《神经网络心得定稿》Word下载.docx
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提高了创新意识和解决问题的能力。
第二篇。
神经网络程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)。
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
当边界条件不满足时,递归前进;
当边界条件满足时,递归返回。
注意:
(1)递归就是在过程或函数里调用自身;
(2)在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。
人工神经网络(artificialneuralworks,简写为anns)也简称为神经网络(nns)或称作连接模型(connectionmodel),它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
神经网络是:
思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;
它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;
这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。
然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的根本之点在于以下两点:
1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;
2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。
这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。
神经网络的主要的研究工作集中在以下几个方面:
(2)建立理论模型
根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。
其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
(3)网络模型与算法研究
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机模拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。
这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法,并且广泛采用符号函数及其各种逼近。
并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性,是神经网络的几个基本优点,也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
(4)人工神经网络应用系统
在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
人工神经网络的工作原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。
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。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展,同时也寄希望于临床医学的新突破;
信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题,构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
与数字计算机比较,人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑,它不是按给定的程序一步一步地执行运算,而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
各神经元之间的连接强度和极性有所不同,并且都可调整、基于这一
特性,人脑具有存储信息的功能。
利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。
下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下:
若从速度的角度出发,人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机,前者为毫秒量级,而后者的频率往往可达几百兆赫。
但是,由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统,因而,在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理,其速度则远高于串行结构的普通计算机。
人工神经网络的基本结构模仿人脑,具有并行处理特征,可以大大提高工作速度。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性,后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。
如盲人的听觉和触觉非常灵敏;
聋哑人善于运用手势;
训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。
显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。
在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。
同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。
人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以
发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。
通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;
另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境(即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类:
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果,用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型,深入研究网络算法和性能,如:
稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等;
开发新的网络数理理论,如:
神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类:
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。
这些领域主要包括:
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。
内容简介
神经网络是智能控制技术的主要分支之一。
本书的主要内容有:
神经网络的概念,神经网络的分类与学习方法,前向神经网络模型及其算法,改进的bp网络及其控制、辨识建模,基于遗传算法的神经网络,基于模糊理论的神经网络,rbf网络及其在背景下对微弱信号的测量与控制,反馈网络,hopfield网络及其在字符识别中的应用,支持向量机及其故障诊断,小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。
自适应控制adaptivecontrol
定义1。
不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性,控制系统能自行调整参数或产生控制作用,使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。
定义2。
采用自动方法改变或影响控制参数,以改善控制系统性能的控制。
在日常生活中,所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。
因此,直观地说,自适应控制器应当是这样一种控制器,它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。
自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性,如何设计适当的控制作用,使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优,这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样,也是一种基于数学模型的控制方法,所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少,需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息,使模型逐步完善。
具体地说,可以依据对象的输入输出数据,不断地辨识模型参数,这个过程称为系统的在线辩识。
随着生产过程的不断进行,通过在线辩识,模型会变得越来越准确,越来越接近于实际。
既然模型在不断的
改进,显然,基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。
在这个意义下,控制系统具有一定的适应能力。
比如说,当系统在设计阶段,由于对象特性的初始信息比较缺乏,系统在刚开始投入运行时可能性能不理想,但是只要经过一段时间的运行,通过在线辩识和控制以后,控制系统逐渐适应,最终将自身调整到一个满意的工作状态。
再比如某些控制对象,其特性可能在运行过程中要发生较大的变化,但通过在线辩识和改变控制器参数,系统也能逐渐适应。
常规的反馈控制系统对于系统内部特性的变化和外部扰动的影响都具有一定的抑制能力,但是由于控制器参数是固定的,所以当系统内部特性变化或者外部扰动的变化幅度很大时,系统的性能常常会大幅度下降,甚至是不稳定。
所以对那些对象特性或扰动特性变化范围很大,同时又要求经常保持高性能指标的一类系统,采取自适应控制是合适的。
但是同时也应当指出,自适应控制比常规反馈控制要复杂的多,成本也高的多,因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时,才会考虑采用。
当今的自动控制技术都是基于反馈的思想。
反馈理论的要素包括三个部分:
测量、比较和执行。
测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。
所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。
根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。
以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。
由于工作状况变动、外部干扰以及建模误差的缘故,实际工业过程的精确模型很难得到,而系统的各种故障也将导致模型的不确定性,因此可以说模型的不确定性在控制系统中广泛存在。
如何设计一个固定的控制器,使具有不确定性的对象满足控制品质,也就是鲁棒控制
第三篇。
神经网络应用神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。
很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。
本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(anns)”。
在本文,我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。
人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。
在这里有一个难题:
