人工神经网络在建筑管理中的应用.pdf
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人工神经网络及简单应用一、神经网络简介对人工神经网络（ANN）最早到研究可以追溯到20世纪40年代。人工神经网络是从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类结构，具有模拟人的部分形象思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能力和自适应性。1943年，美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts共同提出“模拟生物神经元”的被称为MP的人工神经元模型。它是一个多输入/多输出的非线性信息处理单元。连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神经元，如图。该神经元单元由多个输入 和一个输出y组成。中间状态由输入信号和权和表示，输入为 （ ），故输出为 ，其中 为偏置（阈值），
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人工神经网络应用及基础.doc
华南理工大学研究生课程论文
课程类别： 全日制硕士
课程名称： 人工神经网络应用及基础
课程代码： S0811007
任课教师： 裴海龙
《人工神经网络原理及实际应用》
姓 名 王辉鹏
学 号 200420109189
院 系 自动化科学与工程学院
专 业 控制理论与控制工程
课程论文提交时间：2005年 9月 3日
人工神经网络原理及实际应用
摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。
关键词：神经网
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人工神经网络应用实例 人工神经网络及其应用实例.doc
人工神经网络应用实例 人工神经网络及其应用实例
人工神经网络及其应用实例
人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的若干基本特征，但并非其逼真的描写。
人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y??(x)的作用。下图是3中常用的元件类型：
线性元件：y?0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。
21.5
10.50-0.5-1-1.5-2
-6
-4-20246
连续型非线性
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人工神经网络论文人工神经网络及其应用.doc
人工神经网络及其应用
1. 人工神经网络发展前景
人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。神经网络
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第8章 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN） 第8章 人工神经网络 8.1 人工神经网络概述 8.2 神经元模型 8.3 ANN的学习算法 8.4 应用举例 一、人工神经网络的提出 AI研究的两大学派： 符号主义——用计算机从外特性上模仿人脑宏观的功能 连接主义——在微观内部结构上模仿人脑的神经 一、人工神经网络的提出 符号主义认为： 智能活动的基本元素是符号； 智能活动的过程是符号处理的过程。 连接主义认为： 智能活动的基本元素是神经元； 智能活动的过程是大量的相联结的神经元的并行作用的过程。 二、人工神
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人工神经网络及其应用 第三讲 神经网络的学习规则和感知器 主讲人：方涛 第三讲 神经网络的学习规则和感知器 主讲内容 ◆ §3.1 机器学习与神经网络学习 ◆ §3.2 几种神经网络学习规则 ◆ §3.3 感知器学习规则、算法以及收敛性 定理 ◆ §3.4 本讲问题 本章目的： ① 介绍各种学习算法的数学原理、分析学习性质； ② 说明算法的使用。 （不讲有关的算法的生理学、生物学原理） 第三讲 神经网络的学习规则和感知器┃主讲人方涛 §3.1 机器学习与神经网络学习 3.1.1 机器学习 3.1.2 神经网络学习及其分类 第三讲 神经网络的学习规则和感知器┃主讲人方涛 3
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人工神经网络又称仿生学派或生理学派认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程认为人脑不同于电脑核心：智能的本质是联接机制。原理：神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法麦卡洛可（McCulloch）皮茨（Pitts)联结主义学派 所谓的人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统（计算机）。个体单元相互连接形成多种类型结构的图循环、非循环有向、无向自底向上（Bottom-Up）AI起源于生物神经系统从结构模拟到功能模拟人工神经网络仿生什么是神经网络内容生物学启示多层神经网络Hopfield网络自组织网络生物学启示 神经元组成：细胞体，轴突，树突，突触 神经元之间通过突
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第4章 人工神经网络.ppt
