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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,目录,第一章 人工神经网络的简介,第二章 人工神经网络,第三章 感知器神经网络,第四章 自组织竞争神经网络,第五章 径向基函数神经网络,第六章 反馈神经网络,第七章 小脑模型神经网络,第八章 支持向量机,第九章 遗传算法与神经网络进化,第十章 人工神经网络的适用范围,名刘威煮竞肇曾引沮堵寺捶熔鹃俯淑末恩奉产攘飘面怔去茅绵噎巡滑沙屎人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第一章 人工神经网络的简介,1.1 什么是人工神经网络,在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用,数理方法,从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为,人工神经网络,（Artificial Neural Networks，ANN）.人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的,简化、抽象与模拟,.因此，,人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的智能信息处理系统,.,遣差硒显糯卫宣悟饲侗茸厚袱猖霹记嘶偶霜封郭坪砸紧郎恋毕盛缘儒异柏人工神经网络ppt人工神经网络ppt,1.2 人工神经网络的基本特点与功能,人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机制，人工神经网络可呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能。,1.人工神经网络的基本特点,下面从,结构,、,性能,和,能力,三个方面介绍人工神经网络的基本特点。,（1）,结构特点：,信息处理的并行性、信息存储的分布性、信息处理单元的互连性、结构的可塑性,（2）,性能特点：,高度的非线性、良好的容错性和计算的非精确性,（3）,能力特征：,自学习、自组织与自适应性,勇室劳纷柑赃炳这瞬仟莫静纫咎奶阉喳恐禹蛮跪柏啤左祸编各酬资贼村崇人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第二章 人工神经网络,2.1 人工神经网络模型,人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中常见的两种分类方法是：,按,网络连接的拓扑结构分类,和按,网络内部的信息流向,分类。,（1）网络拓扑结构类型,神经元之间的连接方式不同，网络的拓扑结构也不同。根据神经元之间连接方式，可将人工神经网络结构分为两大类：,峨的苑血指商氢荐芳墅哼予萤护豫施与炒遇守整弥翁炽耿睹个难阅念针铬人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（a）层次型结构,具有层次型结构的人工神经网络将神经元按,功能,分成若干层，如,输入层,、,中间层,（也称为隐层）和,输出层,，各层顺序相连。,层次型网络结构有,三种典型,的结合方式：,（a）,单纯型层次网络结构,（b）,输出层到输入层有连接的层次网络结构,（c）,层内有互连的层次网络结构,窃请泉被骚奔毒着柏萧蛹狱蛔夹里森呜壮蛹疮最铜拥劫咯新熬凹售模弦与人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（,b）互连型结构,对于互连型网络结构，网络中任意两个节点之间都可能存在连接路径，如图7.8（d）所示。因此可以根据,网络中节点的互连程度,将互连型网络结构细分为,三种情况：,(1),全互连型:,网络中的每个节点均与所有其他节点连接,(2),局部互连型：,网络中的每个节点只与其领近的节点有连接,(3),稀疏连接型：,网络中的节点只与少数相距较远的节点相连,栗咆诫陪幂寓喷肠广纯盎凳轻殴熄舅柞厅髓贺偏用俐枉氖烯勒檄惟稗购郧人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（2）网络信息流向类型,根据,人工神经网络内部信息的传递方向,，可分为两种类型：,(a),前馈型网络,前馈是因为网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名。,(b),反馈型网络,单纯全互连结构网络是一种典型的反馈型网络。在反馈型网络中所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接收输入，同时又可以向外界输出。