人工神经网络课件-PPT幻灯片

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ONE人工神经网络概述及基本理论利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。智能是人类思维活动中表现出来的一种能力。人类的智能：感知与理解思维与推理学习与记忆自适应能力什么是智能PART

ONE人工神经网络概述及基本理论智能是人类在客观世界中解决实际问题的能力。需要以下知识：关于客观世界的有关背景知识，包括历史资料和现实状况。问题本身所包含的专门知识。能对所掌握的知识进行分析、选择、归纳和总结的知识。解决问题所需策略、决策和预测的知识。什么是智能PART

ONE人工神经网络概述及基本理论机器感知机器思维机器推理机器学习机器理解机器行为人工智能的主要研究内容CONTENTSPART01人工神经网络概述及基本理论人工神经网络基本模型人工神经网络的MATLAB实现人工神经网络的应用实例PART02PART03PART04PART

ONE人工神经网络是在人类对其大脑神经网络认识的基础上，人工构造的能够实现非线性数学建模的网络系统。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现。目前，人工神经网络已成为人工智能领域中最富有魅力的研究课题之一，它突破了传统的以线性处理为基础的电子计算机的局限，标志着人类模拟人脑智能行为进行信息智能处理的能力有了质的飞跃。人工神经网络概述及基本理论PART

ONE研究ANN目的：（1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。（2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。人工神经网络概述及基本理论ANN研究的目的PART

ONE人工神经网络的研究与发展反思期60年代末第二次高潮80年代再认识和应用研究期90年代第一次高潮50年代末萌芽期40年代初人工神经网络的研究与发展人工神经网络概述及基本理论PART

ONE萌芽期40年代初，美国McCulloch和Pitts从信息处理的角度，研究神经细胞行为的数学模型表达，提出了阈值加权和模型——MP模型。1949年，心理学家Hebb提出著名的Hebb学习规则，即由神经元之间结合强度的改变来实现神经学习的方法。Hebb学习规则的基本思想至今在神经网络的研究中仍发挥着重要作用。

人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE第一次高潮50年代末期，Rosenblatt提出感知机模型。感知机虽然比较简单，却已具有神经网络的一些基本性质，如分布式存贮、并行处理、可学习性、连续计算等。这些神经网络的特性与当时流行串行的、离散的、符号处理的电子计算机及其相应的人工智能技术有本质上的不同，由此引起许多研究者的兴趣。在60年代掀起了神经网络研究的第一次高潮。但是，当时人们对神经网络研究过于乐观，认为只要将这种神经元互连成一个网络，就可以解决人脑思维的模拟问题，然而，后来的研究结果却又使人们走到另一个极端上。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE反思期60年代末，美国著名人工智能专家Minsky对Rosenblatt的工作进行了深入研究，出版了有较大影响的《Perceptron》一书，指出感知机的功能和处理能力的局限性，同时也指出如果在感知器中引入隐含神经元，增加神经网络的层次，可以提高神经网络的处理能力，但是却无法给出相应的网络学习算法。另一方面，由于60年代以来微电子技术日新月异的发展，电子计算机的计算速度飞速提高，加上那时以功能模拟为目标、以知识信息处理为基础的知识工程等研究成果，给人工智能从实验室走向实用带来了希望，这些技术进步给人们造成这样的认知：以为串行信息处理及以它为基础的传统人工智能技术的潜力是无穷的，这就暂时掩盖了发展新型计算机和寻找新的人工智能途径的必要性和迫切性。再者，当时对大脑的计算原理、对神经网络计算的优点、缺点、可能性及其局限性等还很不清楚，使对神经网络的研究进入了低潮。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE第二次高潮进入80年代，首先是基于知识库的专家系统的研究和运用，在许多方面取得了较大成功。但在一段时间以后，实际情况表明专家系统并不像人们所希望的那样高明，特别是在处理视觉、听觉、形象思维、联想记忆以及运用控制等方面，传统的计算机和人工智能技术面临着重重困难。模拟人脑的智能信息处理过程，如果仅靠串行逻辑和符号处理等传统的方法来解决复杂的问题，会产生计算量的组合爆炸。因此，具有并行分布处理模式的神经网络理论又重新受到人们的重视。对神经网络的研究又开始复兴，掀起了第二次研究高潮。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE第二次高潮1982年，美国加州理工学院物理学家J.Hopfield提出了一种新的神经网络——循环神经网络。他引入了“能量函数”的概念，使得网络稳定性研究有了明确的判据。1984年，J.Hopfield研制了后来被人们称为“Hopfield网”的电路，物理实现为神经计算机的研究奠定了基础，解决了著名的TSP问题。1985年，UCSD的Hinton、Sejnowsky、Rumelhart等人所在的并行分布处理小组的研究者在Hopfield网中引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年，Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多层神经网络模型的反向传播学习算法——BP算法，解决了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE再认识和应用研究期（1991~）九十几年来，许多具备不同信息处理能力的神经网络已被提出来并应用于许多信息处理领域，如模式识别、自动控制、信息处理、决策辅助、人工智能等方面。神经计算机的研究也为神经网络的理论研究提供了许多有利条件，各种神经网络模拟软件包、神经网络芯片以及电子神经计算机的出现，体现了神经网络领域的各项研究均取得了长足进展。同时，相应的神经网络学术会议和神经网络学术刊物大量出现，给神经网络的研究者们提供了许多讨论交流的机会。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络的研究与发展PART