我们对生物学上的神经网络知道的不多。
因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构。
theneuron
虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元,但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
synapses负责神经元之间的连接,它们不是直接物理上连接的,而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。
然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。
而axon会将这些讯号分发给dendrites。
最后,dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses,再继续下一个循环。
如同生物学上的基本神经元,人工的神经网络也有基本的神经元。
每个神经元有特定数量的输入,也会为每个神经元设定权重(weight)。
权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。
然后,神经元会计算出权重合计值(value),而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。
每个神经元都有它们各自的临界值(threshold),而当权重合计值大于临界值时,神经元会输出1。
相反,则输出0。
最后,输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
learning
正如上述所写,问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢。
世界上有很多不同的训练方式,就如网络类型一样多。
但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及kohonen训练模式。
由于结构体系的不同,训练的规则也不相同,但大部份的规则可以被分为二大类别它们可以被分为分类式或联想式。
分类式网络可以接受一组数,然后将其分类。
例如onr程序接受一个数字的影象而输出这个数字。
或者ppda32程序接受一个坐标而将它分类成a类或b类(类别是由所提供的训练决定的)。
更多实际用途可以看applicationsinthemilitary中的军事雷达,该雷达可以分别出车辆或树。
联想模式接受一组数而输出另一组。
例如hir程序接受一个„脏‟图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。
联想模式更可应用于复杂的应用程序,如签名、面部、指纹识别等。
theupsanddownsofneuralworks
神经网络在这个领域中有很多优点,使得它越来越流行。
它在类型分类/识别方面非常出色。
神经网络可以处理例外及不正常的输入数据,这对于很多系统都很重要(例如雷达及声波定位系统)。
很多神经网络都是模仿生物神经网络的,即是他们仿照大脑的运作方式工作。
神经网络也得助于神经系统科学的发展,使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度。
前途是光明的,但现在...是的,神经网络也有些不好的地方。
这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。
神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯,即是同时处理多项数据。
因此,要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑:
训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等,还有其它更多因素。
因此,随着时间越来越重要,大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
nn神经网络,neuralwork
anns人工神经网络,artificialneuralworks
neurons神经元
synapses神经键
self-organizingworks自我调整网络
worksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型
网格算法我没听说过
好像只有网格计算这个词
网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,专门针对复杂科学计算的新型计算模式。
这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”,所以这种计算方式叫网格计算。
这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势,一个是数据处理能力超强;
另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。
简单地讲,网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。
第四篇:
神经网络预测方法(4)神经网络的预测方法
神经网络(neuralwork)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成,这些单元类似生物神经系统的神经元。
虽然单个的神经元的结构十分简单,但是,由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。
与其它方法相比,神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。
神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。
神经网络模型有许多种类,经常使用的有bp网络、rbf网络、hopfield网络、kohonen网络、bam网络等等,近年又出现了
神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。
浚方法已在交通流预测中得到了应用。
在交通流预测中应用最早使用最多的是反传bp网络。
应用神经网络进行交通流预测的步骤如下:
第一步,根据实际情况,选择适当的网络结构作为预测工具,根据已确定的预测因子和被预测量,决定网络的输入和输出,进而决定网络的结构(网络各层次的节点数)
第二步,准备样本数据和样本的规范化处理,样本分为训练样本和检验样本;
第三步,利用训练样本是对网络进行训练和学习;
第四步,利用检验样本对网络训练结构进行检验,验证网络的泛化能力;
第五步,用训练好的网络,根据已知的数据进行实际预测。
与传统的预测方法相比,神经网络的预测方法的预测精度要好一些。
这主要是得益于神经网络自身的特点。
神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性,并且具有自适应能力。
由于神经网络算法是离线学习,在线预测,所以几乎没有延时,实时性很好。
此外,神经网络对预测因子的选择也较为灵活,任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。
但是,神经网络也有一些弱点,主要表现在以下几个方面:
三、由于使用大量的样本进行训练,所以神经网络的学习训练过程收敛
较慢,容易产生“过度学习”的情况,陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。
因此,应用神经网络目前很难做到在线学习,只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。
四、神经网络的训练与学习是基于训练样本所隐含的预测因子与被预测
量的因果关系,这种学习不能反映外部环境的变化及其对预测的影响。
因此,当预测对象所处的外部环境发生改变,或以某一路段数据训练好的神经网络去预测其它路段(口)的交通流量时,预测的准确率就会大大降低,错误率明显上升。
这是由单一的神经网络的有限学习能力所决定的,表明经过训练的神经网络并不具有良好的“便携性”。
五、截止到目前,各类文献所见的基于神经网络的短期交通流的预测,最小的预测时间跨度ht.15rain的水平上,对更小的预测周期,神经网络预测的适应性、精度如何,还有待检验。
第五篇:
bp神经网络优缺点多层前向bp网络是目前应用最多的一种神经网络形式,但它也不是非常完美的,为了更好的理解应用神经网络进行问题求解,这里对它的优缺点展开讨论:
多层前向bp网络的优点:
①网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。
这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题;
②网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则,即具有自学习能力;
③网络具有一定的推广、概括能力。
多层前向bp网络的问题:
①bp算法的学习速度很慢,其原因主要有:
a由于bp算法本质上为梯度下降法,而它所要优化的目标函数又非常复杂,因此,必然会出现“锯齿形现象”,这使得bp算法低效;
b存在麻痹现象,由于优化的目标函数很复杂,它必然会在神经元输出接近0或1的情况下,出现一些平坦区,在这些区域内,权值误差改变很小,使训练过程几乎停顿;
c为了使网络执行bp算法,不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长,而必须把步长的更新规则预先赋予网络,这种方法将引起算法低效。
②网络训练失败的可能性较大,其原因有:
a从数学角度看,bp算法为一种局部搜索的优化方法,但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值,因此,算法很有可能陷入局部极值,使训练失败;
b网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关,而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。
③难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。
这涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题,即学习复杂性问题;
④网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导,一般只能由经验选定。
为此,有人称神经网络的结构选择为一种艺术。
而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。
因此,应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题;
⑤新加入的样本要影响已学习成功的网络,而且刻画每个输入样本的特征的数目也必须相同;
⑥网络的预测能力(也称泛化能力、推广能力)与训练能力(也称逼近能力、学习能力)的矛盾。
一般情况下,训练能力差时,预测能力也差,并且一定程度上,随训练能力地提高,预测能力也提高。
但这种趋势有一个极限,当达到此极限时,随训练能力的提高,预测能力反而下降,即出现所谓“过拟合”现象。
此时,网络学习了过多的样本细节,而不能反映样本内含的规律。
优点——
神经网络有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,而且学习规则简单,便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此有很大的应用市场。
缺点——
(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
(2)不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。
(3)把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果势必是丢失信息。
(4)理论和学习算法还有待于进一
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