基于bp神经网络的字符识别算法的实现毕业(设计)论文正文
一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目
的等。）
工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。
研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。
应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。
工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。
了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。
掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。
二、参考文献
[1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2007.
[2]VC++深入详解，孙鑫，电子工业出版社，2006.
[3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业出版社，2010.
[4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，沈晶，机械工业出版社，2012.
[5]Application of Image Processing to the Characterization of Nanostructures
Manuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004.
三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。）
1、掌握C++的基本概念和语法。
2、掌握二维神经网络的基本原理。了解BP神经网络的基本概念。
3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进
行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字）
年月日
审题小组组长（签字）
年月日
北京理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告
摘要
人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。在识别之前要对图像进行一系列的预处理，主要包含灰度化、二值化、锐化、噪声去除、字符分割、字符归一化、字符骨架提取等。经过预处理的图片适合后续的训练及识别。预处理后对图片上的字符进行特征提取，特征提取的方法很多，这里选择效果较好的十三特征提取法来进行特征提取。最后采用BP神经网络来对待检测的图片上的数字进行识别。
关键词：反向传播算法;BP网络;人工神经网络;图像处理;特征提取
ABSTRACT
Artificial neural network is a computational model which is established after the simplification of the biological neural mechanism of human brain and abstract and simulation. It belongs to the important research field of machine learning.
In this design, a neural network is proposed to identify the method of containing digital character. The neural network is trained by the back propagation (BP) algorithm with momentum and adaptive learning rate. Before identification, there are a series of image pretreatment which are graying, binarization, sharpening, noise removal, character segmentation, character normalization and character skeleton extraction. Images which are pretreated will be more suitable for the later training and recognition. After pretreatment, feature extraction is performed. There are a lot of ways of feature extraction, the extraction method of thirteen features which has better evaluation was chosen here. Finally, it uses BP neural network to identify the numbers on the pictures which are to be tested.
