【正文】 title(39。r*39。},39。 我們需要使用 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)一個(gè)單個(gè)輸入值，并且在每一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上輸出一個(gè)單值信號(hào)，于是可以設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù)。 plot(x,p1,39。 p=[p1 p2 p1 p2]。 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在工程領(lǐng)域的應(yīng)用 下面通過(guò)建立 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在識(shí)別振幅檢測(cè)的的實(shí)例 (1)問(wèn)題分析 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在有限的時(shí)間內(nèi)以任意精度逼近任意函數(shù)，通常它由兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成，存在從第一層的輸出到第一層輸入的反饋，這種反饋連接的結(jié)構(gòu)使得其被訓(xùn)練 后不僅能夠識(shí)別和產(chǎn)生空域模式，還能夠產(chǎn)生識(shí)別和產(chǎn)生時(shí)域模式。特別的當(dāng)涉及輸入向量密度很大時(shí)，就需要增加神經(jīng)元數(shù)目來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，從而更好地解決輸入向量模式分類(lèi)。)。bo39。r*39。 xlabel(39。 w={1} hold on。 從而得到這些輸入樣本點(diǎn)的分布大致情況 如圖 316 所示 ： 圖 316 輸入樣本點(diǎn)的分布情況 從上圖可以看出，這些隨機(jī)產(chǎn)生的樣本向量被設(shè)計(jì)成五類(lèi)，下面就是要對(duì)這些已知的分類(lèi)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使得以后對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量能夠進(jìn)行正確的分類(lèi)。輸入樣本向量 39。 % 限制類(lèi)中心的范圍 clusters = 5。因此，自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力，進(jìn)一步拓寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、分類(lèi)方面的應(yīng)用。競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于具有明顯分類(lèi)特征的模式分明類(lèi)，但是有兩個(gè)輸入向量非常接近時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)型就把它們歸為一類(lèi)。0 1 1 0 1 1 0 1 1]。 (3)增加一個(gè)徑向基神經(jīng)元，其權(quán)值等于該樣本輸入向量的轉(zhuǎn)置；閥值的選擇為 ：? ? 1 2log .5 .b spre ad???????? (4)以徑向基神經(jīng)元輸出的點(diǎn)作為線性網(wǎng)絡(luò)層神經(jīng)元的輸入，重新設(shè)計(jì)線性網(wǎng)絡(luò)層使其誤差最小。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式分第一步是無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，第二步是有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式。 end 由于使用不同級(jí)別的誤差信號(hào)，繪制網(wǎng)絡(luò)輸出錯(cuò)誤與噪聲信號(hào)的比較的曲線，如圖33 所示。 %對(duì)實(shí)際含噪聲的字母進(jìn)行識(shí)別 for index=1:2:26 noisyJ=alphabet(:,index)+randn(35,1)*。識(shí)別錯(cuò)誤率 39。 errors1(i)=errors1(i)+sum(sum(abs(AAT)))/2。 max_test=100。 =。 T=[targets targets targets targets]。 =5000。 {2,1}={2,1}*。 P=alphabet。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)還應(yīng)具有容錯(cuò)能力，對(duì)輸入向量，若其噪聲均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差不大于 ，則能夠分辨出 來(lái)。 這樣， 在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前需要構(gòu)造一個(gè)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架，函數(shù) newff( )就是構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，其指令格式： =newff =newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN},BTF,BLF,PF) 其中參數(shù)意義： PR 輸入向量的取值范圍 ； Si 第 i 層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，共 N 層 ； TFi 第 i 層的傳遞函數(shù)，缺省值為 ‘ tansig’ ； BTF BP 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，缺省值為 ‘t rainlm’ ； BLF BP 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閥值的學(xué)習(xí)函數(shù)，缺省值為 ‘ learngdm’ ； PF 性能函數(shù)，缺省值為 ‘ mse’ 。動(dòng)量法降低了網(wǎng) 絡(luò)對(duì)于誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性，所加入的動(dòng)量項(xiàng)實(shí)際上相當(dāng)于阻尼項(xiàng)，它減少了學(xué)習(xí)過(guò)程的振蕩趨勢(shì)，從而改善了收斂性，提高了學(xué)習(xí)速度并增加了算法的可靠性。在此過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值由誤差信號(hào)反饋進(jìn)行相應(yīng)地調(diào)節(jié)。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。事物發(fā)展總是有兩面的。 (3)對(duì)信息的處理具有自組織、自學(xué)習(xí)特點(diǎn)，便于聯(lián)想、綜合和推廣。 