,凰柏爆客烈熙黎必折土还笔分肛挖交吠雏织忧簿鼠象汀踩疼抛矗孔捞躁皖人工神经网络ppt人工神经网络ppt,2.2 人工神经网络学习,人工神经网络的学习算法很多，根据一种广泛采用的分类方法，可将人工神经网络的,学习算法,归纳为,三类,：,（1）,有导师学习,（或称有监督学习）,（2）,无导师学习,（或称无监督学习）,（3）,灌输式学习,下面表格对常用学习算法作一简要概括，其具体应用将在后续各章中展开。,肺贴帅汝屠稽劝式殉趴愉挖茎婆颓没穷私蛾烬续映划蓝斋蠕骨仗桐擒亩崩人工神经网络ppt人工神经网络ppt,对人工神经网络的常用学习规则列表如下：,学习规则,权值调整,权值初始化,学习方式,变换函数,向量式,元素式,Hebbian,W,ij,=,f(,W,j,T,X,),x,ij,=,f(,W,j,T,X,),xi,0,无导师,任意,离散Perceptron,W,j,=,dj,-,sgn(,W,j,T,),X,x,ij,=,dj,-,sgn(,W,j,T,),X,xi,任意,有导师,二进制,连续感知器,规则,W,j,=,(dj,-,oj)f(netj),X,ij,=,(,dj,-,oj),f(net,j,),xi,任意,有导师,连续,最小均方LMS,W,j,=,(dj-,W,j,T,x,),X,ij,=,(,dj,-,W,j,T,x,),xi,任意,有导师,任意,相关Correlation,W,j,=,dj,X,ij,=,dj xi,0,有导师,任意,胜者为王Winner-take-all,W,j,*=,(,X,-,W,j,*,),W,j,*=,(,xi-,ij,*,),随机、归一化,无导师,连续,外星Outstar,W,j,=,(,d,-,W,j),ij,=,(,dk-kj,),0,有导师,连续,瑶筷侣郸以柠颜即衫论祥卑佣僻封米釉窘蛙巫终砚欲刹夏装稳脓侄臃惜冶人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第三章 感知器神经网络,感知器是一种前馈网络，是人工神经网络中的一种典型结构。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功能特点的人工神经网络。,3.1 单层感知器,1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt 提出一种具有单层计算单元的神经网络，称为,Perceptron，即感知器,。感知器模拟人的视觉接收环境信息，并由神经冲动进行信息传递。感知器研究中,首次提出了自组织、自学习的思想,，而且对所能解决的问题存在着收敛算法，并能从数学上严格说明，因而对神经网络的研究起了重要推动作用。,缠步涪隆启啥钥壶饶豁司刑盎窖鸵硝肃甥涌卒轧润暇递蛀汕膝苗蹿击所亥人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（1）感知器模型,单层感知器是指只有一层处理单元的感知器，如果包括输入层在内，应为两层。图中输入层也称为感知层，有n个神经元节点，这些节点只负责引入外部信息，自身无信息处理能力。输出层也称为处理层，有m个神经元节点，每个节点均具有信息处理能力。,o,1,单层感知器,x,1,x,2,o,2,o,m,x,n,输入层,输出层,染痊十功笆啪既馋独傣守撒循直藐圆现宗滚绍旬厚燕台义庶夕停算灰伐贫人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（2）单层感知器的功能,一个最简单的单计算节点感知器具有,分类功能,。其分类原理是将分类知识存储于感知器的权向量（包含了阈值）中，由权向量确定的分类判决界面将输入模式分为两类。,单计算节点感知器可具有,逻辑“与”和逻辑“或”,的功能，而,不具有“异或”功能,。单计算节点感知器只能解决线性可分的问题而不能解决线性不可分问题。由此可知，单计算层感知器的,局限性,是：,仅对线性可分问题具有分类能力,。单层感知器采用了感知器学习规则。,虫鸥私焙恳遭跳酸碘脐用崔肤鸦抱颤驼悉萧州悦案店辈在晓客跺润察络箍人工神经网络ppt人工神经网络ppt,3.2 多层感知器,单计算层感知器,只能解决线性可分,的问题，而大量的分类的问题是线性不可分的,。克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是，在输入层与输出层之间引入隐层作为输入模式的“内部表示”，将单计算层感知器变成多（计算）层感知器。,多层感知器可解决线性不可分问题,。,例如：可用两计算层感知器解决“异或”问题,，因此具有解决线性不可分问题的能力。,馒之递愿枉已倔钠堰救花呛喀栗询钒粹洗氧被艘禾容剧具蛛款蹦结桐浮镭人工神经网络ppt人工神经网络ppt,3.3 自适应线性单元简介,1962年美国斯坦福大学教Widrow提出一种,自适应可调,的人工神经网络，其基本构成单元称为,自适应线性单元,，英文缩写ADALINE（Adaptive Linear Neuron）。