Keywords: BP algorithm; BP Neural Network; ANN; image processing；Feature Extraction.
目录
第一章绪论 (1)
1.1字符识别的简介 (1)
1.2文字识别方法及研究现状 (1)
1.3课题研究内容 (2)
第二章人工神经网络 (3)
2.1人工神经网络算法 (3)
2.2BP网络 (6)
第三章图像的预处理 (12)
3.1256色位图灰度化 (12)
3.2灰度图像二值化 (12)
3.3图像的梯度锐化 (13)
3.4去除离散的杂点噪声 (14)
3.5整体倾斜度调整 (15)
3.6字符分割 (16)
3.7标准归一化 (18)
3.8紧缩的紧缩重排 (19)
3.9特征提取 (20)
第四章基于人工神经网络的数字识别 (21)
4.1系统框架 (21)
4.2基于神经网络的数字识别的基本过程 (22)
4.3程序的运行 (25)
第五章总结与展望 (28)
5.1总结 (28)
5.2后续工作及展望 (28)
参考文献
外文资料
中文译文
致谢
第一章绪论
1.1 字符识别的简介
字符识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是字符识别中最重要的课题。
早在60、70年代，世界各国就开始有对于字符识别的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
1.2 字符识别方法及研究现状
1.2.1 字符识别方法
字符识别方法：字符识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。
① 模板匹配法将输入的字符与给定的各类别标准文字进行相关匹配，计算输入字符与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别的结果。这种方法的缺点是当被识别类别数目增加时，标准字符模板数量也随之增加。这一方面会增加机器的存储容量，另一方面也会降低识别的正确率，所以这种方式适用于识别固定字型的印刷体字符。这种方法的优点是用整个字符进行相似度计算，所以对于字符缺损、边缘噪声等具有较强的适应能力。
② 几何特征抽取法抽取字符的一些几何特征，如字符的端点、分叉点、凹凸部分或水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置及相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。这种识别方式由于利用了结构的信息，因此也适用于手写体文字那样变型较大的字符。
1.2.2 字符识别发展现状
字符识别可应用于许多领域，如阅读、文献资料的检索、信件的分拣、稿件的校对、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别等。它可以方便用户快速录入信息，提高各行各业的工作效率。
进入20世纪90年代以后，随着我国信息化建设的全面开展，以及我国信
息自动化和办公自动化的普及，大大推动了字符识别技术的进一步发展，使字符识别技术的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。文字识别技术诞生20余年来，经历从实验室技术到产品的转变，目前已经步入行业应用开发的成熟阶段。相比发达国家的广泛应用情况，在国内，文字识别技术在各领域的应用还有着广阔的空间。随着国家信息化建设的发展，文字识别技术拥有了一个全新的行业应用局面。各个研究文字识别的软件将会更加深入到信息化建设的各个领域。
1.3 课题研究内容
本课题研究内容如下：
1.BP神经网络是人工神经网络的其中一种，它利用实际输出与期望输出之差对网络的各层连接权由后向前前逐层进行校正。通过学习BP网络的算法，对BP网络进行反复训练，确定稳定的权值与阈值，进而应用到字符识别系统中去。
2.对待识别图片进行一系列预处理。预处理的过程主要包括对于图像的灰度化、二值化、图像的梯度锐化、离散噪点的去处、图像倾斜度的调整、字符的分割、图像的归一化处理、图像的紧缩重排等。
3.识别过程分为三个阶段：图像预处理阶段，BP网络的训练阶段，字符识别阶段。设计程序分别完成三个阶段，利用BP神经网络识别正确出图片中的数字信息。
第二章人工神经网络
2.1 人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
2.1.1 人工神经网络算法
一、设计信息处理单元连接的方式
按照信息处理单元的连接方式，神经网络可以分为多种类型。这里介绍按照结点有无反馈划分的两种典型的网络结构：
（1）前馈网络
网络可以分为几个层。各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第i-1层神经元给出的信号。各神经元之间没有反馈。输入层结点与输出层结点称为“可见层”，其他中间层则称为“隐层”。
（2）反馈网络
网络分层，某些结点除了接受外加输入以外，还要接受其他结点的反馈，或者是自身的反馈。当然，除了这种划分方式，还有按照层数划分为单层网络与多层网络，按照输入数据的特点划分为离散网络和连续网络等。
不同的网络在性能和效率上会有很大的差异，一般来说，跨层连接的结点越多，网络越是可靠；层数越多，网络的效率越低；反馈越多，网络的学习能力越强；结点个数越多，网络的记忆能力就越好。因此往往要根据实际应用设计网络的连接。在这里，我们不难得出一个结论：信息处理单元连接的方式的设计是人工神经网络算法设计的一个重要方面。
