数据挖掘人工神经网络,人工神经网络实际应用

发布于:2023-01-20 ⋅ 阅读:(11) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

人工神经网络,人工神经网络是什么意思

一、人工神经网络的概念人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)简称神经网络(NN),是基于生物学中神经网络的基本原理,在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。

该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征,将信息的加工和存储结合在一起,以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力,引起各学科领域的关注。

它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数,称为激活函数(activationfunction)。

每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。

而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。

人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。

另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。

输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。

神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。

二、人工神经网络的发展神经网络的发展有悠久的历史。其发展过程大致可以概括为如下4个阶段。

1.第一阶段----启蒙时期(1)、M-P神经网络模型:20世纪40年代,人们就开始了对神经网络的研究。

1943年,美国心理学家麦克洛奇(Mcculloch)和数学家皮兹(Pitts)提出了M-P模型,此模型比较简单,但是意义重大。

在模型中,通过把神经元看作个功能逻辑器件来实现算法,从此开创了神经网络模型的理论研究。

(2)、Hebb规则:1949年,心理学家赫布(Hebb)出版了《TheOrganizationofBehavior》(行为组织学),他在书中提出了突触连接强度可变的假设。

这个假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的连接强度随之突触前后神经元的活动而变化。这一假设发展成为后来神经网络中非常著名的Hebb规则。

这一法则告诉人们,神经元之间突触的联系强度是可变的,这种可变性是学习和记忆的基础。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。

(3)、感知器模型:1957年,罗森勃拉特(Rosenblatt)以M-P模型为基础,提出了感知器(Perceptron)模型。

感知器模型具有现代神经网络的基本原则,并且它的结构非常符合神经生理学。

这是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型,经过训练可以达到对一定的输入矢量模式进行分类和识别的目的,它虽然比较简单,却是第一个真正意义上的神经网络。

Rosenblatt证明了两层感知器能够对输入进行分类,他还提出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。

Rosenblatt的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理,从而形成神经网络方法和技术的重大突破。

(4)、ADALINE网络模型:1959年,美国著名工程师威德罗(B.Widrow)和霍夫(M.Hoff)等人提出了自适应线性元件(Adaptivelinearelement,简称Adaline)和Widrow-Hoff学习规则(又称最小均方差算法或称δ规则)的神经网络训练方法,并将其应用于实际工程,成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络,促进了神经网络的研究应用和发展。

ADALINE网络模型是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型,可以用于自适应系统。

2.第二阶段----低潮时期人工智能的创始人之一Minsky和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究,于1969年发表了轰动一时《Perceptrons》一书,指出简单的线性感知器的功能是有限的,它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题,如简单的线性感知器不可能实现“异或”的逻辑关系等。

这一论断给当时人工神经元网络的研究带来沉重的打击。开始了神经网络发展史上长达10年的低潮期。

(1)、自组织神经网络SOM模型:1972年,芬兰的KohonenT.教授,提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizingfeaturemap)。

后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络,主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。

它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法,与先前提出的感知器有很大的不同,同时它的学习训练方式是无指导训练,是一种自组织网络。

这种学习训练方式往往是在不知道有哪些分类类型存在时,用作提取分类信息的一种训练。

(2)、自适应共振理论ART:1976年,美国Grossberg教授提出了著名的自适应共振理论ART(AdaptiveResonanceTheory),其学习过程具有自组织和自稳定的特征。

3.第三阶段----复兴时期(1)、Hopfield模型:1982年,美国物理学家霍普菲尔德(Hopfield)提出了一种离散神经网络,即离散Hopfield网络,从而有力地推动了神经网络的研究。

在网络中,它首次将李雅普诺夫(Lyapunov)函数引入其中,后来的研究学者也将Lyapunov函数称为能量函数。证明了网络的稳定性。

1984年,Hopfield又提出了一种连续神经网络,将网络中神经元的激活函数由离散型改为连续型。

1985年,Hopfield和Tank利用Hopfield神经网络解决了著名的旅行推销商问题(TravellingSalesmanProblem)。Hopfield神经网络是一组非线性微分方程。

Hopfield的模型不仅对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括,提出了动力方程和学习方程,还对网络算法提供了重要公式和参数,使人工神经网络的构造和学习有了理论指导,在Hopfield模型的影响下,大量学者又激发起研究神经网络的热情,积极投身于这一学术领域中。

因为Hopfield神经网络在众多方面具有巨大潜力,所以人们对神经网络的研究十分地重视,更多的人开始了研究神经网络,极大地推动了神经网络的发展。

(2)、Boltzmann机模型:1983年,Kirkpatrick等人认识到模拟退火算法可用于NP完全组合优化问题的求解,这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。

