电编码理论和算法的研究打下了仿真基础。 国内外对神经放电计算模型的研究，较成熟的是单个神经元放电的模型。单个神经元放电模型是神经元网络放电模型的基础。但仅从单个神经元放电来研究脑的功能行为是不可能的，根据Hebb的神经元集群编码理论，功能性神经元集群电活动才能编码信息[4]。从神经网络层次研究集群放电活动的模型，是神经计算的前沿研究。例如，Kohonen提出的自组织特征映射神经网络（self-organized mapping, SOM）[5, 6]是由全连接的神经元阵列组成无教师自组织、自学习网络。当神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的反应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特性。Meeter等人提出轨迹联系模型（trace-link model）[7]，它包括轨迹系统、连接系统和调节系统三个部分。在以上模型中，神经元被视作一个个节点，各系统内的神经元之间为全连接，系统内神经元与其它系统神经元的连接为多输入/多输出。但是在研究海马CA3区神经元集群的放电活动模型时，必须根据海马区神经元集群的特点建模：神经元之间为稀疏连接；除了可以表达不同输入刺激的最终聚类结果外，还需要每一时刻神经元集群的放电信息。脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN）模型是Eckhorn根据猫的大脑视觉皮层同步脉冲发放特点[8]提出的。在PCNN模型中，通过设置神经元之间的权重调节神经元之间的连接；PCNN模型的输出是与神经元集群放电的时空序列，可以为研究神经元集群编码理论和算法提供仿真数据基础。因此，本文将采用PCNN 仿真模型，在正弦，Gaussian随机和正弦与Gaussian随机的线性叠加三类不同输入下，对神经元集群的放电信息进行仿真。 1本课题得到国家自然科学基金资助项目（60474074）的资助。
神经网络应用实例
神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏
Hopfield神经网络综述
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 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神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
神经网络模型应用实例
BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21
人工神经网络应用实例
人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图1）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图2），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的
神经网络详解
一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来
表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。
图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。
基于脉冲序列内积的脉冲神经网络监督学习研究
目录 摘要.............................................................................................................................I ABSTRACT..............................................................................................................II 1绪论. (1) 1.1研究背景及意义 (1) 1.2脉冲神经网络监督学习的基本理论 (2) 1.2.1脉冲神经网络监督学习算法的基本框架 (2) 1.2.2脉冲神经网络监督学习算法的性能评价 (3) 1.3脉冲神经网络监督学习的研究现状 (4) 1.3.1基于梯度下降规则的监督学习算法 (4) 1.3.2基于突触可塑性规则的监督学习算法 (8) 1.3.3基于脉冲序列卷积的监督学习算法 (11) 1.4本文的研究工作 (13) 1.5论文的组织结构 (14) 2脉冲序列内积的相关理论 (16) 2.1核方法以及RKHS的相关理论 (16) 2.2脉冲时间的内积 (17) 2.3脉冲序列的内积 (18) 2.4脉冲序列内积的性质 (21) 2.5本章小结 (22) 3脉冲神经元的监督学习算法 (23) 3.1脉冲响应模型 (23) 3.2脉冲序列的转换关系 (23) 3.3脉冲神经元监督学习算法 (24) 3.3.1多脉冲误差函数 (24) 3.3.2突触权值的学习规则 (24) 3.3.3学习率自适应 (25) 3.3.4脉冲序列的相似性度量 (26) 3.4实验结果 (26)
人工神经网络及其应用实例_毕业论文
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