ONE虽然人们已对神经网络在人工智能领域的研究达成了共识，对其巨大潜力也毋庸置疑，但是须知，人类对自身大脑的研究，尤其是对其中智能信息处理机制的了解还十分肤浅。因而现有的研究成果仅仅处于起步阶段，还需长期艰苦努力。当前又处于神经网络理论的研究高潮，不仅给新一代智能计算机的研究带来巨大影响，而且将推动整个人工智能领域的发展。但另一方面，由于问题本身的复杂性，不论是神经网络原理自身，还是正在努力进行探索和研究的神经计算机，目前，都还处于起步发展阶段。人工神经网络概述及基本理论PART

ONE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：人工神经网络概述及基本理论为什么引入人工神经网络翼长触角长类别1.781.14Apf1.961.18Apf1.861.20Apf1.721.24Af2.001.26Apf2.001.28Apf1.961.30Apf1.741.36Af翼长触角长类别

1.641.38Af1.821.38Af1.901.38Af1.701.40Af1.821.48Af1.821.54Af2.081.56AfPART

ONE

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？人工神经网络概述及基本理论把翼长作纵坐标，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。得到的结果见右图。为什么引入人工神经网络PART

ONE人工神经网络概述及基本理论思路：作一直线将两类飞蠓分开。例如；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．为什么引入人工神经网络PART

ONE人工神经网络概述及基本理论缺陷：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=1.39x+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．为什么引入人工神经网络PART

ONE人工神经网络概述及基本理论再如，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。为什么引入人工神经网络PART

ONET.Koholen的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”什么是人工神经网络人工神经网络概述及基本理论PART

ONE生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群体。人类大脑的神经细胞大约在1011-1013个左右。神经细胞也称神经元，是神经系统的基本单元，它们按不同的结合方式构成了复杂的神经网络。通过神经元及其联接的可塑性，使得大脑具有学习、记忆和认知等各种智能。人工神经网络概述及基本理论生物神经元PART

ONE神经元由细胞体（Soma）和延伸部分组成。延伸部分按功能分有两类，一种称为树突（Dendrite），用来接受来自其他神经元的信息；另一种用来传递和输出信息，称为轴突（Axon）。神经元之间的相互连接从而让信息传递的部位称为突触（Synapse），突触的联接是可塑的，也就是说突触特性的变化是受到外界信息的影响或自身生长过程的影响。人工神经网络概述及基本理论生物神经元PART

