人工神经网络-刘超

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1、BP神经网络在糖尿病危险因素分析中的应用www.themegallery.com目录神经网络概述神经网络的研究内容神经网络的应用领域BP神经网络模型结构BP神经网络的构建第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分第六部分L-M/BP神经网络实例www.themegallery.com神经网络的概念神经网络(NeuralNetworks,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。12信息的分布表示运算的全局并行与局部操作3处理非线性

2、问题神经网络的特点www.themegallery.com神经网络的研究内容网络模型与算法研究生物原型研究建立理论模型神经网络应用系统www.themegallery.comBP神经网络的应用领域预报和职能信息管理模式识别和图像处理控制和优化通信空间科学12345www.themegallery.com神经网络研究的意义和目的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。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。研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模

3、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。www.themegallery.comBP神经网络生物模型结构胞体(Soma)枝蔓（Dendrite）胞体(Soma)轴突（Axon）突触（Synapse）www.themegallery.comwww.themegallery.comBP神经元的数学模型输入：P=（p1，p2，…，pr）联接权：W=（w1.1，w1.2，…，w1.r）网络输入公式：a=f(WP+b)…输入1bprp1p2a∑fp3w1.1w1.2w1.3w1.rwww.themegallery.co

4、m两层的BP网络www.themegallery.comBP神经网络的构建BP神经网络,通常包含一个输入层、一个或几个隐含层和一个输出层，各层中对数据的处理单位称为处理单元（或单元或神经元）。输入层单元个数由输入的变量个数决定，输出层单元个数由要求的输出变量个数决定。隐单元的个数是唯一可以选择的网络结构参量，也是一个关系到训练结果好坏的关键量。www.themegallery.comBP神经网络的信息传递过程为由前向后、由输入层到输出层单向传递；只有前一层的神经元对其后一层神经元有作用，信息没有反馈。BPNN中，层与层之间是通过权相

5、互连接的，层内的各神经元不发生连接，每一层中各个神经元与权重相乘后在下一层中完成累加及函数转换后输出。BPNN的训练过程是不断将计算输出的应变量向量与已知训练样本的应变量向量之差反传给网络，调整输出层与隐含层及隐含层与输入层间的联系强度（或称权重系数）大小，使网络误差达到最小的过程。www.themegallery.comLinear(线性)/传递函数a=purelin(n)n+1-10awww.themegallery.comtan-sigmond传递函数a=tansig(n)+1(0)n-1awww.themegallery.c

6、omlog-sigmoid传递函数a=logsig(n)+1(0)n-1awww.themegallery.com输入及输出变量的选择如年龄、DM家族史、身高、体重、腰围、臀围等选定指标作为输入变量，其中连续性变量在分析前均经过归一化处理（将原数据转化为0-1之间的数据）,并对样本数据进行标准化处理。这一过程标准化输入值和目标值，以使它们具有零均值和统一的标准差。www.themegallery.com常用的归一化方法x=[2(x-min(x))/max(x)-min(x)]-1x=(x-x)/Sx(此为X的平均值)x=x/max(

7、x)www.themegallery.com隐含层节点数的选择m=(p+q)*0.5+a其中:m为隐层节点数，p为输入层节点数，q为输出层节点数，a为1-10之间的常数。www.themegallery.comBP算法选择Levenberg-Marguardt数值优化算法适用于中小型网络，并且学习速率最快，所以本文选择trainlm算法。采用L-M算法和加动量项的BP算法获得网络权重系数。L-M算法中最大训练误差为0.01，学习率为1，最大训练步数不预先设定以使网络达到预定标准BP算法的学习率为1，动量项为0.9，其他条件不变。在训

8、练过程中每隔10步用第一测试组检验网络性能，一旦预测性能达到预定标准，即停止训练。网络传递函数均采用Sigmoid函数。网络构建和训练利用MATLAB7.0软件完成。www.themegallery.comL-M/BP神经网络实例拟调