二、设计学习算法
在人工智能领域，人工神经网络是模拟人脑的模式匹配的主要手段。根据常识我们很容易理解，人脑要对某个模式得到正确匹配，需要大量的训练和纠正。训练越多，纠正越多，匹配就越准确。人工神经网络也是如此，要通过大量的学习才能投入正确使用，在使用中又不断地自我学习。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，
将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
这个例子引出了一个“学习算法”。学习算法的设计是人工神经网络算法设计的另外一个重要的方面。学习算法设计得好，网络的学习能力就越强，容错能力也越强。
三、设计功能函数
信息处理单元的功能是人工神经网络算法设计的又一重要方面，一般以功能函数的形式给出（及模型中的F函数）。功能函数的设计直接影响到网络的功能。常见的功能函数有：
（1）简单线性函数
神经元功能函数F连续取值，输入X由连接矩阵W加权产生输出。
F(X)=X
（2）对称硬限幅函数
F(X)=SGN(X-Θ).此函数只有二值，大于阀值Θ输出+1，小于阀值Θ输出-1。
（3）正线性函数
F(X)=0 if X<0;
F(X)=X if X>=0。
另外还有硬限幅函数，线性函数，饱和线性函数，对称饱和线性函数，淡极性S形函数，双曲正切S形函数，竞争函数等。
综上，设计信息处理单元的连接方式，设计网络学习算法，设计信息处理单元的功能，是人工神经网络算法设计的三个基本的方面。具体的算法细则应该根据网络的性能，功能，应用场合等设计。
图2-1 线性神经网络结构模型
2.1.2神经网络的学习过程
模仿人的学习过程，人们提出了多种神经元网络的学习方式，其中主要有两种：有教师学习、无教师学习。按学习方式进行神经元网络模型分类时，可以分为相应的两种，即有教师学习网络、无教师学习网络。有教师型的学习或者说有监督型的学习是在有指导和考察的情况下进行的，如果学完了没有达到要求，那么就要再继续学习。无教师型的学习或者说无监督性的学习是靠学习者或者说神经系统本身自行完成的。这种学习没人监督，学到什么程度全靠大脑中的神经元网络的学习能力，最后也能把这种知识掌握到一定的程度。学习是一个相对持久的变化过程，往往也是一个推理的过程。例如通过经验也可以学习，学习是神经元网络最重要的能力。
本设计采用的学习过程为有教师学习过程，其模型大致如下。
图2-2有教师学习网络
2.1.3神经网络的学习规则
输入部接收外来的输入样本X，由训练部进行网络的权系数W调整，然后由输出部输出结果。在这个过程中，期望的输出信号可以作为教师信号输入，由该教师信号与实际输出进行
比较，产生的误差去控制修改权系数W 。
在图中，1X ，2X ，…，n X ，是输入样本的信 号，1W ，2W ，…，n W 是权系数。 输入样本信号Xi 可以取离散值“0”或“1”。输入样本信号通过权系数作用，在u 产生输出结果Xi
Wi ∑，即有：n X n W X W X W u +++∑= 2211
再把期望输出信号Y(t)和u 进行比较，从而产生误差信号e 。即权值调整机构根据误差e 去对学习系统的权系数进行修改，修改方向应使误差e 变小，不断进行下去，使到误差e 为零，这时实际输出值u 和期望输出值Y(t)完全一样，则学习过程结束。
图2-3 学习机构模型
2.2 BP 网络
BP(Back-Propagation)神经网络算法，即反向传播神经网络算法，是一种用于前向多层神经网络的反向传播学习算法，这种算法由梅尔哈特(D.Rumelhart)和麦克莱伦德(MeClelland)于1985年提出，并实现了明斯基的多层网络设想。在BP 神经网络算法中，我们可以对组成前向多层网络的各人工神经元之间的连接权值进行不断的调整，从而使该神经网络能够将输入它的信息变换成所期望的输出信息。如果将BP 神经网络算法看作是一个变换，而网络中各人工神经元之间的连接权值看作变换中的参数，那么，这种算法的目的就是要求得这些参数。更进一步的说， BP 神经网络算法在调整各人工神经元的连接权值时，所依据的是该网络的实际输出与其期望输出的差值，这个差值被反向的一层一层的向后传播，来决定各层神经元的连接权值的修改。目前，BP 神经网络算法已经成为应用最多而且最主要的一种训练前向人工神经网络的学习算法，同时，这种算法也是前向网络得以广泛应用的基础。
BP 神经网络的网络结构是一个前向的多层网络，该网络中不仅含有输入层节点和输出层节点，而且还含有一层或多层的隐层节点。在BP 神经网络中，同层的各神经元之间互不连接，相邻层的神经元则通过权值连接。当有信息输入BP 神经网络时，信息首先由输入层节点传递到第一层的隐层节点，经过特征函数(人工神经元)作用之后，再传至下一隐层，这样一层一层传递下去，直到最终传至输出层进行输出。其间各层的激发函数要求是可微的，一般是选用 S 型函数。最基本的BP 神经网络是包括输入层，隐层，输出层这三层节点的前馈网络。如下图所示。
图2-4 多层前馈网络结构示意图
2.2.1 BP 神经网络的学习过程