ONE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。人工神经网络概述及基本理论生物神经元PART

ONE脑神经信息活动的特征（1）并行分布处理（2）神经系统的可塑性和自组织性（3）信息处理与信息存贮合二为一（4）信息处理的系统性（5）能接受和处理模糊的、模拟的、随机的信息人工神经网络概述及基本理论生物神经元PART

ONE神经网络基本模型人工神经网络概述及基本理论生物神经元PART

ONE人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是对人类大脑特性的一种描述。它是一个数学模型，可以用电子线路实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONEANN结构生物神经元中的神经体与人工神经元中的节点相对应：树突（神经末梢）与输入相对应，轴突与输出相对应，突触与权值相对应。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONE人工神经网络的优点（1）不需要任何数值算法来建立模型，它仅仅通过对样本数据的学习就能建立输入和输出的映射关系，不需要像数学模型那样描述现实系统的数量关系和空间分布形式；（2）人工神经网络方法快捷方便，只要训练数据齐备，即使复杂的网络也能很快建立，并根据初始条件的变化动态地输出结果；人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONE人工神经网络的优点（3）人工神经网络固有的非线性数据结构和计算过程使得它非常适于处理非线性映射关系；（4）人工神经网络信息分布存储，存储和处理合二为一，在这种数据存贮结构下，错误输入的影响可以被剔除或减小，因此容错性好。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONE人工神经网络的特点（1）分布式存储信息。（2）并行协同处理信息。（3）信息处理与存储合二为一。（4）信息处理具有自组织、自学习的特点。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONEANN的研究内容（1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。（2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。（3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

ONEANN的研究内容（3）应用的研究：

认知与人工智能，包括模式识别、特征提取、语音识别语言翻译、联想记忆、逻辑推理、知识工程、专家系统、故障诊断、智能机器人等。

优化与控制，包括决策与管理、系统辨识、鲁棒性控制、自适应控制、并行及分布控制等。

信号处理，包括自适应滤波、时间序列预测、消噪、非线性预测等。人工神经网络概述及基本理论人工神经网络PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型模拟人脑神经网络，人工神经网络是由多个人工神经元连接而成的网络结构。人工神经元是人工神经网络的基本单元，它是一个多输入、单输出的非线性元件，下图给出了一种简化的人工神经元结构，其输入与输出的关系可描述如下：人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型其中，xi（i=1,2,…,n）是从其它神经元传来的输入信号，或者是来自外部的信息；ωi表示从神经元i到本神经元的连接权值，也称加权系数，它表示神经元之间的连接强度，取值通常动态变化，由神经网络的学习过程确定；θ为神经元的内部阈值(门限值)；f(·）为激励函数，又称为激活函数、作用函数或变换函数等，它决定了神经元节点的输出，一般为非线性函数，因此使人工神经网络具有非线性特点。人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型激励函数一般为非线性函数，因此使人工神经网络具有非线性特点。具体形式如下：（1）阈值型函数（2）饱和型函数人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型（3）双曲正切函数激励函数（4）S型函数神经元的输出状态与输入作用之间的关系是在(0,1)内连续取值的单调可微函数，称为Sigmoid函数，简称S型函数。当趋于无穷时，S型曲线趋于阶跃函数，通常情况下，取值为1。人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型激励函数（5）高斯函数在径向基函数构成的神经网络中，神经元的结构可用高斯函数描述如下：人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经元基本模型激励函数人工神经元基本模型PART

TWO人工神经网络基本模型描述人工神经元的信息处理过程（1）对所有输入进行加权，连接权值的大小决定了每个输入信号对人工神经元作用的强度；（2）将所有输入信号的权重之和与神经元内部的门限值θ进行比较，并经过一个非线性函数变换，得到抑制（通常为0）或兴奋（通常为1）两种输出结果，从而简单地模仿了人脑细胞的生物特性。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络结构作为对人脑神经系统的模拟，单一的人工神经元只能处理简单的非线性问题。目前就人工神经网络的连接形式而言，已有数十种不同的连接方式，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的网络结构。PART

