MATLAB_人工神经网络.ppt
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第十一章 人工神经网络建模（Artificial Neuron Nets） 一、引例 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？ 思路：作一直线将两类飞蠓分开 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属于Af类；(1.40，2.04）属于 Apf类． ?缺陷：根据什么原则确定分类直线？ 再如，如下的情形已经不能用分类直线的办法： 二、神经元与神经网络 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络 神经元的解剖图 神经元的信息传递和处理是一种电化学活动
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%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号load data1 c1load data2 c2load data3 c3load data4 c4%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data(1:500,:)=c1(1:500,:);data(501:1000,:)=c2(1:500,:);data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);%从1到2000间随机排序k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%输入输出数据input=data(:,2:25);output1
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第5章_人工神经网络_matlab工具箱课件.ppt
模式识别讲义 第5章 人工神经网络;主要内容;0 引例:神经网络函数拟合(预测);matlab代码;∑;埠胆租盈眼硕则讯茁稽蒸闷沃央勒撬壹茁条姿葵八继军烫剁墨虐五缴元突第5章_人工神经网络_matlab工具箱课件第5章_人工神经网络_matlab工具箱课件;倍沮铀莫款屈谣辰蛤锄款甄雾三浦苹稿括虫掣乍库闹煎桑袱办远悔咬岩彭第5章_人工神经网络_matlab工具箱课件第5章_人工神经网络_matlab工具箱课件;1 matlab神经网络工具箱;1.1 网络数据对象的建立;1.2 网络数据对象net的属性;net.trainParam.epochs：最大训练步数。不过当误差准则满足时，即使没达到
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第5章 人工神经网络_matlab工具箱.ppt
4 实例：多元神经网络预测 实验号 臭氧浓度(mg/L) 入口UV254 UV254去除率(%) 1 1.16 0.116 50.2 2 1.35 0.104 59.5 3 1.72 0.078 58.8 4 1.86 0.107 66.2 5 1.97 0.136 65.5 6 2.15 0.082 64.5 7 2.23 0.125 73.6 8 2.48 0.076 76.4 9 2.79 0.122 78.5 10 2.85 0.092 79.2 11 3.07 0.081 81.4 12 3.45 0.068 90.3 13 3.59 0.077 93.1 14 3.80 0.108
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第5章_人工神经网络_matlab工具箱.ppt
模式识别讲义 第5章 人工神经网络 黄可坤 嘉应学院 主要内容 0 引例:神经网络函数拟合(预测) 1 matlab神经网络工具箱 2 人工神经网络(ANN)简介 3 前馈神经网络(BP网络) 4 实例：多元神经网络预测 5 实验：神经网络分类 matlab代码 网络结构 1 matlab神经网络工具箱 1.1 网络数据对象的建立 net=newff([xm,xM],[h1,…,hk],{f1,…,fk}); xm,xM分别为列向量(行数为变量个数)，分别存储每个变量的最小值和最大值。 [h1,…,hk]表示网络各层的节点数, 一共有k层. {f1,…,fk}表示各层使用的传输函数，默认为
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第5章 人工神经网络_matlab工具箱.ppt
模式识别讲义 第5章 人工神经网络;主要内容;0 引例:神经网络函数拟合(预测);matlab代码;∑;1 matlab神经网络工具箱;1.1 网络数据对象的建立;1.2 网络数据对象net的属性;net.trainParam.epochs：最大训练步数。不过当误差准则满足时，即使没达到此步数也停止训练。缺省为100。
net.trainParam.goad：网络误差准则，当误差小于此准则时停止训练，缺省为0。
net.trainFcn：训练算法。缺省为 ’trainlm’，即Levenberg-Marquardt算法。还可使用‘traingdx’，即带动量的梯度下降算法；’traincg
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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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第7-1章(简)(人工神经网络).ppt
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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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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人工神经网络之反馈神经网络; 从生物神经网络到 人工神经网络;What’s this?; 大脑的组织结构和功能是人体器官中最为复杂的，它接受外界信号、产生感觉、形成意识、进行逻辑思维、发出指令产生行为，掌管着人们的语言、思维、感觉、情绪、运动等高级活动。 ; 虽然人们还并不完全清楚生物神经网络是如何进行工作的，但幻想构造一些“人工神经元”，进而将它们以某种方式连接起来，以模拟“人脑”的某些功能。 ; 神经细胞单元的信息：宽度和幅度都相同的脉冲串 。; 膜电位加权：突触使神经细胞的膜电位发生变化，且电位的变化是可以累加的，该神经细胞膜电位是它所有突触产生的电位加