* * * 感知器编程模型 参数初始化 获取训练数据 确定样例模型 训练网络 识别或分类 前馈网络编程模型 参数初始化 获取训练数据 确定样例模型 训练网络 识别或分类 确定网络模型 前馈网络输入输出模型 输入数据 神经网络模型 输出数据 训练数据 图像数据的提取 BMP文件头 BMP信息头 图像矩阵 调色板（RGB图无此） 图像文件 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第4章 人工神经网络 4.1 简介 ANN：Artificial Neural Network 使用梯度下降来调节网络参数以拟合由输入-输出对组成的训练集
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算法的程序实现 参考书： 《人工神经网络理论、设计及应用》 韩力群 编 应用举例 例：求解函数逼近问题． 有21组单输入矢量和相对应的目标矢量，试设计神经网络来实现这对数组的函数关系 P=-1: 0.1: 1 T=[ -0.96 -0.577 -0.072 0.377 0.641 0.66 0.461 0.134 … -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.165 0.099 0.307 … 0.396 0.345 0.182 -0.031 -0.218 -0
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*基本原理－基本属性基本属性：非线性：自然界的普遍特性大脑的智慧就是一种非线性现象人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态，在数学上表现为一种非线性。非局域性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局域性联想记忆是非局域性的典型例子。第31页，共86页，星期日，2025年，2月5日*基本原理－基本属性非定常性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力神经网络不但处理的信息有各种各样，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化经常采用迭代过程描写动力系统的演化
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第5章 人工神经网络.ppt
第7章 人工神经网络;7.0 神经网络简介;什么是人工神经网络？;大脑与神经系统;大脑皮层与神经元;神经元;神经网络的组织;;;;;;;神经元模型——单输入神经元;神经元模型——传输函数;神经元模型——多输入神经元;神经元模型——神经元的“层”;神经元模型——多层神经元;7.1 Hebb规则与联想学习;如果一个正的输入 产生一个正的输出 ，则增加连接权值;7.1 Hebb学习与联想器存储器;如果输入发生了微小变化 ，那么输出也只发生轻微变化;联想器的Hebb监督学习;联想器的伪逆规则;例：自联想器存储器;7.1 Hebb学习与联想器存储器;什么是联
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第3章 人工神经网络.ppt
人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。本章将简要介绍神经网络基本的概念、模型以及学习算法。 ;;3.1.1 生物神经元的结构与功能特性
1. 生物神经元的结构
神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元在结构上由四部分构成：
（1）细胞体;（2）轴突;（3）树突；（4
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2.神经网络深度学习实际上是一种多隐层的神经网络结构。首先应了解神经网络的构造与机理，在总结与对比基础之上理解深度学习算法。2.1前向神经网络神经元：单个神经元结构如下：图2.1单个神经元输入输出示意图每个神经元有输入、输出，输入由表示，+1代表输出具有偏移量输出由表示，(2.1)其中称为激活函数。可以为sigmoid函数，在一些场合下也可以为tanh或其他函数。三层神经网络结构：多层神经网络的每一层可以由多个神经元组成，一个神经元的输出可以是另一个神经元的输入。其层数越高，其深度越深，其学习与抽象化的能力就越强。图2.2三层神经网络结构图在图2.2中，最左侧一列代表输入层，最右侧代表输出层，
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人工神经网络及其应用 第6讲 自组织网络 何建华 电信系，华中科技大学 2003年3月11日 内容安排 一、自组织神经网络 二、自组织竞争网络 三、科荷伦网络 四、自适应共振网络 五、内容小结 六、考试事宜 一、自组织神经网络 1.1 自组织网络特点 特点 自组织神经网络可以自动向环境学习，不需要教师指导；而前面所讲到的前向网络、反馈网络均需要教师指导学习 与BP网络相比，这种自组织自适应的学习能力进一步拓宽了人工神经网络在模式识别、分类方面的应用 思想基础 生物的神经网络中，如人的视网膜中，存在着一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制
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人工神经网络及其应用 第5讲 Hopfield网络 何建华 电信系，华中科技大学 2003年3月3日 内容安排 一、反馈网络 二、Hopfield网络简介 三、DHNN网络 四、稳定性与应用 五、内容小结 要点 反馈网络如何通过网络神经元状态的变迁而最终稳定于平衡状态，得到联想存储或优化计算的结果 关心网络的稳定性问题 研究重点为怎样得到和利用稳定的反馈网络 一、反馈网络 1.1 反馈网络简介 反馈网络(Recurrent Network)，又称自联想记忆网络 其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。