TWO人工神经网络基本模型1反馈型神经网络2前馈性神经网络感知器模型BP网络模型RBF网络模型Hopfield网络PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络结构（1）前馈型神经网络前馈型神经网络（FeedforwardNN），神经元分多层排列，有输入层、隐含层(亦称中间层，可有若干层)和输出层，由于信号是向前传递的，每个神经元能且只能从前一层接受多个输入，并且只有一个输出送给下一层的各神经元，因此这种网络结构的信息传递是正向传递方式。从学习的观点来看，由于前馈网络一般事先已知一组或多组输入与输出的对应关系，因此它是一种有教师学习的学习系统，其结构简单且易于编程，主要解决有训练样本的实际问题；从系统的观点看，前馈网络是一种静态非线性映射，通过简单非线性处理单元的复合映射，可获得复杂的非线性处理能力。大部分前馈网络都是学习网络，它们的分类能力和模式识别能力一般都强于反馈网络。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络结构（2）反馈型神经网络反馈型神经网络（FeedbackNN），简称反馈网络，其网络结构如下图所示。若总节点(神经元)数为N，则每个节点有N个输入和一个输出，也就是说，所有节点都是一样的，它们之间都可相互连接。反馈型神经网络的输出信号通过与输入连接而返回到输入端，从而形成一个回路。由于具有这种输出反馈到输入的结构特点，每一时刻的网络输出不仅取决于当前的输入，而且还取决于上一时刻的输出。其输出的初始状态由输入矢量设定后，随着网络的不断运行，从输出反馈到输入的信号不断改变，也使输出不断变化，从而使网络表现出暂态特性，这使得反馈网络表现出前馈网络所不具备的震荡或收敛特性。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络结构（2）反馈型神经网络反馈型神经网络（FeedbackNN），简称反馈网络，其网络结构如下图所示。若总节点(神经元)数为N，则每个节点有N个输入和一个输出，也就是说，所有节点都是一样的，它们之间都可相互连接。从学习的观点来看，反馈型神经网络是一种无教师学习的学习系统，由于事先没有一组或多组输入与输出的对应关系，需要靠多次内部调整实现所需要的输出，因此其结构复杂且计算时间长，主要解决没有训练样本的实际问题；从系统的观点看，反馈型神经网络是一种动力学系统，它需要工作一段时间才能达到稳定。典型的反馈型神经网络有Hopfield神经网络、自组织特征映射神经网络等。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络的学习人工神经网络能够模拟任意的非线性函数，其实现过程就是确定具体的网络结构，给出从输入到输出加权系数的调整规则和输出误差判断规则，并通过学习将网络中的各个加权系数求解出来。因此实现基于人工神经网络的非线性数学建模的关键就是加权系数的求解，这个过程叫做网络的学习，加权系数的调整规则和输出误差判断规则统称为学习规则。学习的目的在于修改网络中的加权系数，使得网络对所输入的模式样本在输出有正确反映。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络的学习（1）学习方法通常采用误差逼近法求解加权系数，通过给定调整加权系数方法逐渐调整加权系数，直到期望输出值与实际输出值在误差允许范围内，因此人工神经网络所求解的加权系数是近似值而不是精确值。根据学习环境不同人工神经网络的学习方法可分为有教师学习（或称监督学习、有指导学习）和无教师学习（或称无监督学习、无指导学习）。教师就是先验数据，也称为训练数据，不但包括输入数据，还包括与输入数据相对应的输出数据，即期望输出。PART