輸入 p 實(shí)際輸出ａ 輸入 p 實(shí)際輸出ａ 輸入 p 實(shí)際輸出 ａ ｅ誤差條件 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 期望輸出 圖 22 有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式 圖 23 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式 圖 24 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別問(wèn)題中 應(yīng)用 優(yōu)勢(shì) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬，是一種基于連接學(xué)說(shuō)構(gòu)造的智能仿生模型，是由大量神經(jīng)元組成的非 線性動(dòng)力系統(tǒng)。模仿人 的學(xué)習(xí)過(guò)程，人們提出了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式，其中主要有三種形式：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。這種形式的激活函數(shù)可看作是非線性放大器的近似。 閥值函 數(shù)、 Sigmoid 函數(shù)和分線段性函數(shù) 激活函數(shù)常用的三種類(lèi)型是：閥值函數(shù)、 Sigmoid 函數(shù)和分線段性函數(shù)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工作原理基本上 是結(jié)合人腦的組織結(jié)構(gòu)和活動(dòng)規(guī)律，來(lái)反映人腦的某些基本特征，但并不是對(duì)人腦部分的真實(shí)再現(xiàn)。 在運(yùn)用模式識(shí) 別技術(shù)中，我們需要根據(jù)具體問(wèn)題與模式識(shí)別方法結(jié)合起來(lái)，同時(shí)把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算結(jié)合起來(lái)，逐步通過(guò)模式分類(lèi)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、確定優(yōu)化區(qū)域，找到優(yōu)化準(zhǔn)則，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化、應(yīng)用 和發(fā)展 。如何確定合適的特征空間是設(shè)計(jì)模式識(shí)別系統(tǒng)一個(gè)非常重要的問(wèn)題，對(duì)特征空間進(jìn)行優(yōu)化可以采用特征選擇和特征組合優(yōu)化兩種基本方法。這樣對(duì)于輸入樣品進(jìn)行分析，除去對(duì)分類(lèi)無(wú)用或者易造成混淆的特征，盡量保留對(duì)分類(lèi)判別有效的數(shù)值特征，于是完成模式識(shí)別的特征選擇。解釋空間是由所有不同所屬類(lèi)別的集合構(gòu)成。 在模式識(shí)別技術(shù)中，被待觀測(cè)的每個(gè)對(duì)象稱(chēng)為樣品。 作者簽名： 日期： 年 月 日 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日 指導(dǎo)教師評(píng)閱書(shū) 指導(dǎo)教師評(píng)價(jià)： 一、撰寫(xiě)（設(shè)計(jì)）過(guò)程 學(xué)生在論文（設(shè)計(jì)）過(guò)程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生掌握專(zhuān)業(yè)知識(shí)、技能的扎實(shí)程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和專(zhuān)業(yè)技能分析和解決問(wèn)題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計(jì)方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評(píng)閱教師評(píng)閱書(shū) 評(píng)閱教師評(píng)價(jià)： 一、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件） ？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 評(píng)閱教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見(jiàn) 教研室（或答辯小組）評(píng)價(jià)： 一、答辯過(guò)程 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的基本要點(diǎn)和見(jiàn)解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對(duì)答辯問(wèn)題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生答辯過(guò)程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評(píng)定成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 教研室主任（或答辯小組組長(zhǎng)）： （簽名） 年 月 日 教學(xué)系意見(jiàn)： 系 主任： （簽名） 年 月 日 目 錄 引言 ...................................................................................................................................................................................... 1 1 模式識(shí)別概述 ................................................................................................................................................... 1 模式識(shí)別基本 概念 ......................................................................................................................................... 1 模式識(shí)別系統(tǒng) ................................................................................................................................................... 2 模式識(shí)別的主要方法 ................................................................................................................................... 2 模式識(shí)別應(yīng)用 ..............................................................................................