matlab_人工神经网络ppt课件

1、人工神经网络常用的学习规则,MP模型是于1943年由美国心理学家McCulloch和数学家Pitts建立的第一个神经元模型，也可以称为处理单元(Processing Element)，它是一个多输入多输出的非线性信息处理单元。如图5-6所示，图5-7为MP模型的作用函数。MP神经元是人工神经元模型的基础，也是人工神经网络模型的基础。,图5-6 MP神经元模型,人类具有学习能力，人类的知识和智慧是在不断的学习与实践中逐渐形成和发展起来的。关于人工神经网络的学习机制，涉及到神经元如何分布、处理和存储信息。常用的人工神经网络学习规则如下，图5-8是权值调整的一般。

2、第 8 章 人工神经网络及其应用,教材：王万良人工智能导论（第3版）高等教育出版社,第8章 人工神经网络及其应用,人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。为机器学习等许多问题的研究提供了一条新的思路，目前已经在模式识别、机器视觉、联想记忆、自动控制、信号处理、软测量、决策分析、智能计算、组合优化问题求解、数据挖掘等方面获得成功应用。 本章着重介绍最基本、最典型、应用最广泛的BP神经网络和Hopfield神经网络及其在模式识别、联想记忆、软测量、智能计算、组合优化问题求解等方面的应用。,2,第8章 人工。

3、人工神经网络理论及应用,屈桢深 哈尔滨工业大学,1. 概述,主要内容,引子：神经网络特点 发展历史 应用 模型、结构与学习算法 关于课程,神经网络特点引子,一小段视频 (“The Matrix”, 1998)；问题：机器是否能模拟人的思维？ 如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电信号，并且具有决策判断能力，那么如何定义“智能？”,生物神经网络特点,分布存储，容错性 并行处理 信息处理和存储二合为一 自组织性和可塑性 层次与系统性,信息按内容分布于大量的神经细胞之中，每个神经细胞存储着多种不同信息的部分内容； 信息的记忆反映在神经元的连接。

4、神经网络理论 Neural Network Theory,太原理工大学信息工程学院,2 人工神经网络基础知识,2.1人工神经网络的生物学基础,人的智能来自于大脑，大脑是由大量的神经细胞或神经元组成的。每个神经元可以看作为一个小的处理单元，这些神经元按照某种方式互相连接起来，构成了大脑内部的生物神经元网络，他们中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号作自适应变化，而每个神经元又随着接收到的多个激励信号的综合大小呈现兴奋或抑制状态。据现在的了解，大脑的学习过程就是神经元之间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过程，大脑处理信。

5、人工神经网络之反馈神经网络,从生物神经网络到人工神经网络 反馈神经网络 概述 离散Hopfield网络 连续Hopfield网络 Hopfield网络TSP问题中的应用,从生物神经网络到 人工神经网络,From Biological Neural Network To Artificial Neural Network,Whats this?,大脑 Brain,重量: 约12001500g 体积: 约600Cm3 神经元数: 约1011个,大脑的组织结构和功能是人体器官中最为复杂的，它接受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发出指令产生行为，掌管着人们的语言、思维、感觉、情绪、运动等高级活动。,虽然人们还并不完全清楚生物神经网络。

6、人工神经网络 及其应用,1、概述 2、神经网络概念 3、感知器模型 4、线性神经网络 5、BP神经网络 6、神经网络应用实例,1、概述,神经生理学和神经解剖学证明了人的思维是由脑完成的。神经元是组成人脑的最基本的单元，能够接收并处理信息。人脑大约由10111012个神经元组成，其中每个神经元约与104105个神经元通过突触连接。因此，人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系统。探索脑组织的结构、工作原理及信息处理的机制，是整个人类面临的一项挑战，也是整个自然界的前沿领域。 人脑的功能，一方面受到先天因素的制约，即由遗传信息先天确定。

7、人工神经网络 及其经济管理应用 (2),The Application of ANN to Economics & Management,学习算法,学习：因经验而发生的持久的行为改变。 神经网络学习：学习是一个过程，通过该过程神经网络的自由参数在其嵌入的环境的激励过程中得到调节。学习的类型由参数改变的方式决定。（Mendal&McClaren,1970) 学习算法：解决学习问题的一个恰当定义的规则集合。 学习算法不唯一。,学习的基本范式,有教师学习 无教师学习： （1）增强式学习/神经动态规划 （2）无监督学习/自组织学习,环境,状态向量,教师,状态向量,无教师学习： （1）增强式学习/神。

8、2018/10/8,马尽文,1,第2章 前馈型人工神经网络,M-P模型 感知机模型与学习算法 多层感知机网络 自适应线性单元与网络 非线性连续变换单元组成的前馈网络 BP算法,2018/10/8,马尽文,2,2.3 非线性连续变换单元组成的网络,由非线性连续变换单元组成的前馈网络，简称为BP(Back Propagation) 网络。 网络的结构与数学描述 (i). 非线性连续变换单元对于非线性连续变换单元，其输入、输出变换函数是非线性、单调上升、连续的即可。但在BP网络中，我们采用S型函数：,2018/10/8,马尽文,3,2.3 非线性连续变换单元组成的网络,函数 是可微的，并且这种函。

9、人工神经网络方法 原理及应用,张倩倩、孙晶,人工神经网络方法,人工神经网络简介 应用实例长江三角洲地区城市体系的职能分类,人工神经网络，是一个具有高度非线性的超大规模连续时间动力系统，是由大量的处理单元(神经元)广泛互连而形成的网络。是人脑的某种抽象、简化与模拟。 人工神经网络的特点和优越性：具有自学习功能 ；具有联想存储功能 ；具有高速寻找优化解的能力。 在现代地理学中，人工神经网络方法特别适用于地理模式识别、地理过程模拟与预测、复杂地理系统的优化计算等问题的研究。,人工神经网络简介,神经元模型 神经网络的。

10、1BP人工神经 网络2006-12-6 北京科技大学 自动化系 付冬梅2本章的基本内容 BP网络结构与模型网络结构与模型 BP网络的学习算法网络的学习算法 BP神经网络的重要函数和基本功能神经网络的重要函数和基本功能 一个简单的例子一个简单的例子 BP网络的几个问题网络的几个问题 改进的改进的 BP网络的学习算法网络的学习算法 BP网络的应用示例网络的应用示例2006-12-6 北京科技大学 自动化系 付冬梅3n Rumelhart， McClelland于 1985年提出了 BP网络的误差反向后传 BP(Back Propagation)学习算法n BP算法基本原理q 利用输出后的误差来估计输出层。

11、第十一章 人工神经网络建模（Artificial Neuron Nets）,一、引例,1981年生物学家格若根（W Grogan）和维什（WWirth）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1.64 1.38 Af1.82 1.38 Af1.90 1.38 Af1.70 1.40 Af1.82 1.48 Af1.82 1.54 Af2.08 1.56 Af,翼长 触角长 类别 1.78 1.14 Apf 1.96 1.18 Apf 1.86 1.20 Apf 1.72 1.24 Af 2.00 1.26 Apf 2.00 1.28 Apf 1.96 1.30 Apf 1.74 1.36 Af,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。