BP 神经网络的学习目的是对网络的连接权值进行调整，使得调整后的网络对任一输入都能够得到所期望的输出。BP 神经网络的学习过程由正向传播和反向传播组成。正向传播用于对前向网络进行计算，即对某一输入信息，经过网络计算后求出它的输出结果；反向传播用于逐层传递误差（误差，即实际的输出与期望的输出之间的差值），修改神经元之间的连接权值，使得网络对输入信息进行计算后所得到的输出能够达到期望的误差要求。BP 神经网络的学习方法是使用一组训练样例对网络的连接权值进行训练，每一个样例中，都包括输入及期望的输出两部分。在正向传播过程中，首先将训练样例的输入信息输入到网络中，输入信息从输入层经隐层节点逐层计算处理后，传至输出层。在计算处理过程中，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，如果在输出层得到的结果不是所期望的输出，那么就转为反向传播。反向传播把误差信号沿原连接路径返回，并按照一定的原则对各层神经元的连接权值进行适当修改，直至第一个隐层，这时再开始进行正向传播，利用刚才的输入信息进行正向网络计算，如果网络的输出达到了误差要求，则学习过程结束，如果网络的输出达不到误差要求，则再进行反向传播的连接权值调整。这一过程不断往复，直到网络正向计算的输出结果达到误差要求为止，这时学习就告结束。网络的训练过程结束之后，在用于求解实际问题时就只须使用正向传播，而不需要再进行反向传播了。
BP 神经网络的学习过程如下：
(1).选择一组训练样例，每一个样例由输入信息和期望的输出结果两部分组
成。一般来说，神经网络的输入信息是一个向量(1X ，2
X ，… ，Ni
X )，我们称之为输入
向量，神经网络的输出信息也是一个向量(1Y ，2Y ，… ，No
Y )，我们称之为输出向量。
(2).从训练样例集当中取一样例，把输入信息输入到网络中。
(3).分别计算经过神经元处理后的各层节点的输出。
(4).计算网络的实际输出和期望输出的误差。
(5).从输出层反向计算到第一个隐层，并按照能使误差向减小最快的方向发
展的原则，调整网络中各神经元的连接权值。
(6).对训练样例集当中的每一个样例重复(3)-(5)的步骤，直到整个训练样例
集的误差达到要求时为止。
2.2.2 BP 网络学习的整体步骤
第一步.设计与问题特征相适应的网络结构，包括网络的层数和网络各层的节点数。 并且合理选择神经网络的学习参数，包括学习效率 η 和冲量参数 α，这两个参数一般都设置成小于1的正数。同时，还要确定神经网络的平均误差容限。一般来说，最基本的BP 神经网络至少要包含三层：输入层，隐层，输出层。此处为了简便起见，我们以最基本的BP 神经网络为例来进行说明。其中，网络的输入层节点的数目和输出层节点的数目是根据训练样例来确定的，输入层的节点数目等于每一个训练样例当中，输入向量所包含的分量数目；输出层的节点数目等于每一个训练样例当中，输出向量所包含的分量数目。隐层节点数目的选择没有确定的指导原则，是带有尝试性的。在实践中，我们认为，应该按照以下两个原则来选择隐层节点的数目：
a.所选择的隐层节点数目应该能够让神经网络的学习过程收敛，并且能够让神经网络的学习过程的收敛速度最快。
b.所选择的隐层节点数目应该尽可能的少。
第二步.对网络各层节点的连接权值和阈值进行初始化，将其初始化成[-1,+1] 区间内的随机数。此处，为了表示方便，我们分别用i N ,h N ,o N 来表示输入层，隐层和输出层的节点数
目。在 BP 神经网络中，对于隐层的第 i 个节点来说(i=1,2,…,
h N )，它具有i N 个连接权值'1i W ,'2i W ,…,'i iN W ，这i N 个连接权值分别对应于输入层的i N 个节点；此外，它还具有
自己的阈值'i θ。对于输出层的第 j 个节点来说(j=1,2,…,o N )，它具有h N 个连接权值
1j W ,
2j W ,…,h jN W ，这h N 个连接权值分别对应于隐层的h N 个节点；此外，它还具有自己的阈值j
θ。 第三步.假设训练样例集当中共包含K 个训练样例。对训练样例集当中的每个训练样例，进
行第四步～第六步处理。每个训练样例包括输入向量 X=(1
X ，2
X ，… ，Ni
X )和期望的
输出向量 Y=(1Y ，2Y ，…，No
Y )。当对训练样例集中所有的样例都进行了第四步～第六步的处理之后，就完成了学习过程的一次迭代。
第四步，正向传播。根据当前的训练样例，逐层正向计算网络各层节点的实际输出。对于隐
层的第i 个节点来说(i=1,2,…,h N ) ，其输出值为)
(1''∑=+=I N j i j ij i i X W f H θ。其中，'ij W 是隐
层第 i 个节点关于输入层的第 j 个节点的连接权值，j X 是来自于输入层的第 j 个节点的
输入值，也就是当前的训练样例的输入向量当中的第 j 个分量，'i θ是隐层第 i 个节点的阈
值。对于输出层的第 i 个节点来说(i=1,2,…,o N )，其输出值为)
(1∑=+=h
N j i j ij i i H W f O θ其
中，ij W 是输出层第i 个节点关于隐层的第j 个节点的连接权值，j H 是来自于隐层的第j 个节点的输出值，
i θ是输出层第i 个节点的阈值。而式中的函数x e x f -+=11)(，为 S 型激
发函数。 第五步，计算当前训练样例的输出误差。设当前的训练样例的实际输出向量为(1O ，2O ，…，No O )，期望输出向量为(
1Y ，2Y ，…，No Y )，则当前的训练样例的输出误差为
∑=-=o N i i i p O Y E 12
)(21。 第六步，反向传播。根据当前训练样例所产生的输出值，反向逐层计算网络各节点的偏差信号δ，并根据这个偏差信号来调整网络各节点的连接权值和阈值。具体的说，是进行如下的计算：
1).计算输出层和隐层的各节点的偏差信号。对于输出层的第 i 个节点来说(i=1,2,…,o N )，其偏差信号为))(1(i i i i i O Y O O --=δ。其中，i O 表示输出层的第i 个节点的输出值，i Y 表