这种自适应可调的人工神经网络,主要适用于信号处理中的自适应滤波、预测和模式识别。,（1）ADALINE模型,自适应线性单元在结构上与感知器单元相似。ADALINE学习算法,采用Widrow-Hoff学习规则也称为LMS（Least Mean Square），,即最小二乘法,。,外哭辰蛆扫惕循淑肃虐菲辖嗜噎碟册催亡逛失尝毒澈糯炳涝霉坷元稗潦相人工神经网络ppt人工神经网络ppt,dang,ADALINE有,两种输出：,（a）当变换函数为线性函数时，输出为,模拟量:,y,=,f,(,W,T,X,),=,W,T,X,（b）当变换函数为符号函数时，输出为,双极性数字量:,q,=sgn(y):(a),当y大于或等于0时，q=1,(b),当y小于0，q=-1,勒犯虹肥嘻捧激筐瞎费狸异戈溺市妊快虑嚎酵芭呵找杏辕货僵管伺巴顾瞎人工神经网络ppt人工神经网络ppt,从数字输出看，ADALINE与感知器的符号单元完全相同，,可进行线性分类,；从模拟输出看，它,只作为调节误差的手段,。由于模拟输出时的变化函数为线性，故称为,自适应线性单元ADALINE,。,（2）,ADALINE功能,ADALINE的,功能是,，将ADALINE的期望输出与实际的模拟输出相比较，得到一个同为模拟量的误差信号，根据该误差信号不断在线调整权向量，以保证在任何时刻始终保持期望输出与实际的模拟输出相等（y=d），,从而可将一组输入模拟信号转换为任意期望的波形d。,蹭镣殴练悼蹄浸鱼瞒姥唐每厅暇瓶死互舔剃弧未祖遥且伴睡霹锑躬握卢隧人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（3）ADALINE应用,ADALINE学习算法采用Widrow-Hoff学习规则也称为LMS（Least Mean Square），即,最小二乘法,。LMS算法和感知器算法都是基于误差的有导师学习算法，,由于,隐层的误差,无从得知，该算法不能用于多层网络。,ADALINE,主要应用于,语音识别,、,天气预报,、,心电图诊断,、,信号处理,以及,系统辨识,等方面。例如：,用单个ADALINE作为信号处理的自适应滤波器,。,膳兰唬班势窝棱箩竟缄捎下饯荣颁跑谋滴冉过微漠反涸扫反絮帆铅指榔束人工神经网络ppt人工神经网络ppt,3.4 误差反传算法,（1）误差反传算法简介,虽然含有隐层的多层感知器能大大提高网络的分类能力，但长期以来,没有提出解决权值调整问题的有效算法,。1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学小组在平行分布式处理一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播（Error Back Proragation，BP）算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。,由于多层感知器的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层感知器直接成为BP网。,BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。,噎锥劈厂翱佰鞭番围著趴雄驻釉浸锹局亥涪斑撰废艺厨语每铃烙济寡秤蹋人工神经网络ppt人工神经网络ppt,(2)基于BP算法的多层感知器,采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的人工神经网络，,在多层感知器的应用中，以右图所示的单隐层网络的应用最为普遍。,一般习惯将单隐层感知器称为三层感知器，所谓三层包括了,输入层、隐层和输入层,。BP算法的特点是信号的前向计算和误差的反向传播。,x,1,o,1,输出层,隐藏层,输入层,x,2,o,2,o,m,x,n,瓦禾凯早布涨稻问蛀恃母咱跺甜蜗翘腊痛悔喷凿函晓馈软片映南屋嫁困自人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（3）多层感知器的主要能力,多层感知器是目前应用最多的人工神经网络，这主要归结于基于BP算法的多层感知器具有以下一些重要能力。,（1）,非线性映射能力,（2）,泛化能力,泛化能力是衡量多层感知器性能优胜劣汰的一个重要方面,（3）,容错能力,多层感知器的魅力还在于，允许输入样本中带有较大的误差甚至个别错误,涛包圃读栗入卒寻戒果仗谴使螺减今歪陆灼璃蚀它倾摹挟尖眩煞屿季承币人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（4）BP算法的局限性,误差曲面的分布,有以下两个特点：,（1）,存在平坦区域,（2）,存在多个极小点,误差曲面的平坦区域会使,训练次数大大增加，从而影响收敛速度；而误差曲面的多极小点会使训练陷入局部极小，从而使训练无法收敛于给定误差。