神经网络

1、神经网络及其应用,12月28日,第十章 竞争型神经网络,常见的竞争网络,自组织竞争网络（Kohonen网络）自组织特征映射网络（SOFM网络）学习矢量量化神经网络（LVQ网络）,学习方法分类,有师学习（分类） 已知输入 已知期望输出（每个输入分别属于哪一类） 在特征空间中，各个类的核位置已知 无师学习（聚类） 已知输入 期望输出未知（但可能已知分为几类） 在特征空间中，各个类的核位置待确定,自组织竞争网络神经元功能分析,权值W：R维向量（与输入向量维数相同）处理函数：求权值向量W与输入向量I之间的距离的负值-d输出：阈值b与-d的和n = b。

2、MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型,神经网络工具箱简介,MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3,它以神经网络理论为基础,利用MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函数,如线性、竞争性和饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用。 还可根据各种典型的修正网络权值规则，加上网络的训练过程，利用MATLAB编写出各种网络设计和训练的子程序，用户根据自己的需要去调用。,神经网络工具箱的主要应用,函数逼近和模型拟合 信息处理和预测 神经网络控制 故障诊断,应用神经网络工具箱求解问题。

3、1,内时延型神经网络,2,内时延型神经网络,有导师学习 动态BP学习算法,3,网络结构,4,网络结构,5,网络结构,6,输入输出,7,输入输出,8,输入输出,9,输入输出,10,输入输出,11,输入输出,12,输入输出,13,输入输出,14,有导师的学习,15,有导师的学习,动态BP学习算法 调整权系值,16,调整权系值,17,调整权系值,18,调整权系值,19,结束,。

4、神经网络理论在变压器继电保护中的应用李永丽 顾福海 刘志华 贺家丽（天津大学电气自动化与能源工程学院）摘要提出一种用于变压器运行和故障状态识别的神经网络方法. 此方法优于传统的变压器保护原理, 能正确识别变压器的内部故障、励磁涌流、外部故障及空载合于内部故障等不同状态, 具有广泛的实用性和很高的容错能力. 大量仿真结果证明了此方法的优越性.关键词： 神经网络, 涌流, 故障识别, 变压器电源变压器是电力系统中的重要元件之一，它对出现超高压、特高压输电系统的可靠运行有重大的意义。目前，差分理论的继电器是电源变压器故。

5、2018/7/21,1,知识发现（数据挖掘) 第八章,史忠植中国科学院计算技术研究所 http:/www.intsci.ac.cn/,神经网络 Neural Networks,2018/7/21,2,目 录,1. 神经计算 2. 并行分布式理论框架 3. 交互与竞争神经网络 4. 误差反向传播神经网络 5. Hopfield神经网络 6. 自组织特征映射网络 7. 自适应共振理论 8. 脉冲耦合神经网络,2018/7/21,3,神经网络,一个神经网络是由简单处理元构成的规模宏大的并行分布处理器。天然具有存储经验知识和使之可用的特性。 神经网络从两个方面上模拟大脑：神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。内部神经元。

6、第五章 反馈神经网络,2,第五章 反馈神经网络,5.1 前言 5.2 Hopfield神经网络 5.3 Boltzmann模型 5.4 小结,3,5.1 前言,反馈网络又称递归网络，或回归网络。在反馈网络（Feedback NNs）中，输入信号决定反馈系统的初始状态，然后系统经过一系列状态转换以后，逐渐收敛于平衡状态。这样的平衡状态就是反馈网络经计算后的输出结果，由此可见，稳定性是反馈网络中最重要的问题之一。如果能找到网络的Lyapunov函数，则能保证网络从任意的初始状态都能收敛到局部最小点。 Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用最广的模型，它具有联想记忆的。

7、模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法,电子学报 2011年4月,水声通信系统中,信道的多径衰落和畸变产生的码间干扰( I SI) , 降低了系统的性能, 影响着通信质量. 抑制码间干扰的有效方法是采用不需训练序列的盲均衡技术.,1.引言,盲均衡技术的本质是通过设计性能优越的算法来调整均衡器参数, 是一个求逆系统的非线性逼近问题。,小波神经网络( WNN,Wavelet Neural Network)将神经网络的自学习功能和小波的时频局域化性质结合起来, 具有自适应分辨性和良好的容错能力. 而采用传统WNN的盲均衡算法, 仍然存在收敛速度慢和容易陷入局部极。

8、前馈神经网络前馈神经网络的结构一般包含输入层、输出层、及隐含层，隐含层可以是一层或多层。各神经元只接收前一层的输出作为自己的输入，并且将其输出给下一层，整个网络中没有反馈。每一个神经元都可以有任意多个输入，但只允许有一个输出。图1选择只含一个隐含层的前馈神经网络。其原理框图如图1所示。图 1 三层前馈神经网络结构图输入层 隐含层 输出层yn1ynMijwjw)(nx图中，只有前向输出，各层神经元之间的连接用权值表示。设输入层有 个输M入信号，其中任一输入信号用 表示；隐含层有 个神经元，任一iM,21N隐含层神经元用 表示；输。

