文档介绍：毕业设计论文1目录第一节神经网络基本理论一、人工神经网络概论二、生物神经元模型三、Matlab的神经网络工具包第二节感知器一、感知器神经元模型二、感知器的网络结构三、感知器神经网络的学****规则四、感知器神经网络的训练五、重要的感知器神经网络函数的使用方法六、感知器神经网络应用举例第三节线性神经网络一、线性神经元模型二、线性神经网络结构三、线性神经学****网络的学****规则四、线性神经网络训练五、重要线性神经网络函数的使用方法六、线性神经网络的应用举例第四节BP网络一、BP网络的网络结构二、BP网络学****规则三、BP网络的训练四、重要BP神经网络函数的使用方法五、BP网络的应用举例第五节径向基函数网络一、径向基函数神经网络结构二、径向基函数的学****算法毕业设计论文2三、重要径向基函数的函数使用方法第六节反馈网络一、Hopfield网络的结构与算法二、Hopfield网络运行规则三、重要的反馈网络函数四、重要的自组织网络函数五、反馈网络应用举例第七节自组织网络一、自组织特征映射的网络结构二、自组织特征映射网络的学****三、自组织特征映射网络的训练四、重要的自组织网络函数五、自组织网络应用举例毕业设计论文3第一节神经网络基本理论一、人工神经网络概论近代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明,人脑是由约一千多亿个神经元(大脑皮层约140多亿,小脑皮层约1000多亿)交织在一起的、极其复杂的网状结构,能完成智能、思维、情绪等高级精神活动,无论是脑科学还是智能科学的发展都促使人们对人脑(神经网络)的模拟展开了大量的工作,从而产生了人工神经网络这个全新的研究领域。人工神经网络(ANNS)常常简称为神经网络(NNS),是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统,是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。网络上的每个结点相当于一个神经元,可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其它结点并行工作。ulloch和数学家Pitts合作提出的兴奋与抑制型神经元模型和Hebb提出的神经元连接强度的修改规则,其成果至今仍是许多神经网络模型研究的基础。50~60年代的代表性工作主要有Rosenblatt的感知器模型、Widrow的自适应网络元件Adaline。然而在1969年Minsky和Papert合作发表的Perceptron一书中阐述了一种消极悲观的论点,在当时产生了极大的消极影响,加之数字计算机正处于全盛时期并在人工智能领域取得显著成就,这导致了70年代人工神经网络的研究处于空前的低潮阶段。80年代以后,传统的VonNeumann数字计算机在模拟视听觉的人工智能方面遇到了物理上不可逾越的障碍。与此同时Rumelhart、Mcclelland和Hopfield等人在神经网络领域取得了突破性进展,神经网络的热潮再次掀起。目前较为流行的研究工作主要有:前馈网络模型、反馈网络模型、自组织网络模型等方面的理论。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征,但远不是自然神经网络的逼真描写,而只是它的某种简化抽象和模拟。求解一个问题是向人工神网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出最后结果。如同生物的神经网络,并非所有神经元每次都一样地工作。如毕业设计论文4视、听、摸、想不同的事件(输入不同),各神经元参与工作的程度不同。当有声音时,处理声音的听觉神经元就要全力工作,视觉、触觉神经元基本不工作,主管思维的神经元部分参与工作;阅读时,听觉神经元基本不工作。在人工神经网络中以加权值控制结点参与工作的程度。正权值相当于神经元突触受到刺激而兴奋,负权值相当于受到抑制而使神经元麻痹直到完全不工作。如果通过一个样板问题“教会”人工神经网络处理这个问题,即通过“学****而使各结点的加权值得到肯定,那么,这一类的问题它都可以解。好的学****算法会使它不断积累知识,根据不同的问题自动调整一组加权值,使它具有良好的自适应性。此外,它本来就是一部分结点参与工作。当某结点出故障时,它就让功能相近的其它结点顶替有故障结点参与工作,使系统不致中断。所以,它有很强的容错能力。人工神经网络通过样板的“学****和培训”,可记忆客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系,适合于解决各类预测、分类、评估匹配、识别等问题。例如,将人工神经网络上的各个结点模拟各地气象站,根据某一时刻的采样参数(压强、湿度、风速、温度),同时计算后将结果输出到下一个气象站,则可模拟出未来气候参数的变化,作出准确预报。即使有突变参数(如风暴,寒流)也能正确计算。所以,人工神经网络在经济分析、市场预测、金融趋势、化工最优过程、航空航天器的飞行控制、医学、环境保护等领域都有应用的前景。人工神经网络的特点和优越性使它近年来引起人们的极大关注,主要表现在三