示当前的训练样例的期望输出向量当中的第 i 个分量。对于隐层的第i 个节点来说
(i=1,2,…,h N )，其偏差信号为
∑=-=o N j j ji i i i W H H 1')1(δδ。其中，i H 表示隐层的第 i 个节点的输出值，ji W 表示输出层的第 j 个节点关于隐层的第i 个节点的连接权值，j δ表示输出层的第j 个节点的偏差信号。
2).根据输出层和隐层各节点的偏差信号，对输出层和隐层的各节点的连接权值和阈值进行调整。对于输出层的第 i
个节点来说(i=1,2,…,o N )，)()1(t W O t W ij i i ij ??+??=+?αδη，)
1()()1(+?+=+t W t W t W ij ij ij ，)()1(t t i i i θαδηθ??+?=+?,)1()()1(+?+=+t t t i i i θθθ。其中)1(+t W ij 表示当前输出层第 i 个节点关于隐层第 j 个节点的连接权值，
)1(+t i θ表示当前输出层第 i 个节点的阈值，)(t W ij )和)(t i θ分别表示上次调整时计算出的连接权值和阈值，)1(+?t W ij 和)1(+?t i θ分别表示当前连接权值和阈值的变化量，)(t W ij ?和)(t i θ?分别表示上次调整时连接权值和阈值的变化量，i O 和i δ分别是输出层第i 个节点的输出值和偏差信号，η和α分
别是学习效率和冲量参数。对于隐层的第i 个节点来说(i=1,2,…, h N ),)
()1('''t W H t W ij i i ij ??+??=+?αδη,
)1()()1('''+?+=+t W t W t W ij ij ij ,)()1('''t t i i i θαδηθ??+?=+?，
)1()()1('''+?+=+t t t i i i θθθ。其中，)1('+t W ij 表示当前隐层第i 个节点关于输入层第 j 个
节点的连接权值，)1('+t i θ表示当前隐层第 i 个节点的阈值，)('t W ij 和
)('t i θ分别表示上次调整时计算出的连接权值和阈值，
)1('+?t W ij 和)1('+?t i θ分别表示当前连接权值和阈值的变化量，)('t W ij ?和)('t i θ?分别表示上次调整时连接权值和阈值的变化量，i H 和'i δ分别是隐层第 i 个节点的输出值和偏差信号，η
和α分别是学习效率和冲量参数。初始时，所有节点的连接权值的变化量和阈值的变化量都被初始化为0。 ∑==K
p p E K E 11
第七步，计算神经网络的输出误差
∑==K p p E K E 11。其中，p E 是训练样例集当中第 P 个训练样例的输出误差。若 E≤δE (神经网络的平均误差容限)，或者学习过程达到了指定的迭代次数，则学习过程结束，否则转向第三步，准备进行学习过程的下一次迭代。
图2-5 BP网络学习过程图
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?“BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。”BP利用一种称为激活函数来描述层与层输出之间的关系，从而模拟各层神经元之间的交互反应。 激活函数必须满足处处可导的条件。那么比较常用的是一种称为S型函数的激活函数： 那么上面的函数为什么称为是S型函数呢： 我们来看它的形态和它导数的形态： p.s. S型函数的导数：
人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
基于人工神经网络预测探究文献综述
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
bp神经网络及matlab实现讲解学习
b p神经网络及m a t l a b实现
图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]
则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数：
BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。
人工神经网络论文
人工神经网络及其应用 1. 人工神经网络发展前景 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用[2]。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应[5]。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。 人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。 1.2 神经网络的发展与研究现状 1.2.1神经网络的发展
人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探讨
人工智能课程论文 学院计算机与信息技术 专业计算机科学与技术 年级2010级计科一班 姓名 课题对人工神经网络学习的探讨