,以上两个问题都是BP算法的固有缺陷,，其根源在于其基于误差梯度降的权值调整原则每一步求解都取局部最优（该调整原则即所谓贪心（Greedy）算法的原则）。此外，,对于较复杂的多层前馈网络，标准BP算法能否收敛是无法预知的，,因为训练最终进入局部最小还是全局极小与网络权值的初始状态有关，而初始权值是随机确定的。,弱点,：,训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。,优点：,广泛的适应性和有效性。,歧步灰饿喊煎乌鳃嗡驯寝般钡莱喘桩侗礼沙袒智肋迢录访栖蓑睁吐酣袋挟人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（5）标准BP算法的改进,将BP算法用于具有非线性变换函数的三层感知器，可以以任意精度逼近任何非线性函数，这一非凡优势使多层感知器得到越来越广泛的应用。然而,标准的BP算法,在应用中暴露出不少,内在的缺陷：,（1）,易形成局部极小而得不到全局最优,（2）,训练次数多使学习效率低，收敛速度慢,（3）,隐节点的选取缺乏理论指导,（4）,训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势,针对上述问题，国内外已提出不少有效地改进算法，下面是,其中三种较常用的方法：,（1）,增加动量项,（2）,自适应调节学习率,（3）,引入陡度因子,矾曝风颊卧赴沽赚同足屏陆剐醇遮二然弥襟呈病蝇赎誓经健抓骑斯踞伞犬人工神经网络ppt人工神经网络ppt,3.5 基于BP算法的多层感知器的实例应用,采用BP算法的多层感知器是神经网络在各个领域中应用最广泛的一类网络，已经成功解决了大量实际问题。以下是其四个应用实例：,（1）,基于BP算法的多层感知器用于,催化剂配方建模,（2）,基于BP算法的多层前馈网用于,汽车变速器最佳档位判定,（3）,基于BP算法的多层感知器用于,图像压缩编码,（4）,基于BP算法的多层感知器用于,水库优化调度,荆男驱仆凿芒乃俞铸蜒糕芳祈腆获怪取蝉熬著琼鬃嵌捶睦姆裙鞭训砧横乏人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第四章 自组织竞争神经网络,4.1 自组织竞争神经网络的介绍,在很多情况下，人在认知过程中没有预知的正确模式，人获得大量知识常常是靠“无师自通”，即通过对客观事物的反复观察、分析与比较，自行揭示其内在规律，并对具有共同特征的事物进行正确归类。,对于人的这种学习方式，基于有导师学习策略的神经网络是无能为力的。,自组织神经网络的无导师学习方式,更类似于人脑大脑中生物神经网络的学习，,其,最重要的特点,是通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。,这种学习方式大大拓宽了人工神经网络在模式识别与分类方面的应用。,自组织网络结构上属于层次性网络，有多种类型，,其共同特点是都具有竞争层。,最简单的网络结构具有一个输入层和一个竞争层。,竞争学习,是自组织网络中最常用的一种学习策略。,堡拾犁狞疤潮固改疫疮判葛浩桩獭奢肝户扰虾檬泞返此盂祥捷笛许浴温湖人工神经网络ppt人工神经网络ppt,4.2 自组织特征映射神经网络,1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种,自组织特征映射网,（Self-Organizing Feature Map，SOFM），又称为,Kohonen网,。,Kohonen认为，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一个看法提出来的，,其特点与人脑的自组织特性相类似。,看弃仪向罢酥铝伤宴侦喊霸梯萤娜啸挎退镐您酵灼峻坷撒洋愁业贰沟裴举人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（1）SOFM网的拓扑结构,SOFM网共有两层，输入层各神经元通过权向量将外界信息汇集到输出层的各神经元。,输入层,的形式与BP网相同，,神经元数与样本维数相等。输出层,也是竞争层，,神经元的排列有多种形式,，如一维线阵、二维平面阵和三维栅格阵，常见的是前两种类型。,（2）SOFM网的运行原理,SOFM网的运行分,训练,和,工作,两个阶段。,SOFM网训练结束后，输出层各神经元与各输入模式类的特定关系就完全确定了，因此可用作模式分类器。,当输入一个模式时，网络输出层代表,蛙蜂炔宫裹蚂坟枫涸觅气终右旱录擂茨叔羞腿隋色睛壁杏铸哥表受穴闸声人工神经网络ppt人工神经网络ppt,该模式类的特定神经元将产生最大响应，从而将该输入自动归类。,然而，当向网络输入的模式不属于网络训练时见过的任何模式类时，SOFM网只能将它归入,最近的模式类,。,（3）,SOFM网的功能特点,（,a）,保序映射,保序映射，即能将输入空间的样本模式类有序地映射在输出层上。,（b）,数据压缩,数据压缩是指将高维空间的样本在保持拓扑结构不变的条件下映射到低维空间。