【總結】人工神經(jīng)網(wǎng)絡建模(ArtificialNeuronNets)一、引例?1981年生物學家格若根(W.Grogan)和維什(W.Wirth)發(fā)現(xiàn)了兩類蚊子(或飛蠓midges).他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長,數(shù)據(jù)如下:?翼長觸角長類別?Af
2025-01-05 05:06
【總結】第7章計算智能–人工神經(jīng)網(wǎng)絡1第7章計算智能?人工神經(jīng)網(wǎng)絡?遺傳算法?螞蟻算法?專家系統(tǒng)第7章計算智能–人工神經(jīng)網(wǎng)絡2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetwroks),就是基于模仿生物大腦的結構和功能,經(jīng)過一
2025-01-05 05:05
【總結】BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型與學習算法概述?Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡的誤差反向后傳BP(BackPropagation)學習算法?BP算法基本原理?利用輸出后的誤差來估計輸出層的直接前導層的誤差,再用這個誤差估計更前一層的誤差,如此一層一層的反傳下去,就獲得了所有其他各層的
2025-01-05 03:16
【總結】第2章神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識本章將闡述,作為“智能”物質基礎的大腦是如何構成和如何工作的?在構造新型智能信息處理系統(tǒng)時,可以從中得到什么啟示?§人工神經(jīng)網(wǎng)絡的生物學基礎§人工神經(jīng)元模型§人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型§神經(jīng)網(wǎng)絡學習本章小結人工神經(jīng)網(wǎng)絡的生物學
2025-01-05 02:40
【總結】人工神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用第3講感知機及BP網(wǎng)絡何建華電信系,華中科技大學2022年2月25日2022/2/22一、內容回顧二、感知機三、自適應線性元件四、內容小結內容安排2022/2/23?生物神經(jīng)元?人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構?神經(jīng)網(wǎng)絡基本學
2025-01-08 05:15
【總結】第3章神經(jīng)網(wǎng)絡控制?幾種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型前饋(BP)、反饋(Hopfield)型等?它們在系統(tǒng)建模及控制中的應用概述神經(jīng)元模型生物神經(jīng)元軸突末梢傳導信息接受器通過突觸實現(xiàn)神經(jīng)元之間的信息傳遞神經(jīng)元模型(續(xù))人工神經(jīng)元模
2025-01-08 05:18
【總結】第06講反向傳播網(wǎng)絡反向傳播網(wǎng)絡(Back—PropagationNetwork,簡稱BP網(wǎng)絡)是將W—H學習規(guī)則一般化,對非線性可微分函數(shù)進行權值訓練的多層網(wǎng)絡。BP網(wǎng)絡是一種多層前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡,其神經(jīng)元的變換函數(shù)是S型函數(shù),因此輸出量為0到1之間的連續(xù)量,它可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意的非線性映射。由于其
2025-01-05 08:41
【總結】前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是神經(jīng)網(wǎng)絡中一種典型分層結構,信息流從輸入層進入網(wǎng)絡后逐層向前傳遞至輸出層。根據(jù)前憒網(wǎng)絡中神經(jīng)元轉移函數(shù)、隱層數(shù)以及權值調整規(guī)則的不同,可形成具有各種功能特點的神經(jīng)網(wǎng)絡。1958年,美國心理學家FrankRosenblatt提出一種具有單層計算單元的神經(jīng)網(wǎng)絡,稱Perceptron,即感知器。感
2025-01-05 07:10
【總結】第三章神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化計算智能優(yōu)化計算數(shù)學與統(tǒng)計學院2022年?教學重點掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構掌握BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法原理理解Hopfield網(wǎng)絡的原理?教學難點BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法原理Hopfield網(wǎng)絡的原理另外,算法的實現(xiàn)請參閱程序文
2025-01-05 15:32
【總結】第八章神經(jīng)網(wǎng)絡信號處理?神經(jīng)網(wǎng)絡模型?多層前向網(wǎng)絡及其學習方法?反饋網(wǎng)絡及其能量函數(shù)?自組織神經(jīng)網(wǎng)絡?神經(jīng)網(wǎng)絡在信號處理中的應用第八章神經(jīng)網(wǎng)絡信號處理前面討論的最佳濾波、自適應濾波和現(xiàn)代譜估計等都是在線性模型的前提下求最佳估計。但在實際中存在著大量的非線性模型問題,或者為題的數(shù)學模
2025-01-05 15:31
【總結】14-7PID神經(jīng)網(wǎng)絡控制?闡述用PID神經(jīng)網(wǎng)絡進行單變量、多變量非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題?具有多輸入多輸出、內部具有強耦合作用的多變量系統(tǒng),在工程中是不少見的,實現(xiàn)對多變量系統(tǒng)的有效控制的關鍵是解耦控制問題24-7-1PID神經(jīng)網(wǎng)絡單變量控制1.控制結構
2024-10-19 05:00
【總結】人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(ANN)ArtificialNeuralNetwork生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡?人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統(tǒng)或計算機。生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡的分類按照網(wǎng)絡特性?靜態(tài)網(wǎng)絡?動態(tài)網(wǎng)絡按照學習方法
2025-01-05 15:50
【總結】第五章神經(jīng)網(wǎng)絡分類器感知器算法神經(jīng)網(wǎng)絡分類器感知器算法一、引言模式識別與人工智能是研究如何利用計算機實現(xiàn)人腦的一些功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的發(fā)展:?1943年,提出形式神經(jīng)元的數(shù)學模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的開端。?1949年,提出神經(jīng)元的學習準則,為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法奠定了基礎。?50年代,研究類似
【總結】第6章神經(jīng)網(wǎng)絡辨識及其應用神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的特點?不要求建立實際系統(tǒng)的辨識格式,即可省去系統(tǒng)結構建模這一步驟;?可以對本質非線性系統(tǒng)進行辨識;?辨識的收斂速度不依賴于待辨識系統(tǒng)的維數(shù),只于神經(jīng)網(wǎng)絡本身及其所采用的學習算法有關;?在參數(shù)辨識中,神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權值可以對應于模型參數(shù),通過權值的調節(jié)可使網(wǎng)絡輸出逼近于系統(tǒng)輸出;
【總結】1神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學基礎2信號和權值向量空間?將神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入、輸出以及權值矩陣的行作為向量看待是非常有好處的。這些都是中的向量。是標準的n維歐基里德空間3線性向量空問4如圖1所示。顯然它是一個向量空間,并且對于向量加和標量乘全部滿足10個條件。的子集又將如何?考慮圖2中方框內
2025-01-05 15:34