对人工神经网络学习的探讨 摘要： 随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。 人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。 人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。 关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络 一、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN 方法。 二、人工神经网络学习的国内外研究状况
人工神经网络算法
https://www.360docs.net/doc/8a6971202.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就
人工神经网络论文
人工神经网络 学号：7 学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院 2009年12月
目录第一部分：绪论3 1.1人工神经网络的定义3 1.2人工神经网络的基本原理3 1.3生物神经元3 1.4人工神经元模型4 1.5人工神经网络模型5 1.6.常见神经元响应函数7 1.7.神经网络基本学习算法8 1.7.1有教师学习（监督学习）8 1.7.2无教师学习（无监督学习）8 1.7.3强化学习（再励学习）8 第二部分：反向传播网络9 2.1 BP网络9 2.1.1BP网络主要应用：9 2.1.2BP网络特点9 2.1.3多层BP网络简介10 2.2三层BP网络10 2.2.1三层BP网络结构图10 2.2.2三层BP网络学习算法11 2.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题11 第三部分：自适应竞争神经网络12 3.1自组织网络12 3.1.1网络类型12 3.1.2网络学习规则13 3.2竞争网络13 3.2.1网络结构13 3.2.2竞争网络原理14 3.2.3网络工作方式14 3.2.4 网络训练15 3.2.5竞争网络的局限性15 第四部分：地震预报的MATLAB实现15 4.1基于人工神经网络的地震预测研究背景15 4.2模型的建立16 4.3自适应竞争网络对地震等级进行预测16 4.3.1数据处理16 4.3.2自适应竞争网络设计17 4.4BP网络对地震的大小进行预测18 4.4.1数据处理18 4.4.2BP网络的设计19 第五部分：作业21
第一部分：绪论 1.1人工神经网络的定义 人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。” 1.2人工神经网络的基本原理 人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。 1.3生物神经元 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
神经网络算法详解
神经网络算法详解 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.360docs.net/doc/8a6971202.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：
图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net 为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function )
BP神经网络的预测理论的及程序 学习
12、智能算法 12.1 人工神经网络 1、人工神经网络的原理假如我们只知道一些输入和相应的输出，但是不清楚这些输入和输出之间的具体关系是什么，我们可以把输入和输出之间的未知过程看成是一个“网络”,通过不断的网络输入和相应的输出进行“训练”（学习），网络根据输入和对应输出不断调整连接网络的权值，直到满足我们的目标要求，这样就训练好了一个神经网络，当我们给定一个输入， 网络就会计算出一个相应的输出。 2、网络结构神经网络一般有一个输入层，多个隐层，和一个输出层。隐层并非越多越好。如下图所示： 神经网络工具箱几乎 MATLAB 12.2 Matlab 神经网络工具箱 BP 网络和涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器、nntool nftool,nctool,nprtool,nntraintool 和等。它由RBFNN 函数逼近和数据拟合、信息处理和预测、神经网组成。主要应用于
在实际应用中，针对具体的问题，首先络控制和故障诊断等领域。．需要分析利用神经网络来解决问题的性质，然后依据问题的特点，提取训练和测试数据样本，确定网络模型，最后通过对网络进行训练、仿真等检验网络的性能是否满足要求。具体过程如下： (1)确定信息表达的方式，主要包括数据样本已知；数据样本之间相互关系不明确；输入/输出模式为连续的或离散的；数据样本的预处理；将数据样本分成训练样本和测试样本。 (2)网络模型的确定。确定选择何种神经网络以及网络层数。 (3)网络参数的选择，如输入输出神经元个数的确定，隐层神经元的个数等。 (4)训练模式的确定，包括选择合理的训练算法、确定合适的训练步数、指定适当的训练目标误差等 (5)网络测试，选择合理的样本对网络进行测试。 简单来讲就是三个步骤：建立网络(newXX)—训练网络(trainXX)—仿真网络(sim) 12.3 BP 神经网络的 Matlab 相关函数 BP 算法的基本思想：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号作为修正各单元权