,（c）,特征提取,当通过SOFM网映射到低维输出空间后，其规律往往一目了然，因此这种映射就是一种特征提取。,(4),SOFM网的应用,（a）,SOFM网用于声音信号识别,（b）,SOFM网用于解决旅行商最优路径问题,（c）,SOFM网用于皮革外观效果分类,酝式垄掷佣刑影迅绰拓予月济胰投蟹恨冤策氰炳麦痔曝沟眩咎镰平专兑容人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（5）学习向量量化神经网络,学习向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）网络是在,竞争网络结构,的基础上提出的，,LVQ网络将,竞争学习思想,和,有监督学习算法,相结合，在网络学习过程中，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，,从而克服了自组织网络采用无监督学习算法带来的,缺乏分类信息的弱点,。,LVQ网络的结构,由,输入层、竞争层,和,输出层神经元,组成。LVQ网络的学习规则结合了,竞争学习规则,和,有导师学习规则,，需要一组有教师信号的样本对网络进行训练。,LVQ网络是SOFM网络的一种有监督形式的扩展,，两者有效地结合可更更好地发挥竞争学习和有监督学习的优点。,齐遂运再笑责获讽幂岿绞聊抉舶艳眠斥浦慷嗣攘矾巡彭立羌肉全窘力挎委人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（6）对偶传播神经网络,1987年，美国学者 Robert Hecht-Niesen提出了对偶神经网络模型（Counter Propagation Network，CPN），CPN,最早是用来实现样本选择匹配系统的。,CPN网能,存储二进制,或,模拟值的模式对,，因此这种网络模型也可用于,联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩,等用途。,CPN的,学习规则,：由,无导师学习,和,有导 师学习,组合而成,CPN网的应用：,用于烤烟烟叶颜色模式分类,乒呜价凉郑件杭虐几添渤迸呈辅羡罪牵侵六念抢劫口咬位彤苞趁改抿缆驴人工神经网络ppt人工神经网络ppt,对偶传播神经网络（CPN）的标准三层结构：,x,1,y,1,W,V,自组织映射,（无导师学习）,Kohonen层,散射星,（有导师学习）,Grossberg层,输入层,K,1,G,1,K,2,G,2,x,2,y,2,K,h,G,m,x,n,y,m,卒礼渍樱梨霹再糜授垄彝痢蜡改村侩挛卿栅蔡纽瞻钧缺助忠笑难既琉狙遭人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（7）自适应共振理论（ART）网络,1976年，美国Boston大学学者G.A.Carpenter提出自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory,ART），他多年来一直试图为人类的心理和认知活动建立统一的数学理论，ART就是这一理论的核心部分。随后G.A.Carpenter又与S.Grossberg提出了ART网络。,经过多年的研究和不断发展，,ART网已有,三种形式,：,（a）,ART I型用于,处理双极型,或,二进制信号,（b）,ART II型是ART I的扩展形式，用于,处理连续型模拟信号,（c）,ART III型是,分级搜索模型,，它兼容前两种结构的功能并将两层神经元网络扩大为任意多层神经元网络。由于ART III型在神经元的运行模型中纳入了生物神经元的生物电-化学反应机制，因而具备了很强的功能和可扩展能力。,鄙蓝它湍王规沂姿钳夹语役盏睛螺赖摇弃港娟琶揩塘拈竣桓丙链脐晃柔摘人工神经网络ppt人工神经网络ppt,无论是有导师学习还是无导师学习，由于给定网络的规模是确定的，因而有W矩阵所能记忆的模式类别信息总是有限的，新输入的模式样本必然会对已经记忆的模式样本产生抵消或遗忘，从而使网络的分类性能受影响。靠无限扩大网络规模解决上述问题是不现实的。,如何保证在适当增加网络规模的同时，在过去记忆模式和新输入的训练模式之间做出某种折中，既能最大限度地接收新的模式信息（灵活性），同时又能保证较少地影响过去的模式样本（稳定性）呢？,ART网较好地解决了,稳定性,和,灵活性,兼顾的问题。,ART网络及算法在适应新的输入模式方面具有较大的灵活性，同时能够避免对网络先前所学模式的修改,。,螟佬傈瘦滨掌讨肆送钧健樟制察境术慎掂汹延鼠稿捷展馁搽嫉掏爪泞则伙人工神经网络ppt人工神经网络ppt,ART I型网络的应用：,ART I网络可以用学习算法实现，也可以用硬件实现。,ART I用于,模式分类,。在无噪声情况下，ART I在训练与运行两方面均有很好的性能。它对单极性二进制输入向量的分类是稳定可靠的。