1984年,Hinton与年轻学者Sejnowski等合作提出了大规模并行网络学习机,并明确提出隐单元的概念,这种学习机后来被称为Boltzmann机。

Hinton和Sejnowsky利用统计物理学的感念和方法,首次提出的多层网络的学习算法,称为Boltzmann机模型。

(3)、BP神经网络模型:1986年,儒默哈特(melhart)等人在多层神经网络模型的基础上,提出了多层神经网络权值修正的反向传播学习算法----BP算法(ErrorBack-Propagation),解决了多层前向神经网络的学习问题,证明了多层神经网络具有很强的学习能力,它可以完成许多学习任务,解决许多实际问题。

(4)、并行分布处理理论:1986年,由Rumelhart和McCkekkand主编的《ParallelDistributedProcessing:ExplorationintheMicrostructuresofCognition》,该书中,他们建立了并行分布处理理论,主要致力于认知的微观研究,同时对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络的误差反向传播算法即BP算法进行了详尽的分析,解决了长期以来没有权值调整有效算法的难题。

可以求解感知机所不能解决的问题,回答了《Perceptrons》一书中关于神经网络局限性的问题,从实践上证实了人工神经网络有很强的运算能力。

(5)、细胞神经网络模型:1988年,Chua和Yang提出了细胞神经网络(CNN)模型,它是一个细胞自动机特性的大规模非线性计算机仿真系统。

Kosko建立了双向联想存储模型(BAM),它具有非监督学习能力。(6)、Darwinism模型:Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了很大的影响,他建立了一种神经网络系统理论。

(7)、1988年,Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论,并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论,从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。

(8)、1988年,Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法,从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。

(9)、1991年,Haken把协同引入神经网络,在他的理论框架中,他认为,认知过程是自发的,并断言模式识别过程即是模式形成过程。

(10)、1994年,廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的提出,带来了这个领域新的进展。

通过拓广神经网络的激活函数类,给出了更一般的时滞细胞神经网络(DCNN)、Hopfield神经网络(HNN)、双向联想记忆网络(BAM)模型。

(11)、90年代初,Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。

经过多年的发展,已有上百种的神经网络模型被提出。

深度学习中什么是人工神经网络?

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人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,即ANN)是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,其本质是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成,在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

人工神经网络具有四个基本特征:(1)非线性–非线性关系是自然界的普遍特性,人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性人工神经网络关系。

具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。(2)非局限性–一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

(3)非常定性–人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

(4)非凸性–一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。

非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。

网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能人工神经网络由系统外部观察的单元。

神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

总结:人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

人工神经网络的基本特征

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

人工神经网络具有四个基本特征:(1)非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系。

具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。(2)非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

(3)非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

(4)非凸性一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。

非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。

网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。

神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。

人工神经网络是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。

人工神经网络的定义,详细说明

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN),一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。

(引自《环球科学》2007年第一期《神经语言:老鼠胡须下的秘密》)概念由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征:(1)非线性非线性关系是自然界的普遍特性。

大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。

(2)非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。

联想记忆是非局限性的典型例子。(3)非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而且在处理信息的同时,非线性动力系统本身也在不断变化。

经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。(4)非凸性一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。

非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。人工神经网络中,神经元处理单元可表示不同的对象,例如特征、字母、概念,或者一些有意义的抽象模式。

网络中处理单元的类型分为三类:输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐单元是处在输入和输出单元之间,不能由系统外部观察的单元。

神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度,信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。

人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。

人工神经网络是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。

历史沿革1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。

他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

60年代,人工神经网络的到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知器和自适应线性元件等。

M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。

他们的论点极大地影响了神经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。

在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

1982年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型,引入了“计算能量”概念,给出了网络稳定性判断。

1984年,他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1985年,又有学者提出了波耳兹曼模型,在学习中采用统计热力学模拟退火技术,保证整个系统趋于全局稳定点。

1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。

人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视,美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”,国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。

在日本的“真实世界计算(RWC)”项目中,人工智能的研究成了一个重要的组成部分。基本内容人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。

目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以分为:(1)前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

(2)反馈网络网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。

此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能,混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言,“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为,或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生,而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为,只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性,混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括:静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果,称之为奇异吸引子。

一个奇异吸引子有如下一些特征:(1)奇异吸引子是一个吸引子,但它既不是不动点,也不是周期解;(2)奇异吸引子是不可分割的,即不能分为两个以及两个以上的吸引子;(3)它对初始值十分敏感,不同的初始值会导致极不相同的行为。

发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快,已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

BP人工神经网络

人工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络,是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。