机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：
神经网络与人工智能论文
人工神经网络及其应用总论 人工神经网络及其应用总论 【摘要】本文介绍了人工神经网络的概念，主要讲述了人工神经网络的特征、基础知识、一般结构和分类，进一步说明了人工神经网络学习和训练，模型的建立过程，最后综述了其应用。 【Abstract】This paper introduces the concept of artificial neural networks ，mainly discusses the features,base knowledges,the general structure and classification of artificial neural networks.And it further illustrates the artificial neural networks' learning, training,the process of model building.finally it introduces the applications of artificial neural networks． 【关键词】神经网络人工智能 【Kay words】Artificial Neural Networks Artificial intelligence 0 引言 人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，是由大量处理单元(即神经元Neurons)广泛连接而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特征。人工种经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。它是根值于神经科学，数学．统计学、物理学、计算机科学及工程等学科的一种技术[1]。人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分交之一。 1 神经网络概念 lech-Nielsen将神经网络定义为一个并行、分布处理结构，它由神经元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些神经元具有局部内存，并可以完成局部操作。每个神经元有一个单～的输出联接，这个输出可以根据需要被分支成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应神经元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。神经元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个神经元中进行的操作必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仪依赖于经过输入联接到达神经元。 人工神经网络(ANN)与基于传统模型的方法相比，它具有非线性、数据驱动并自适应等特点。它是建模强有力的工具，尤其是当基本数据之间的关系未知时，其显威力。ANN能够辨识和学习输入数据集和相应目标值之间的关系。训练后，ANNs
机器学习之人工神经网络算法
机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到 人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法 的知识。 1.神经网络的来源 我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络 的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学 习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。 在BP算法诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。 2.神经网络的原理 那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量 的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是 大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。 3.神经网络的逻辑架构 让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层
中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。在神经网络中，每个处理单元事实上 就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到 下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。 4.神经网络的应用。 图像识别领域是神经网络中的一个著名应用，这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以 看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低。但是进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。 在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识，具体的内容就是神经网络的起源、 神经网络的原理、神经网络的逻辑架构和神经网络的应用，相信大家看到这里对神经网络知 识有了一定的了解，希望这篇文章能够帮助到大家。
