數(shù)學(xué)建模-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法教學(xué)課件

數(shù)學(xué)建模-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法41、實(shí)際上，我們想要的不是針對(duì)犯罪的法律，而是針對(duì)瘋狂的法律。——馬克·吐溫42、法律的力量應(yīng)當(dāng)跟隨著公民，就像影子跟隨著身體一樣?！惪ɡ麃?3、法律和制度必須跟上人類(lèi)思想進(jìn)步?！芨ミd44、人類(lèi)受制于法律，法律受制于情理。——托·富勒45、法律的制定是為了保證每一個(gè)人自由發(fā)揮自己的才能，而不是為了束縛他的才能?！_伯斯庇爾數(shù)學(xué)建模-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法數(shù)學(xué)建模-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法41、實(shí)際上，我們想要的不是針對(duì)犯罪的法律，而是針對(duì)瘋狂的法律?！R克·吐溫42、法律的力量應(yīng)當(dāng)跟隨著公民，就像影子跟隨著身體一樣?！惪ɡ麃?3、法律和制度必須跟上人類(lèi)思想進(jìn)步?！芨ミd44、人類(lèi)受制于法律，法律受制于情理?！小じ焕?5、法律的制定是為了保證每一個(gè)人自由發(fā)揮自己的才能，而不是為了束縛他的才能。——羅伯斯庇爾神經(jīng)網(wǎng)終與數(shù)學(xué)建模神經(jīng)網(wǎng)終算法經(jīng)典算法HUMADYYY陳旺虎chenwhnwnu.edu.on學(xué)習(xí)目標(biāo)拓寬視野感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用背景能夠用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解決一些簡(jiǎn)單問(wèn)題不探究詳細(xì)的理論基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)終與數(shù)學(xué)建模神經(jīng)網(wǎng)終算法經(jīng)典算法HUMADYYY陳旺虎chenwhnwnu.edu.on學(xué)習(xí)目標(biāo)拓寬視野感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用背景能夠用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法解決一些簡(jiǎn)單問(wèn)題不探究詳細(xì)的理論基礎(chǔ)內(nèi)容安排人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)M-P模型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單層感知器多層感知器BP算法BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用案例(MATLAB計(jì)算)1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人類(lèi)的大腦大約有14×101個(gè)神經(jīng)細(xì)胞,亦稱(chēng)為神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元有數(shù)以千計(jì)的通道同其它神經(jīng)元廣泛相互連接,形成復(fù)雜的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以數(shù)學(xué)和物理方法以及信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象,并建立某種簡(jiǎn)化模型,就稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeura|Network,縮寫(xiě)ANN)對(duì)人類(lèi)大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描述(生理角度的模擬)基本原理存在一些輸入和相應(yīng)的輸出,而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”通過(guò)不斷地給這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后,給定一個(gè)輸入,網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出相應(yīng)的輸出ImAreT嚴(yán)格定義—ANN最典型的定義由Simpson在1987年提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非線性的有向圖,圖中含有可以通過(guò)改變權(quán)大小來(lái)存放模式的加權(quán)邊,并且可以從不完整的或未知的輸入找到模式ANN算法根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)發(fā)出的一種算法2.人工神經(jīng)網(wǎng)終的基本功能·(1)聯(lián)想記憶功能心>m心>由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布型存儲(chǔ)信息和并行計(jì)算的性能,因此它具有對(duì)外界刺激信息和輸入模式進(jìn)行聯(lián)想記憶的能力□他聯(lián)想-聯(lián)想記憶有兩種基本形式不完鱉自聯(lián)想記憶摸式的自聯(lián)想口■口a·異聯(lián)想記憶自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先存儲(chǔ)(記憶)多種模式信息當(dāng)輸入某個(gè)已存儲(chǔ)模式的部分信息或帶有噪聲干擾的信息時(shí),網(wǎng)絡(luò)能通過(guò)動(dòng)態(tài)聯(lián)想過(guò)程回憶起該模式的全部信息異聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先存儲(chǔ)了多個(gè)模式對(duì)每一對(duì)模式均由兩部分組成,當(dāng)輸入某個(gè)模式對(duì)的一部分時(shí),即使輸入信息是殘缺的或迭加了噪聲的,網(wǎng)絡(luò)也能回憶起與其對(duì)應(yīng)的另一部分不完整模式的自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)預(yù)先存儲(chǔ)信息和學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行自適應(yīng)訓(xùn)練,可以從不完整的信息和噪聲干擾中恢復(fù)原始的完整信息一這一能力使其在圖象復(fù)原、圖像和語(yǔ)音處理、模式識(shí)別、分類(lèi)等方面具有巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能(續(xù))(2)非線性映射功能輸入樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|輸出樣本自動(dòng)提取非線性映射規(guī)則41、學(xué)問(wèn)是異常珍貴的東西，從任何源泉吸收都不可恥?！⒉贰と铡しɡ?/p>

42、只有在人群中間，才能認(rèn)識(shí)自己?！聡?guó)

43、重復(fù)別人所說(shuō)的話，只需要教育；而要挑戰(zhàn)別人所說(shuō)