9、第二章 神经网络基础,本章简单地介绍生物神经元、神经元模型、人工神经网络模型及其学习算法。,2,第二章 神经网络基础,2.1 生物神经元模型 2.2 人工神经元模型 2.3 网络拓扑结构类型 2.4 人工神经网络模型 2.5 神经网络的学习 2.6 小结,3,2.1 生物神经元模型,神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单元。据统计大脑大约包含 个神经元，每个神经元于大约 个其他的神经元相连接，构成一个极为庞大而复杂的网络，即生物神经元网络。生物神经元网络中各神经元之间连接的强弱，按照外部的刺激信号做自适应变化，而每个神经元又随着。

10、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,要点简介,1. 研究背景,2. 学习规则,3. ART神经网络结构,4. ART神经网络学习规则,研究背景,1969年，美国学者格诺斯博格(Grossberg)和卡普特尔(Carperter)提出了自适应共振理论(ART)模型。,研究背景,ART是一种自组织神经网络结构，是无教师的学习网络。当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型。,研究背景,ART模型是。

11、目 录第 章 绪 论 （ ） 从 生 物 神 经 网 络 到 人 工 神 经 网 络 （ ） 人 工 神 经 网 络 的 发 展 史 （ ） 人 工 神 经 网 络 的 应 用 （ ） 生 物 神 经 元 （ ） 人 工 神 经 元 模 型 神 经 网 络 的 结 构 神 经 网 络 的 特 点（ ）（ ）（ ） 神 经 网 络 的 学 习 方 式 （ ）第 章 神 经 网 络 工 。

12、型Hopfield神经网络 Continuous Hopfield Neural NetworkCHNN,提出,原理,优点,一、网络结构 二、稳定性证明 三、CHNN的几点结论,连续型Hopfield神经网络 Continuous Hopfield Neural NetworkCHNN,连续型Hopfield网络结构及特点,连续型Hopfield网络结构如右图所示，它是单层反馈非线性网络。

13、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,第五章 BP神经网络,1. 研究背景,2. 学习规则,3. 感知机结构,4. 感知机学习规则,研究背景,罗斯布莱特的感知机学习规则和伯纳德和玛西娅的 LMS 算法是设计用来训练单层的类似感知器的网络的。 如前面几章所述,这些单层网络的缺点是只能解线性可分的分类问题。 罗斯布莱特和伯纳德均意识到这些限制并且都提出了克服此类问题的方法：多层网络。 但他们未将这类算法推广到用来训练功能更强的网络。,研究背景,韦伯斯（Werbos）在他1974年博士的论文中第一次。

14、神经网络学习 之 BP 神经网络http:/blog.csdn.net/u013007900/article/details/50118945神经网络学习之 BP 神经网络2目录第一章 概 述第二章 BP算法的基本思想第三章 BP网络特性分析3.1 BP网络的拓扑结构 43.2 BP网络的传递函数 53.3 BP网络的学习算法 6第四章 BP网络的训练分解4.1前向传输（Feed-Forward 前向反馈） 84.2逆向反馈（Backpropagation） 94.3 训练终止条件 .10第五章 BP网络运行的具体流程 105.1网络结构 105.2变量定义 105.3误差函数： 11第六章 BP 网络的设计 .146.1 网络的层数 146.2 隐层神经元的个数 .156.3 初始权值。

15、第五章 自组织竞争型神经网络,5.1概述 5.2竞争学习机制和自稳学习机制 5.3自适应共振理论神经网络（ART）,BP网络虽已得到广泛应用，然而，它在构成网络时未能充分借鉴人脑工作的特点，因而其功能有许多不足之处：对比之下，人脑的优越性就极其明显了。人的大脑是一个庞大、复杂的神经网络系统，它不仅可以记忆来自外界的各种信息，即具有可塑性，而且还可以将新、旧信息保存下来，即具有稳定性。人的脑神经系统既能牢固地记住学得的各种知识又能适应各种复杂多变的环境，能够通过“自学”来认识未学习过的新事物并解决不熟悉的新问题。因。

16、165神经网络与神经网络集成与神经网络相关的研究可以追溯到上世纪中期，然而对神经网络的深入研究和广泛应用是在上世纪八十年代末到九十年代初，标志是 Hopfield 网络结构和 BP 学习算法的相继提出。20 世纪 50 年代，F. Rosenblatt 提出了感知器模型，这是神经网络最初的雏形，由于它只有一层的权值可调，因此解决不了非线性可分问题。针对感知器在处理非线性问题中存在的不足，Minsky 于1969 年出版的专著Perceptrons一度使神经网络的研究沉寂近 20 年，同时该书也指出通过加入隐层神经元有可能解决非线性可分问题，但他对加入隐层神经。