数学建模bp神经网络讲解学习
数学建模B P神经网 络论文
BP 神经网络 算法原理： 输入信号i x 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号k y ，网络训练的每个样本包括输入向量x 和期望输出量d ，网络输出值y 与期望输出值d 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值ij w 和隐层节点与输出节点之间的联接强度jk T 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 变量定义： 设输入层有n 个神经元，隐含层有p 个神经元,输出层有q 个神经元 输入向量：()12,, ,n x x x x = 隐含层输入向量：()12,,,p hi hi hi hi = 隐含层输出向量：()12,,,p ho ho ho ho = 输出层输入向量：()12,,,q yi yi yi yi = 输出层输出向量：()12,,,q yo yo yo yo = 期望输出向量: ()12,, ,q do d d d = 输入层与中间层的连接权值: ih w 隐含层与输出层的连接权值: ho w 隐含层各神经元的阈值:h b 输出层各神经元的阈值: o b 样本数据个数: 1,2, k m =
激活函数: ()f ? 误差函数：21 1(()())2q o o o e d k yo k ==-∑ 算法步骤： Step1.网络初始化 。给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e ，给定计算精度值ε和最大学习次数M 。 Step2.随机选取第k 个输入样本()12()(),(), ,()n x k x k x k x k =及对应期望输出 ()12()(),(),,()q d k d k d k d k =o Step3.计算隐含层各神经元的输入()1 ()()1,2, ,n h ih i h i hi k w x k b h p ==-=∑和输出 ()()(())1,2, ,h h ho k f hi k h p ==及输出层各神经元的输入 ()1 ()()1,2, p o ho h o h yi k w ho k b o q ==-=∑和输出()()(())1,2, ,o o yo k f yi k o p == Step4.利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k δ。 o ho o ho yi e e w yi w ???=??? (()) () ()p ho h o o h h ho ho w ho k b yi k ho k w w ?-?==??∑ 2 1 1((()()))2(()())()(()())f (()) () q o o o o o o o o o o o o d k yo k e d k yo k yo k yi yi d k yo k yi k k δ=?-?'==--??'=---∑ Step5.利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ。
(完整版)BP神经网络算法步骤
传统的BP 算法简述 BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi ，rt 。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 给各连接权值分别赋一个区间（-1，1）内的随机数，设定误差函数e ，给定计算精度值 和最大学习次数M 。 第二步,随机选取第k 个输入样本及对应期望输出 ()12()(),(),,()q k d k d k d k =L o d ()12()(),(),,()n k x k x k x k =L x 第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数()o k a δ 第五步，利用隐含层到输出层的连接权值、输出层的()o k δ和隐含层的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数()h k δ 第六步，利用输出层各神经元的()o k δ和隐含层各神经元的输出来修正连接权值()ho w k 第七步，利用隐含层各神经元的()h k δ和输入层各神经元的输入修正连接权。 第八步，计算全局误差211 1(()())2q m o o k o E d k y k m ===-∑∑ 第九步，判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数，则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学习。 ε
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、