matlab_人工神经网络(教学课件).ppt

matlab_人工神经网络(教学课件).ppt

ID:58897197

大小:1.13 MB

页数:48页

时间:2020-09-29

matlab_人工神经网络(教学课件).ppt_第1页
matlab_人工神经网络(教学课件).ppt_第2页
matlab_人工神经网络(教学课件).ppt_第3页
matlab_人工神经网络(教学课件).ppt_第4页
matlab_人工神经网络(教学课件).ppt_第5页
资源描述:

《matlab_人工神经网络(教学课件).ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks -----ANN)目录2、人工神经网络3、BP神经网络4、BP神经网络在实例中的应用1、引例1、引例1981年生物学家格若根(W.Grogan)和维什(W.Wirth)发现了两类蚊子(或飞蠓midges).他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长,数据如下:翼长触角长类别1.641.38Af1.821.38Af1.901.38Af1.701.40Af1.821.48Af1.821.54Af2.081.56Af翼长触角长类别1.781.14Apf1.961.

2、18Apf1.861.20Apf1.721.24Af2.001.26Apf2.001.28Apf1.961.30Apf1.741.36Af问:如果抓到三只新的蚊子,它们的触角长和翼长分别为(l.24,1.80);(l.28,1.84);(1.40,2.04).问它们应分别属于哪一个种类?解法一:把翼长作纵坐标,触角长作横坐标;那么每个蚊子的翼长和触角决定了坐标平面的一个点.其中6个蚊子属于APf类;用黑点“·”表示;9个蚊子属Af类;用小圆圈“。”表示.得到的结果见图1图1飞蠓的触角长和翼长思路:作一直线将两类飞蠓分开例

3、如;取A=(1.44,2.10)和B=(1.10,1.16),过AB两点作一条直线:y=1.47x-0.017,其中X表示触角长;y表示翼长.分类规则:设一个蚊子的数据为(x,y),如果y≥1.47x-0.017,则判断蚊子属Apf类;如果y<1.47x-0.017;则判断蚊子属Af类.分类结果:(1.24,1.80),(1.28,1.84)属于Af类;(1.40,2.04)属于Apf类.图2分类直线图•缺陷:根据什么原则确定分类直线?若取A=(1.46,2.10),B=(1.1,1.6)不变,则分类直线变为y=1.39

4、x+0.071分类结果变为:(1.24,1.80),(1.40,2.04)属于Apf类;(1.28,1.84)属于Af类哪一分类直线才是正确的呢?因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的问题.一般地讲,应该充分利用已知的数据信息来确定判别直线.再如,如下的情形已经不能用分类直线的办法:新思路:将问题看作一个系统,飞蠓的数据作为输入,飞蠓的类型作为输出,研究输入与输出的关系。2、人工神经网络人工神经网络是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地相互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

5、杂的非线性动力学系统。2.1人工神经网络概述2.2神经网络的研究内容(1)生物原型研究:研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。(2)建立理论模型:根据生物圆形的研究,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成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。(4)神经网络应用系统:在网络模型与算法研究的基础上,利用神经网络组成实际的应用系统。2.3神经网络的应用神经网络理论特别是

6、在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、等方面都有重大的应用实例。下面列出一些主要应用领域:(1)模式识别和图像处理。印刷体和手写字符识别、语音识别、指纹识别、人体病理分析、目标检测与识别、图像压缩和图像复制等。(2)控制和优化。机器人运动控制、半导体生产过程控制、石油精炼优化控制、超大规模集成电路布线设计等。(3)预报和智能信息管理。股票市场预测、地震预报、借贷风险分析、IC卡管理和交通管理。(4)通信。自适应均衡、回波抵消、路由选择和ATM网络中的呼叫接纳识别和控制。(5)空间科学。空间交汇对接

7、控制、导航信息智能管理、飞行器制导和飞行程序优化管理等。2.4神经元与神经网络结构大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络图1神经元的解剖图神经元的信息传递和处理是一种电化学活动。树突由于电化学作用接受外界的刺激;通过胞体内的活动体现为轴突电位,当轴突电位达到一定的值则形成神经脉冲或动作电位;再通过轴突末梢传递给其它的神经元.从控制论的观点来看;这一过程可以看作一个多输入单输出非线性系统的动态过程2.5神经网络基本模型归纳一下生物神经元传递信息的过程:生物神经元是一个多输入、单输出单元。常用的人工神经元模型可用图2模

8、拟。图2人工神经元(感知器)示意图当神经元j有多个输入(i=1,2,…,m)和单个输出时,输入和输出的关系可表示为:其中为阈值,为从神经元i到神经元j的连接权重因子,f()为传递函数,或称激励函数。例如,若记取激发函数为符号函数则S型激发函数:2.6神经网络分类神经网络有分层网络、层内连接的分层网络、反馈连接的分层网

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。