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文档简介

在能源动力行业中的应用两相流流型识别

流动不稳定性分析、预测两相流动图像处理风功率、太阳能功率预测能源消耗分析、需求预测锅炉燃烧油页岩1第一页,共三十三页。神经网络的应用场景系统十分复杂,无法建立系统的准确数学模型,只能获取一些数据;存在描述系统的数学模型,但在某些情况下求解十分困难;对结果的要求不是特别精确。2第二页,共三十三页。课程目的和基本要求掌握人工神经网络的基本理论。介绍常见的人工神经网络模型。应用人工神经网络解决实际应用中的问题。2022/11/233第三页,共三十三页。课程安排内容课次第1、2章基础3第9、10章设计和展望1端午节放假1总复习最后一节课1第3~8章14个神经网络104第四页,共三十三页。原则内容最基本单层感知器最常用BP、RBF比较新(先进)SVM基于单层感知器BP、RBF、SVM一块讲同一大类讲一种(1.按影响力、相关性排;2.能讲多少是多少)大类代表竞争学习SOM反馈神经网络离散型Hopfield(连续性选讲)组合学习CPN其它(不讲)竞争学习ART组合学习LVQ反馈神经网络双向联想记忆随机神经网络递归神经网络基于数学原理主分量分析小脑模型CMAC5第五页,共三十三页。讲课方式及其它以讲为主,讲、记、练结合纪律:考勤、迟到、课堂纪律考试80%6第六页,共三十三页。学习支持网站神经网络学习网站智能中国网论坛MATLAB中文论坛神经网络参考书籍:MATLAB神经网络2022/11/237第七页,共三十三页。人工神经网络

第一章:绪论1.1人脑与计算机1.2人工神经网络发展简史1.3神经网络的基本特征与功能1.4神经网络的应用领域第八页,共三十三页。9第九页,共三十三页。1.1人脑与电脑人脑强大or电脑强大?2022/11/2310第十页,共三十三页。1.1人脑与电脑钱学森先生认为:人脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵感思维三种基本方式。迄今为止,计算机在解决与形象思维和灵感思维相关的问题时,显得无能为力。如人脸识别、骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题,人脑可以从中体会那些只可意会不可言传的直觉和经验,可以根据情况灵活掌握处理问题的规则,从而轻而易举地完成此类任务,而计算机在这方面显得十分笨拙。2022/11/2311第十一页,共三十三页。(一)记忆与联想能力(二)学习与认知能力(三)信息加工能力(四)信息综合能力(五)信息处理速度一、人脑与计算机信息处理能力的比较12第十二页,共三十三页。1.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较唐诗三百首记忆与联想能力PK2022/11/2313第十三页,共三十三页。1.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较学习与认知能力熟能生巧书读百遍,其义自见2022/11/2314第十四页,共三十三页。1.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息加工能力非逻辑加工逻辑加工模糊逻辑辩证逻辑二值逻辑回忆联想想象

二值逻辑2022/11/23第十五页,共三十三页。1.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息综合能力综合判断耳听八方眼观六路经验直觉2022/11/23第十六页,共三十三页。1.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息处理速度2022/11/2317第十七页,共三十三页。电脑人脑记忆与联想能力

信息的记忆由存贮器完成。信息不变;不会遗忘;会被覆盖;相邻存储单元之间互不相干对信息进行筛选、回忆和巩固的联想记忆能力在外界输入信息刺激下,联想到一系列相关的存贮信息学习与认知能力

功能和结果都是确定不变的。在不断重复的过程中不会总结或积累任何经验,因此不会主动提高自己解决问题的能力。对经验作出反映而改变行为从实践中不断抽取知识,总结经验的能力。信息加工能力

逻辑加工能力,仅限于二值逻辑0/1不仅局限于数值或逻辑运算,而且可以辨证思维,能产生直觉判断或灵感一类的思维活动。信息综合能力

信息综合能力取决于它所执行的程序对信息进行归纳、类比和概括,综合起来解决问题。它不仅逻辑思维原则,而且可以经验地、模糊地甚至是直觉地做出一个判断。信息处理速度

数值处理方面在基于形象思维、经验与直觉的判断方面18第十八页,共三十三页。二、人脑与计算机信息处理机制的比较(一)系统结构(二)信号形式(三)信息存储(四)信息处理机制19第十九页,共三十三页。人脑电脑系统结构神经网络由数百亿神经元相互连接组合而成。每个神经元相当于一个超微型信息处理与存储单元,只能完成一种基本功能,而连接后形成的神经网络可进行各种极其复杂的思维活动。由各种二值逻辑门电路构成的逻辑机器,它由运算器、控制器、存贮器和输入/输出设备组成。信号形式

模拟量和离散脉冲两种形式。模拟量信号具有模糊性特点离散的二进制数和二值逻辑形式,必须用确定的逻辑表达式来表示。不能处理模糊逻辑关系和非逻辑关系信息存储方式

分布地存储于整个系统中,不是相互孤立的,而是联想式的。从失真和缺省的模式中恢复出正确的模式存储器中,且存储单元之间相互孤立。信息处理机制

高度并行的非线性信息处理系统。信息存储与信息处理一体化的并行处理方式有限集中的串行信息处理机制20第二十页,共三十三页。

人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。

现在是探索脑的奥秘,从中获得智慧,在其启发下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了!人类的发展与工具之间的关系21第二十一页,共三十三页。三、什么是人工神经网络

生物神经网络人类的大脑大约有1.41011个神经细胞,亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接,形成复杂的生物神经网络。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象,并建立某种简化模型,就称为人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,缩写ANN)。22第二十二页,共三十三页。人工神经网络定义神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统,该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统,其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。23第二十三页,共三十三页。阶段时期标志原因启蒙时期1890-1969心理学、生理学的发展1969,《感知器》人脑结构与功能的研究低潮时期1969-19821969,《感知器》1982,《神经网络和物理系统》认识、应用和实现方面数字计算机(冯·诺依曼)依然在发展(ART\SOM)复兴时期1982-19861982,《神经网络和物理系统》1986,《并行分布式处理》模拟与数字混合的超大规模集成电路实用化数字计算机的发展在视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上困难新时期1987-…1987,首届国际人工神经网络学术会议1.2人工神经网络发展简史24第二十四页,共三十三页。未来:数字计算机与神经计算机结合25第二十五页,共三十三页。1.3神经网络的基本特征结构特征:并行式处理(时间)分布式存储(空间)容错性能力特征:自学习(训练)自组织(构建)自适应性(调整)26第二十六页,共三十三页。1.3神经网络的基本功能联想记忆功能27第二十七页,共三十三页。1.3神经网络的基本功能非线性映射功能28第二十八页,共三十三页。1.3神经网络的基本功能分类与识别功能29第二十九页,共三十三页。1.3神经网络的基本功能优化计算功能30第三十页,共三十三页。知识处理功能1.3神经网络的基本功能31第三十一页,共三十三页。

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