TWO人工神经网络基本模型人工神经网络的学习（2）学习规则学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数的算法，使获得的网络结构能够适应实际需要的变化。PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法前馈型神经网络主要特点前馈型神经网络的结构特点是每一层神经元只接受前一层神经元的输入，它属于有教师学习，需要用已知的输入输出数据训练网络之后，网络才能正常工作。（1）有大量的实例或能产生适合的实例；（2）这种任务涉及某一集合目标到另一集合目标间的映射；（3）该问题的算法和规律不确定或难于表达；（4）关于该问题的数据量和数据种类很多。典型的前馈网络有感知器、BP网络和RBF网络。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法感知器模型感知器（Perceptron）是1957年美国计算机科学家罗森布拉特（F.Rosenblatt）提出的，可谓最早的前馈型神经网络模型。感知器分单层感知器和多层感知器。单层感知器具有单层神经元的网络结构，如果包括输入层在内应为两层，并由线性阈值元件组成，因此是最简单的前馈网络结构。它通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为0或1的目标输出，从而实现对输入矢量的分类。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法感知器模型单层感知器学习的基本思想是：逐步地将样本输入到网络中，根据输出结果和期望输出之间的差别来调整网络中的加权系数。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法感知器模型单层感知器训练学习的步骤可归纳如下：（1）对于所要解决的实际问题，确定输入样本xp及其对应的期望输出，其中p=1,2,…,P,P为输入样本集中的样本总数；（2）参数初始化：（a）对初始权值赋予较小的非零随机数；（b）给出最大训练循环次数。（3）计算实际输出：根据输入样本以及目前加权系数，计算网络实际输出。（4）检查：检查实际与期望输出是否相同，如果相同或已达最大循环次数，则算法结束，否则转入（5）。（5）学习：调整加权系数，返回（3）输入下一样本及对应期望输出。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法感知器模型在单层感知器上增加一层或多层神经元就构成多层感知器。除输入层以外，每一层的输入是前一层神经元输出的加权和。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型误差反向传播网络（ErrorBack-PropagationNetwork，简称BP网络）是Rumelhant等人于1985年提出的前馈型网络模型，目前已成为应用最为广泛的一种人工神经网络模型。BP网络本质上是一种由输入到输出的映射，它不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式，只要用已知的输入输出数据对BP网络加以训练，网络就具有输入与输出之间的映射能力。BP算法的关键在于隐含层的学习规则，而隐含层就相当于对输入信息的一个特征抽取器。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型BP网络是单向传播的多层前馈网络结构，采用一种有教师指导的学习过程。网络除了输入输出节点外，还有一层或多层的隐含层节点，同层节点中没有任何耦合。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型BP算法的学习规则是网络的输出误差判定采用最小二乘法，各层加权系数的调整基于梯度下降法。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP算法的学习过程主要分为两个阶段：第一阶段为信号的正向传播过程。给定输入信息通过输入层经隐含层逐层计算，最后计算出每个单元的实际输出值；第二阶段为误差的反向传播过程。若在输出层未能得到期望的输出值，则逐层递归地计算实际输出与期望输出之间的误差均方值，用于调节各层的加权系数。具体地说，就是从输出层开始往前逐层采用梯度下降法修改加权系数，以期使输出的误差信号最小。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型下面给出BP网络具体的数学描述和公式推导过程，下图为算法推导过程中参数示意图。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型各节点的激励函数采用S型函数，其中，θj表示神经元的阈值；θ0的作用是调节激励函数的形状，较小的θ0使激励函数逼近阶跃函数，较大的θ0使激励函数变得较为平坦。BP网络对加权系数的调整采用梯度下降法，其中涉及导数的问题。BP网络采用S型函数作为激励函数的一个主要原因就是S型函数f(x),关于它的导数有一个重要的特性：前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型这里设net表示每一个神经元节点的输入和，O表示每一个神经元节点的输出，根据人工神经元输入输出关系公式，每一层节点的输出为：前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型BP网络的学习规则为：1．