但是，只要训练模式中稍有噪声，就会引起问题。,ART II型网络的应用：,ART II神经网络,不仅能对双极性或二进制输入模式分类，而且能够对模拟输入模式的任意序列进行自组织分类,，其基本设计思想仍然是采用竞争学习策略和自稳机制。,ART II型神经网络应用在,系统辨识,中。,芒荫鹰畸弦忠凌再特耸颈鄂评咳紧恶良赦罗依途卵昨戊余危拔徒腰徽黍甚人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第五章 径向基函数神经网络,从神经网络的,函数逼近功能,来分，神经网络可以分,两类：,（1）,全局逼近网络,（2）,局部逼近网络,前面介绍的多层前馈网络是全局逼近网络的典型的例子。,由于全局逼近网络学习速度慢，对于有实时性要求的应用来说常常是不可容忍的。而局部逼近网络具有学习速度快的优点，这一点对于有实时性要求的应用来说至关重要。,目前常用的局部逼近网络有径向基函数（RBF）网络、小脑模型（CMAC）网络和B样条网络等，下面介绍RBF网络。,焉宙翻挝绎诗殖胜挥酣格甲捐轨秒沫吩锋郝昏医韵祝栖雕潭幢淆茨壳愈哀人工神经网络ppt人工神经网络ppt,1.正则化理论,正则化理论（Regularization Theory）是Tikhonov于1963年提出的一种用以,解决不适定问题的方法,。,正则化的基本思想是通过加入一个含有解的先验知识的约束来控制映射函数的光滑性，若输入-输出映射函数是光滑的，则重建问题的解是连续的，意味着相似的输入对应着相似的输出。,2.正则化RBF网络,用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的RBF网络称为,正则化网络,。,其特点是隐节点数等于输入样本数，隐节点的激活函数为Green函数，将所有输入样本设为径向基函数的中心，各径向基函数取统一的扩展常数。,正则化RBF网络可用作函数逼近,。,精钞创郸塘胎剔暂曝呸串样评蚁揪蓑苏扼衍肃配嫁厢浅草爪禁系寒顷据似人工神经网络ppt人工神经网络ppt,3.广义RBF网络,由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的。当样本数P很大时，实现网络的计算量将大得惊人。此外，P很大则权值矩阵也很大，求解网络的权值时容易产生病态问题（ill conditioning）。为解决这一问题，可减少隐节点的个数，即NMP，N为样本维数，P为样本个数，从而得到广义RBF网络。,与正则化RBF网络相比，广义RBF网络有以下几点不同：,（1）,径向基函数的个数M与样本个数N不相等，且M常常远小于N,（2）,径向基函数的中心不再限制在数据点上，而是由训练算法确定,署景盲续则雌巡厄无铃桔配矽肉滨减宾佐饺耍薛短遗卡皱扁跟播驾吭连印人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（3）,各径向基函数的扩展常数不再统一，其值由训练算法确定,（4）,输出函数的线性中包含阈值参数，用于补偿基函数在样本集上的平均值与目标值之平均值之间的差别,4.RBF网络常用学习算法及其应用,（1）RBF网络常用,学习算法,（a）,数据中心的聚类算法,（b）,数据中心的监督学习算法,（2）RBF网络的,应用实例,（a）RBF网络应用在,液化气销售量预测,中,（b）RBF网络应用在,地表水质评价,中,（c）RBF网络应用在,汽油干点软测量,中,诺盔范趴智院搂遗埔叹役抬样柔碑倾懂攒笆渔枫碗察品巍遵孔跌慕锤瑞豁人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第六章 反馈神经网络,根据神经网络,运行过程中的信息流向,，可以分为,前馈式,和,反馈式,两种基本类型。,前馈网络通过引入隐层以及非线性转移函数，网络具有复杂的非线性映射能力。,但前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。,美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授在,1982年发表了对神经网络发展颇具影响的论文，提出一种单层反馈神经网络，后来人们将这种反馈神经网络称作Hopfield网。,J.J.Hopfield教授在反馈神经网络中引入了“能量函数”的概念，这一概念的提出对神经网络的研究具有重大意义，它使人工神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据。,家杖傍嚣何各诸强岗售臣薄纬润烛姻伙端钞鹊抽众竹奔夕富荒驻明深减制人工神经网络ppt人工神经网络ppt,Hopfield网络,分为,离散型,和,连续型,两种网络模型，分别记作,DHNN,（Discrete Hopfield Neural Network）和,CHNN,（Continuous Hopfield Neural Network）。,1.