基于Hopfield神经网络识别0~9
基于Hopfield 神经网络的数字识别 原理简介： Hopfield 网络是有反馈的全互联型网络，其形式如图2所示，N 为神经元的数目，V 表示神经元的输入向量，U 表示输出向量，W 为神经元之间的权值。离散Hopfield 网络中每个神经元的输出只能取“1”或“-1”两种状态，各神经元的状态可用向量V 表示：V={v 1，v 2 ，…v n }。网络中各神经元彼此互相连接，即每个神经元将自己的输出通过连接权传给其它神经元，同时每个神经元接受其它神经元传来的信息。 图2 有反馈的全互联型网络 Hopfield 网络的稳定性是由能量函数来描述的，即对网络的每个状态发生变化时，能量函数E 随网络状态变化而严格单调递减，这样Hopfield 模型的稳定与能量函数E 在状态空间的局部极小点将一一对应。 设有N 个神经元构成的Hopfield 网络，其中第i 个和第j 个神经元节点状态分别记为vi 和vj ；w 是神经元i 和j 的连接权，θ为神经元i 的阈值。节点的能量可表示为： Ei=-(i i n i j ij v w θ-∑≠)v 则整个Hopfield 网络整体能量函数定义为： E=-i n i i j i n i j ij n i v v v w ∑∑∑=≠=+1121θ 设有N 个神经元构成的Hopfield 神经网络，第i 个神经元在t 时刻所接收的来自其它N-1个神经元输入信号的总和记为ui （t ），t+1时刻第i 个神经元的输出值vi （t+1）是符号函数作用于ui （t ）的某个阈值 时，该神经元将触发成兴奋状态。据此可知Hopfield 网络的运行规则为： （1） 在网络中随机地选择一个神经元； （2） 求所选神经元i （1≤i ≤N ）的输入总和 u i (t)= i i n i j ij v w θ-∑≠；
(完整版)神经网络试卷(A卷)(含答案)
20 08 –20 09 学年第 一 学期 考试方式： 开卷[ ] 闭卷[√] 课程名称： 神经网络 使用班级： 计算机科学与技术（医学智能方向）06 班级： 学号： 姓名： 一、单项选择题（每空2分，共30分） 1. 人工神经网络的激活函数主要有三种形式，下面(A )对应的是非线性转移函数， ( B )对应的是对应的是域值函数，( C )分段线性函数。 ()()1 01)f())f )0 1e 1, 1f , 11 )f 0 1, 1v A v B v C v v v v v v D v v ≥?= =? -<+?≥?? =-<<=??-≤-? （） 2. 根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为两大类：分层网络和相互连接型网络。分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分成若干层。一般有输入层、隐含层(中间层)和输出层，各层顺次连接。下面图形(D )对应的是相互连接型网络，图形(C )对应的是层内互联的前向网络，图形( B)对应的是具有反馈的前向网络，图形( A)对应的是单纯的前向网络。 ·· ·· ·· x 1x 2 x n 12 m ·· ·· ·· x 1x 2 x n 12 m ·· ·· ·· x 1x 2 x n 12 m ·· ·· ·· x 1x 2 x n 12 m a) b) c) d)
3. 在MATLAB中，下面的（○3）命令可以使用得下次绘制的图和已经绘制的图将 不在同一张图上。 A) hold on（设置在同一张图绘制多条曲线）B) figure （下次的图和已绘制的不在同一张图上）C) plot D) hold off（取消在同一张图绘制多条曲线） 3.下面是一段有关向量运算的MATLAB代码: >>y= [3 7 11 5]; >>y(3) = 2 运算后的输出结果是（○8） A) 3 2 11 5 B) 3 7 2 5C) 2 7 11 5 D) 3 7 11 2 4. 下面是一段有关矩阵运算的MATLAB代码: >>A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]； >>B = A(2,1:3)取出矩阵A中第二行第一个到第三个构成矩阵B 若A(2,3)=5将矩阵第二行第三列的元素置为5 A=[A B’]将B转置后，再以列向量并入A A(：，2)=[]删除第二列：代表删除列A([1,4],:)=[]删除第一和第四行：代表删除行A=[A;4,3,2,1]加入第四行 那么运算后的输出结果是（○9） A) 5 7 8 B) 5 6 8 C) 5 6 7D) 6 7 8 5.下面对MATLAB中的plot(x,y,s)函数叙说正确的是（○10） A) 绘制以x、y为横纵坐标的连线图(plot(x,y)) B绘制多条不同色彩的连线图(plot(x,y)) C) 默认的绘图颜色为蓝色D) 如果s=’r+’，则表示由红色的+号绘制图形 6. 如果现在要对一组数据进行分类，我们不知道这些数据最终能分成几类，那么应 该选择（○11）来处理这些数据最适合。 A) BP神经网络B)RBF神经网络 C) SOM神经网络D)ELMAN神经网络 4. 如果现在要对一组数据进行分类，我们已经知道这些数据最终能分成几类，那么 应该选择（○4）来处理这些数据最适合。 A) RBF神经网络B) SOM神经网络 C) BP神经网络D) ELMAN神经网络 7.一个只有单权值的神经网络，其误差函数为