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    神经网络算法课件.ppt

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    神经网络算法课件.ppt

    关于神经网络算法现在学习的是第1页,共44页目的目的内容内容学习神经网络的基本原理与方法。学习神经网络的基本原理与方法。1 1、人工神经元数学模型、人工神经元数学模型4 4、BP神经网络应用神经网络应用3 3、BPBP神经网络神经网络MatlabMatlab工具箱函数工具箱函数 2 2、BPBP神经网络神经网络现在学习的是第2页,共44页现在学习的是第3页,共44页一、人工神经元数学模型一、人工神经元数学模型现在学习的是第4页,共44页现在学习的是第5页,共44页现在学习的是第6页,共44页现在学习的是第7页,共44页BP神经网络的拓扑结构如图所示。1.BP神经网络结构:现在学习的是第8页,共44页现在学习的是第9页,共44页2BP神经网络学习算法及流程以三层BP神经网络为例,它的训练过程包括以下几个步骤:现在学习的是第10页,共44页现在学习的是第11页,共44页现在学习的是第12页,共44页BP神经网络的流程图:现在学习的是第13页,共44页三、三、BPBP神经网络神经网络MatlabMatlab工具箱函数工具箱函数 现在学习的是第14页,共44页net=newff(PR,S1,S2,SN,TF1,TF2,TFN,BTF,BLF,PF)现在学习的是第15页,共44页现在学习的是第16页,共44页现在学习的是第17页,共44页现在学习的是第18页,共44页现在学习的是第19页,共44页现在学习的是第20页,共44页现在学习的是第21页,共44页 网络经过177次训练后,虽然网络的性能还没有达到0,但是输出的均方误差已经很小了,MSE2.95307e-006,误差曲线如图1所示。为更直观地理解网络输出与目标向量之间的关系,见图2所示。plot(P,T,-,P,Y,o)图图1 BP神经网络训练误差曲线图神经网络训练误差曲线图 图图2 训练后训练后BP神经网络仿真图神经网络仿真图To Matlab exp12_4_1.m现在学习的是第22页,共44页现在学习的是第23页,共44页现在学习的是第24页,共44页现在学习的是第25页,共44页现在学习的是第26页,共44页现在学习的是第27页,共44页现在学习的是第28页,共44页BP神经网络测试结果图神经网络测试结果图 To Matlab exp12_4_2.m现在学习的是第29页,共44页现在学习的是第30页,共44页现在学习的是第31页,共44页现在学习的是第32页,共44页现在学习的是第33页,共44页现在学习的是第34页,共44页现在学习的是第35页,共44页现在学习的是第36页,共44页现在学习的是第37页,共44页现在学习的是第38页,共44页To Matlab exp12_4_3.m现在学习的是第39页,共44页现在学习的是第40页,共44页练习练习1、蠓虫分类问题 生物学家试图对两种蠓虫(Af与Apf)进行鉴别,依据的资料是触角和翅膀的长度,已经测得了9只Af和6只Apf的数据如下:Af:(1.24,1.27),(1.36,1.74),(1.38,1.64),(1.38,1.82),(1.38,1.90),(1.40,1.70),(1.48,1.82),(1.54,1.82),(1.56,2.08);Apf:(1.14,1.82),(1.18,1.96),(1.20,1.86),(1.26,2.00),(1.28,2.00),(1.30,1.96).(i)根据如上资料,如何制定一种方法,正确地区分两类蠓虫;(ii)对触角和翼长分别为(1.24,1.80),(1.28,1.84)与(1.40,2.04)的三个标本,用所得到的方法加以识别;(iii)设Af是宝贵的传粉益虫,Apf是某疾病的载体,是否应该修改分类方法.现在学习的是第41页,共44页2、人口预测下表是从北京统计年鉴中给出的 1980-2010年的北京城近郊区户籍人口统计结果作为样本数据,(1)建立人工神经网络模型;(2)预测2011年的北京城近郊区户籍人口.现在学习的是第42页,共44页数据处理后的样本数据:样本用途样本组数输入一输入二输入三输入四输出学习样本10.49840.51020.52130.5340.540720.51020.52130.5340.54070.542830.52130.5340.54070.54280.55340.5340.54070.54280.5530.563250.54070.54280.5530.56320.573960.54280.5530.56320.57390.582170.5530.56320.57390.58210.59280.56320.57390.58210.5920.598790.57390.58210.5920.59870.6043100.58210.5920.59870.60430.6095110.5920.59870.60430.60950.6161120.59870.60430.60950.61610.6251130.60430.60950.61610.62510.6318140.60950.61610.62510.63180.6387150.61610.62510.63180.63870.6462160.62510.63180.63870.64620.6518170.63180.63870.64620.65180.6589180.63870.64620.65180.65890.6674190.64620.65180.65890.66740.6786200.65180.65890.66740.67860.6892210.65890.66740.67860.68920.6988220.66740.67860.68920.69880.7072检验样本230.6786 0.68920.69880.70720.7132240.6892 0.69880.70720.71320.7185250.6988 0.70720.71320.71850.7309260.7072 0.71320.71850.73090.7438270.7132 0.71850.73090.74380.7496现在学习的是第43页,共44页感感谢谢大大家家观观看看现在学习的是第44页,共44页

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