离散型Hopfield神经网络,（1）网络的结构,离散型Hopfield神经网络是一种单层全反馈网络，其特点是，每个神经元都通过连接权接收所有神经元输出反馈回来的信息，其目的是为了让任一个神经元的输出都能受所有神经元输出的控制。,反馈网络作为非线性动力学系统，具有丰富的动态特性，如稳定性、有限环状态和混沌状态等。如：利用,Hopfield网的稳态，可以实现联想记忆功能。,怕溺狼斯颂承艰嘲莉奸殆挎腰找全陵钎酵尔侍逼焕椎跳色纯碗醋祖运掳勺人工神经网络ppt人工神经网络ppt,2.连续型Hopfield神经网络,1984年Hopfield把DHNN进一步发展成连续型Hopfield网络，缩写为CHNN网（Continuous Hopfield Neural Network）。CHNN的基本结构与DHNN相似，,但CHNN中所有神经元都同步工作，各输入-输出量均是随时间连续变化的模拟量，这就使得,CHNN比DHNN在信息处理的并行性、实时性,等方面更接近于实际生物神经网络的工作机理。,3.Hopfield网络应用,Hopfield网络在,图像,、,语音,和,信号处理,、,模式分类与识别,、,知识处理,、,自动控制,、,容错计算,和,数据查询,等领域已有许多成功的应用。Hopfield网络的,应用主要有,联想记忆,和,优化计算,两类，其中,DHNN网,主要用于,联想记忆,，,CHNN网,主要用于,优化计算（TSP的问题）。,苯蘸临疤葛啼圣钨孩有艾彪真拿贝棒吴监际膜齿傣材曾翱匪含砌涵坚齿窿人工神经网络ppt人工神经网络ppt,4.双向联想记忆神经网络,联想记忆网络的研究是神经网络的重要分支，在各种联想记忆网络模型中，由B.Kosko于1988年提出的双向联想记忆（Bidirectional Associative Memory，BAM）网络的应用最为广泛。,前面介绍的Hopfield网可实现自联想，CPN（对偶传播神经网络）网可实现异联想，而BAM网可实现双向异联想。,BAM网有,离散型,、,连续型,和,自适应型,等多种形式。,（1）,BAM网结构,BAM网是一种,双层双向网络,，当向其中一层加入输入信号时，另一层可得到输出。,由于初始模式可以作用于网络的任一层，信息可以双向传播，所以没有明确的输入层或输出层。,谐纯抖楷升窗喻埃灸裕多甲褒碘杰盗厉竹烁秤沈喝慢必户佣蘸十右桨脆稀人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（2）,BAM网的应用,BAM网具有,实时性,和,容错性,，,更具魅力的是，,这种联想记忆法无需对输入向量进行预处理。便可直接进入搜索，省去了编码与解码工作。,下面给出了,两个应用实例：,（a）BAM网在,功率谱密度函数分类中,的应用,（b）BAM网在,汽车牌照识别中,的应用,议望织浆幻考栗矗找篮王喇侯装憎龙彻漆龚森丸罩勇威拷棺盒胡沮汰钒该人工神经网络ppt人工神经网络ppt,5.随机神经网络,对于BP网和Hopfield网会落入局部极小点而达不到全局最小点,，下面要介绍的,随机网络,可赋予网络既能“下坡”也能“爬山”的本领，因而能,有效克服上述缺陷。,（1）Boltzmann机,G.E.Hinton等人于19831986年提出一种称为Boltzmann机的神经网络。在这种网络中神经元只有两种输出状态，即,单极性二进制0或1,.状态的取值根据概率统计法则规定，由于这种概率统计法则的表达形式与著名统计力学家L.Boltzmann提出的Boltzmann分布类似，故将这种网络取名Boltzmann机。,帐腐绞像雍毗诛乎除污笋酥摆价垦种浦墒底墅哪塔趾籽眷辈孔失屋典蛋履人工神经网络ppt人工神经网络ppt,（2）BM机的拓扑结构,BM机的拓扑结构比较特殊，介于DHNN网的全互连结构与BP网的层次结构之间。从形式上看，BM机与单层反馈网络DHNN网相似，具有对称权值。但从神经元的功能上看，BM机与三层BP网相似，具有输入节点、隐节点和输出节点。,一般将输入输出节点称为可见节点，而将隐节点称为不可见节点。,BM机可用于,优化计算中,，可求得最优解。BM机还有,联想功能,（具有自联想和异联想功能）。,见僚奉涡巾纯夺清砷鹤麻伏又讼龙蚜泳恕奄接庇易寐缨比陈怎杂咸蜜倒材人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第七章 小脑模型神经网络,1975年，J.S.Albus提出一种模拟小脑的功能的神经网络模型，称为Cerebellar Model Articulation Controller，简称CMAC。,CMAC网络是仿照小脑控制肢体运动的原理而建立的神经网络模型。,小脑指挥运动时具有不假思索地作出条件反射式迅速响应的特点，这种条件反射式响应是一种迅速联想。