神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力,而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力,它采用类似于“黑箱”的方法,通过学习和记忆,找出输入、输出变量之间的非线性关系(映射),在执行问题和求解时,将所获取的数据输入到已经训练好的网络,依据网络学到的知识进行网络推理,得出合理的答案与结果。

岩土工程中的许多问题是非线性问题,变量之间的关系十分复杂,很难用确切的数学、力学模型来描述。

工程现场实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关,有时很难满足传统统计方法所要求的统计条件和规律,加之岩土工程信息的复杂性和不确定性,因而运用神经网络方法实现岩土工程问题的求解是合适的。

BP神经网络模型是误差反向传播(BackPagation)网络模型的简称。它由输入层、隐含层和输出层组成。

网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程,这一过程由两部分组成:正向传播和反向传播。

正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层;反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的权值,使得误差信号最小。

BP神经网络模型在建立及应用过程中,主要存在的不足和建议有以下四个方面:(1)对于神经网络,数据愈多,网络的训练效果愈佳,也更能反映实际。

但在实际操作中,由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练,样本数量偏少。(2)BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。

(3)以定量数据为基础建立模型,若能收集到充分资料,以定性指标(如基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等)和一些易获取的定量指标作为输入层,以评价等级作为输出层,这样建立的BP网络模型将更准确全面。

(4)BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。

较好地考虑了定性描述和定量计算、精确逻辑分析和非确定性推理等方面,但由于样本不同,影响要素的权重不同,以及在根据先验知识和前人的经验总结对定性参数进行量化处理,必然会影响评价的客观性和准确性。

因此,在实际评价中只有根据不同的基坑施工工况、不同的周边环境条件,应不同用户的需求,选择不同的分析指标,才能满足复杂工况条件下地质环境评价的要求,取得较好的应用效果。

在模式识别、人工神经网络方法中,为什么要进行数据预处理呢?

1.原数据可能数据量很大,维数很,计算机处理起来时间复杂度很高,预处理可以降低数据维度。2.数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。

比如数据值得分布不在一个尺度上,当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上,这时,需要数据规范化,把这两个特征的数据都规范到0到1,这样使得它们对模型的影响具有同样的尺度。

3.当然,数据预处理还有很多,比如中心化,去噪,降维,平滑,变换等等,各有各的目的,总之都是为了最终分类器的效果服务,由于原数据可能含有大量的噪声,去除噪声是有必要的。

在模式识别,人工神经网络方法中,为什么要进行数据预处理

可以降低数据大小,通过归约,可以建立好的样本集,因为脏数据的存在,需要预处理单位不一致,比如,身高1.7米,体重120斤,那么1.7和120不在一个数量级上,导致1.7的权重被淹没有时候需要降维,降低运算量,有时需要升维,达到线性可分,这些都是预处理的方面。

神经网络算法是什么?

Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络(ANNs)”。在本文,我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞(组成我们大脑的微小细胞)所组成,它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题:我们对生物学上的神经网络知道的不多!因此,不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同,我们所知道的只是神经元基本的结构。

Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元,但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责神经元之间的连接,它们不是直接物理上连接的,而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后,dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses,再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元,人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入,也会为每个神经元设定权重(weight)。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后,神经元会计算出权重合计值(netvalue),而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值(threshold),而当权重合计值大于临界值时,神经元会输出1。

相反,则输出0。最后,输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写,问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢?

世界上有很多不同的训练方式,就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同,训练的规则也不相同,但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值(这是网络中是非常复杂的),而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。

非监管方式的规则无需教师,因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中,遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络,由简单的布尔网络(Perceptrons),至复杂的自我调整网络(Kohonen),至热动态性网络模型(Boltzmannmachines)!

而这些,都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”,输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层(因为用户看不见这些层,所以见做隐蔽层)。

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层,而用户则可以看到最终结果。现在,为免混淆,不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构,但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

TheFunctionofANNs--------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。

分类式网络可以接受一组数,然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类(类别是由所提供的训练决定的)。

更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达,该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序,如签名、面部、指纹识别等。

TheUpsandDownsofNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点,使得它越来越流行。

它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据,这对于很多系统都很重要(例如雷达及声波定位系统)。很多神经网络都是模仿生物神经网络的,即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展,使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度!前途是光明的,但现在...是的,神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯,即是同时处理多项数据。因此,要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑:训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等,还有其它更多因素。

因此,随着时间越来越重要,大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN神经网络,NeuralNetworkANNs人工神经网络,ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”,所以这种计算方式叫网格计算。

这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势,一个是数据处理能力超强;另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

简单地讲,网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

什么是人工神经网络

人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,即ANN),是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activationfunction)。

每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。

而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。