BP网络输出误差判定规则（最小二乘算法）：2．BP网络加权系数的调整规则（梯度下降法）：前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型将输入样本标记p记入推导公式中，得到对于所有输入样本通用的调整加权系数公式：由此可以进行加权系数的调整，并反复进行正向传播过程和反向传播过程，直到实际输出值逼近期望输出值。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络算法的计算步骤可概括如下：（1）首先确定前馈型网络结构，给出所有参数定义；（2）置网络所有的加权系数初始值为较小的分布在0~1之间的随机数；（3）给定一组输入向量和期望的目标输出向量：，p=1,2,…,N，表示共有N个训练样本，令p=1；（4）输入信号正向传播过程计算：根据公式计算隐含层和输出层的实际输出，得到；前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络算法的计算步骤可概括如下：（5）根据公式计算期望值与实际输出值的均方差EP；（6）误差反向传播过程计算：根据公式计算加权系数的修正值和，并根据公式调整各层加权系数；（7）返回（4）重复计算，直到输出误差满足给定要求或者权值不再变化；（8）令p=p+1，返回（3），直到所有输出误差满足给定要求或者所有样本对应的网络权值不再变化。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型参数设定说明（1）输入与输出层的设计输入的神经单元可以根据需要求解的问题和数据表示的方式而定。如果输入的是模拟信号波形，那么输入层可以根据波形的采样点数决定输入单元的维数，也可以用一个单元输入，这时输入样本为采样的时间序列。如果输入为图像，则输入单元可以为图像的像素，也可以是经过处理后的图像特征。输出层维数根据使用者的要求来确定。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型（2）隐含层数的选择（3）隐含层单元数目的选择（4）初始权值的选取（5）学习速率的调整（6）激励函数的选取传统的BP网络算法对各层输出均采用S型激励函数。为了减少反向传播算法的计算复杂度，可以选取输出层结点的激励函数为简单的线性函数（purelin函数），它只是简单地将神经元输入经阈值调整后传递到输出。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法BP网络模型缺陷：（1）学习效率低、收敛速度慢。（2）易陷于局部极小值。（3）网络泛化及适应能力较差。（4）隐含层层数及隐含层的神经元个数的选取缺乏理论上的指导，通常只能根据经验来选取。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法RBF网络模型径向基函数神经网络（RadialBasisFunction，简称RBF）是一种非线性局部逼近的神经网络，其结构属于前馈网络结构。从神经网络的函数逼近功能角度来分，神经网络可以分为非线性全局逼近网络和非线性局部逼近网络。RBF网络作为非线性局部逼近网络，其隐含层激励函数是局部响应的函数，网络输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权影响网络的输出，对于每一组训练样本，只有少量的连接权需要进行调整，因此RBF网络具有学习速度快的优点，可以比通常的BP网络快103-104倍，对于有实时性要求的应用来说至关重要。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法RBF网络模型RBF局部响应的特点使得RBF网络在隐含层节点数足够多时可以以任意精度逼近任意非线性函数。RBF神经网络是单隐含层的前馈网络，包含有一个维数足够高的隐含层，对输入空间进行非线性映射，而输出层提供了从隐含层到输出空间的一种简单线性变换。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型前馈型神经网络主要算法RBF网络模型RBF神经网络的核心思想如下：（1）用RBF作为隐含层的“基”构成隐含层空间，将输入矢量映射到隐含层空间；（2）当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了；（3）隐含层空间到输出层空间的映射是线性的，即网络的输出是隐含层单元输出的线性加权和，此处的权即为网络的可调参数。前馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型反馈型神经网络主要算法反馈型神经网络模型的主要特点是所有节点之间都可相互连接，它属于无教师学习系统，训练数据只有输入，而没有与之相对应的输出数据，网络必须根据一定的判定规则自行调整权重，从而解决没有训练样本的实际问题。反馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型反馈型神经网络主要算法Hopfield网络模型1982年美国加州理工学院生物物理学家J.J.Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为Hopfield网络模型（简称HOP网络，或HNN）。反馈性神经网络主要算法PART

