单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数学模型Mathematical Model主讲:周仲礼(12)人工神经网络(Artificial Neural Networks简称NN)所谓NN就是为模仿人脑工作方式而设计的一种机器它可以用电子或光电元件实现也可以用软件在常规计算机上仿真是一种具有大量连接的并行分布式处理器具有通过学习获取知识并解决问题的能力且知识是分布存
城市环境质量综合评价的径向基函数神经网络模型﹡ 楼文高作 者:楼文高男1964年生硕士在读博士教授主要从事人工神经网络理论多指标综合评价等现代数据处理技术在环境科学与工程中的应用研究上海市教委高等学校科学技术发展基金资助项目的部分内容(01H03)(上海理工大学上海200093)摘要 根据城市环境质量各单评价指标分级标准利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据应用非线性模拟性
clear allclose allxite=alfa=w2=rand(61)w2_1=w2w2_2=w2w1=rand(26)w1_1=w1w1_2=w1dw1=0w1x=[00]u_1=0y_1=0I=[000000]Iout=[000000]FI=[000000]ts=for k=1:1:1000time(k)=ktsu(k)=sin(32pikts)a(k)=((-))y(k)=a(k)y
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第六章 人工神经网络模型 我们不可能对生物学上的神经网络作完全的了解只可能在某种成度上描述我们所了解的情况同样人工神经网络也只可能是在某种程度上对真实的神经网络的一种模拟和逼近 § 6.1神经元模型生物神经元模型神经元neuronneural cell也就是神经细胞人脑就是由大量神经元
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型神经网络工具箱简介MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3它以神经网络理论为基础利用MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函数如线性竞争性和饱和线性等激活函数使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用还可根据各种典型的修正网络权值规则加上网络
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型神经网络工具箱简介MATLAB 7对应的神经网络工具箱的版本为Version 4.0.3它以神经网络理论为基础利用MATLAB脚本语言构造出典型神经网络的激活函数如线性竞争性和饱和线性等激活函数使设计者对所选定网络输出的计算变成对激活函数的调用还可根据各种典型的修正网络权值规则加上网络
3.3 神经网络模型人工神经网络(artificial neural network ANN)是模仿生物神经网络功能的一种经验模型生物神经元受到传入的刺激其反应又从输出端传到相联的其它神经元输入和输出之间的变换关系一般是非线性的神经网络是由若干简单(通常是自适应的)元件及其层次组织以大规模并行连接方式构造而成的网络按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息模仿生物神经网络而建立的人工神经网络对
BP神经网络 在人工神经网络发展历史中很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法直到误差 HYPERLINK t _blank 反向传播算法(BP算法)的提出成功地解决了求解非线性连续函数的 HYPERLINK t _blank 多层前馈神经网络权重调整问题 BP (Back Propagation)神经网络即误差反传误差反向传播算法的学习过程由信息的正向传
BP神经网络模型人工神经网络根据其模型建立的原理可以分为数学模型和认知模型数学模型主要是在神经元生理特性的基础上通过抽象用数学表达式描述它包括前向网络反馈网络随机网络等而认知模型主要根据神经系统信息处理的过程建立的 近年来各种各样ANN学习算法被开发出来训练各种ANN ANN的学习方式可以大致分为三大类: 1:采用监督学习方式的ANN如BP网络这种方式的网络在投入使用前使用一个
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