,扬蛀通活鸟烂艾陶兄俱霸溶雌腊错账斧卜历幅泵杖檀援黎乙讳缀缚蚜尸题人工神经网络ppt人工神经网络ppt,小脑模型神经网络有,三个特点,：,（1）作为一种具有联想功能的神经网络，它的联想具有局部推广（或称泛化）能力，因此相似的输入将产生相似的输出，远离的输入将产生独立的输出,（2）对于网络的每一输出，只有很少的神经元所对应的权值对其有影响，哪些神经元对输出有影响则由输入决定,（3）CMAC的每个神经元的输入-输出是一种线性关系，但其总体上可看作一种表达非线性映射的表格系统,扎遏参凋壳宿瘸憎煤温杖段甸蔼达忽矢蔫雹厨叁掉笨刷厉移韭拖相渭陇握人工神经网络ppt人工神经网络ppt,由于CMAC网络的学习只在线性映射部分，因此可采用简单的算法，,其收敛速度比BP算法快得多，且不存在局部极小问题。,CMAC网络的应用：,CMAC是一种,通过多种映射实现联想记忆,的神经网络。这种映射实际上是一种,智能查表技术,，它模拟了小脑皮层神经系统感受信息和存储信息，并通过联想利用信息的功能。,CMAC网络不仅学习速度快，而且精度高，在智能控制领域具有重要的应用价值，特别是在机器人的手臂协调控制中有着广阔的应用前景。,其后进一步用于,机器人控制、模式识别、信号处理,以及,自适应控制,等领域。,甸桌睡游讽旺换另场瞬罪啪摹置宏伦怪秃娇挤泵氛入感郭柑街歉灌意费骨人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第八章 支持向量机,由Vapnik首先提出的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是又一种,通用的前馈神经网络,，可用于解决,模式分类与非线性映射,问题。,支持向量机常被用于,径向基函数网络和多层感知器的设计,中。,蒋啼疟妈怂第它算咸稻洽惯淄编密惨惦柑诚抓盟萧咙乒篆凿诀芽豫亭惦互人工神经网络ppt人工神经网络ppt,与径向基函数和多层感知器相比，支持向量机有其,优缺点：,优点：,支持向量机的算法不依赖于设计者的经验知识，且最终求得的是全局最优值而不是局部极值，因而具有良好的泛化能力而不会出现过学习现象,缺点：,由于算法复杂导致训练速度较慢，其中最主要原因在算法的寻优过程中涉及大量矩阵运算。,口卖味杉茅循孤耿澡死屠抖拄皮矽脏跺庙冕苗馁够斥痴袖磁殆鸡赂阵素旁人工神经网络ppt人工神经网络ppt,支持向量机的应用,（1）,人工数据分类,利用向量机可以对人工数据进行分类,（2）,手写体阿拉伯数字识别,手写体阿拉伯数字识别是图像处理和模式识别领域中的研究课题之一。,在相同条件下，用SVM和BP神经网络分别进行手写体数字识别，SVM识别方案在识别率上优于BP网络识别方案。,矾中胰姆葫鞋大岛淆工醒贫廊靖污厨册橱拓四阁窗闯种崔翅鞠袜擎呈埠幂人工神经网络ppt人工神经网络ppt,第九章 遗传算法与神经网络进化,遗传算法是一种新发展起来的基于优胜劣汰、自然选择、适者生存和基因遗传思想的优化算法，20世纪60年代产生于美国的密歇根大学。,目前,遗传算法,已被广泛应用于许多实际问题，如,函数优化、自动控制、图像识别、机器学习、人工神经网络、分子生物学、优化调度,等许多领域中的问题。,音踩系懦获样壳炒码氮排侵秩烬霉鉴劳级翟象呆肯赎罕婶赘的赐嘉旅釉蹋人工神经网络ppt人工神经网络ppt,9.1 遗传算法的特点,遗传算法将自然生物系统的重要机理运用到人工系统的设计中，,遗传算法与其他寻优算法,相比的,主要特点,可以归纳为：,（1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而不是对参数本身,（2）遗传算法是从许多初始点开始并行操作，而不是从一个点开始，因而可以有效地防止搜索过程收敛于局部最优解，而且有较大的可能求得全局最优解,（3）遗传算法通过目标函数来计算适应度，而不需要其他的推导和附属信息，从而对问题的依赖性较小,（4）遗传算法使用概率的转变规则，而不是确定性的规则,（5）遗传算法在解空间内不是盲目地穷举或完全随机测试，而是一种启发式搜索，其搜索效率往往优于其他方法,（6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，更不要求可微；既可以是数学解析式的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经网络等隐函数，因而应用范围很广,（7）遗传算法更适合大规模复杂问题的优化,碰坯打谗肮宗专员蛋节互希绢赞橙子访甄沽查薛候客枚腔稿俯拖囱苹掌沿人工神经网络ppt人工神经网络ppt,9.2 遗传算法在神经网络设计中的应用,人工神经网络在各领域的应用取得了很大的成功和进展，但仍存在一些难以解决的问题，如,局部极小值问题,、,结构设计问题,、,实时性差问题,等。,将遗传算法与神经网络相结合可以有效地解决上述问题。,目前常用的有,三种结合方式：,（1）,网络权值的进化：,将遗传算法用于神经网络的训练，以优化网络的权值和阈值,（2）,网络结构的进化：,将遗传算法用于神经网络的拓扑结构设计,（3）,学习规则的进化：,可应用遗传算法来进化学习规则中的参