TWO人工神经网络基本模型反馈型神经网络主要算法Hopfield网络模型Hopfield神经网络的工作方式分同步（并行）和异步（串行）两种。在同步工作方式下，部分或全部神经元节点同时调整输出状态；在异步工作方式下，每一次只有一个神经元节点调整输出状态，其它节点的输出状态均保持不变。异步工作方式比同步工作方式更稳定，其缺点是失去了神经网络并行处理的优点。在离散型Hopfield网络中两种方式都有使用，但异步方式稳定性对权矩阵要求低一些，一般更多采用异步工作方式；在连续型Hopfield网络中因为输出的连续性只能采用同步工作方式。反馈性神经网络主要算法PART

THREE人工神经网络的MATLAB实现基于MATLAB的人工神经网络工具箱人工神经网络工具箱是MATLAB环境下开发出来的众多工具箱之一，它以人工神经网络理论为基础，应用MATLAB语言构造典型神经网络的传递函数，并针对特定的网络结构进行网络设计、学习、训练和仿真。它主要针对人工神经网络系统的分析与设计，提供了大量可供直接调用的工具箱函数、图形用户界面和Simulink仿真工具。PART

THREEBP网络的MATLAB实现MATLAB7.0神经网络工具箱中包含许多用于BP网络分析与设计的函数，其中包括BP网络创建函数、传递函数、训练函数等。用户通过使用这些函数编程实现BP网络的具体功能与应用。BP神经网络基本函数对于BP网络的实现MATLAB神经网络工具箱提供了四个基本函数：newff，init，train和sim，它们分别对应四个基本步骤，即新建、初始化、训练和仿真。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现BP神经网络基本函数（1）新建函数newff功能：创建一个N层的级联前向BP神经网络。调用格式：net=newff

net=newff(PR，[S1S2SN]，{TFlTF2TFN}，BTF，BLF，PF)参数说明：PR：由每组输入向量的最大最小值构成的R*2维矩阵，R为输入向量组数。Si：第i层的神经元个数，总共N层。TFi：第i层的传递函数，缺省值为“tansig”，可选用的传递函数有tansig,logsig或purelin。BTF：BP网络训练函数，缺省值为“trainlm”，可选用的训练函数有：traingd,traingdm,traingdx,trainbfg,trainlm等。BLF：BP网络权值和阈值学习函数，缺省值为“learngdm”。PF：网络的性能函数，缺省值为“mse”。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现BP神经网络基本函数（2）初始化函数init功能：对网络进行自定义的初始化。调用格式：net=init（net）参数说明：初始化是对连接权值和阈值进行初始化。BP神经网络在训练之前必须要对权值和阈值进行初始化，newff()函数可以自动完成这一过程，但是无法重新赋初值。如果想重新初始化，可以应用init()函数，使网络恢复到初始化的情况。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现BP神经网络基本函数（3）训练函数train功能：对网络的权值和阈值进行反复地调整，以减少网络性能函数net.perforFen的值，直到达到预先的要求。调用格式：[net，tr]=train(NET，p，t)参数说明：p和t分别为输入输出矩阵，NET为由newff产生的要训练的网络，net为修正后的网络，tr为训练的纪录（训练步数epmh和性能pelf）。train()是通过调用参数net.trainFcn设定的训练函数来实现网络训练的，而且训练的方式由参数net.trainParam的值来确定。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现BP神经网络基本函数（4）仿真函数sim功能：对网络进行仿真。调用格式：t=sim（net，p）参数说明：net为要仿真的网络，p为输入矩阵，t为仿真输出。利用此函数可以在网络训练前后分别进行输入输出的仿真，以做比较，从而对网络进行修改评价。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现

BP神经网络改进的训练函数BP算法的主要缺点是：收敛速度慢、易陷入局部极值、难以确定隐含层数和隐含层节点的个数。在MATLAB神经网络工具箱中提供了多种改进的BP训练函数，如traingd、traingdm、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainoss、trainlm、trainbr等，每种训练函数各有特点，但是没有一种函数能适应所有情况下的训练过程。人工神经网络的MATLAB实现BP网络的MATLAB实现PART

THREEBP网络的MATLAB实现BP网络函数逼近实例我们在此设计一个简单的3层B