人工神经网络BP

1、人工神经网络BP人工神经网络-BP人工神经网络人工神经网络 是生物神经网络的某种模型是生物神经网络的某种模型( (数学模型数学模型) ) 是对生物神经网络的模仿是对生物神经网络的模仿 基本处理单元为人工神经元基本处理单元为人工神经元 大量大量的广泛、复杂连接，形成的广泛、复杂连接，形成实现各种智能活动实现各种智能活动 (2)(2)生物神经元的基本特征生物神经元的基本特征 神经元之间彼此神经元之间彼此 神经元之间的连接强度决定神经元之间的连接强度决定的强弱的强弱 神经元之间的神经元之间的可以可以 学习、遗忘、疲劳学习、遗忘、疲劳 -神经网络中各神经元之间神经网络中各神经元之间，按外部的激励信，按

2、外部的激励信号做号做 信号可以起信号可以起作用，也可以起作用，也可以起作用作用 一个神经元接受信号的一个神经元接受信号的决定该神经元的决定该神经元的 每个神经元可以有一个每个神经元可以有一个McCulloch-PittsMcCulloch-Pitts神经元模型神经元模型输入信号；链接强度与权向量；输入信号；链接强度与权向量；信号累积信号累积激活与抑制激活与抑制(1) (1) 基本的人工神经元模型基本的人工神经元模型(2) (2) 输出函数输出函数f(2) (2) 输出函数输出函数f(2) (2) 输出函数输出函数f 各神经元接受来自前级的输入，并产生输出到下一级，各神经元接受来自前级的输入，并

3、产生输出到下一级，可，可用一有向无环图表示。用一有向无环图表示。 网络中的节点分两类：网络中的节点分两类： 节点按层节点按层(layer)(layer)组织组织 ： 第第i i层的输入只与第层的输入只与第i i-1 -1层的输出相连。层的输出相连。 输入信号由输入层输入输入信号由输入层输入, ,由第一层节点输出，传向下层，由第一层节点输出，传向下层，。- (input layer) (input layer) 输入节点所在层，无计算能力输入节点所在层，无计算能力 (output layer) (output layer) 节点为神经元节点为神经元 中间层，节点为神经元中间层，节点为神经元2.

4、2. 感知器神经网络感知器神经网络( (感知器感知器) )、感知器神经元、感知器神经元2. 2. 感知器神经网络、感知器神经元感知器神经网络、感知器神经元( (续续) ) 单个阈值神经元可以实现的与与、或或及、逻辑门。 任何逻辑函数可由两层前馈网络（一层计算任何逻辑函数可由两层前馈网络（一层计算单元）实现单元）实现。 多层感知器的适用范围大大超过单层网络。NoImage 建模前输入输出数据的预处理建模前输入输出数据的预处理正向标准化正向标准化 建模后输入输出数据的后处理建模后输入输出数据的后处理反向标准化反向标准化特征的平移特征的平移特征的尺度调整特征的尺度调整0,1,-1,1,-0,1,-1,1,-a,aa,a,0,a0,a NoImageNoImageNoImageNoImageNoImageNoImage取决于取决于: : 输出的表示方法输出的表示方法; ; 类别数目；类别数目； 待逼近的函数数目。待逼近的函数数目。NoImage 1.状态预测状态预测-参考参考MATLAB神经网络神经网络30个案例分析个案例分析例例.基于基于BP神经网络的数据分类神经网络的数据分类四类语音特征信号分析四类语音特征信号分析每组语音信号为每组语音信号为24维输入；维输入；四类语音信号：民歌、古筝、摇滚、流形四类语音信号：民歌、古筝、摇滚、流形共计共计2