神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件

推薦課后閱讀資料SimonHaykin.神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合基礎(第2版).清華大學出版社,2001

MartinT.Hagan.神經(jīng)網(wǎng)絡設計.機械工業(yè)出版社,2002

推薦課后閱讀資料SimonHaykin.神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合基礎125.1概述生物神經(jīng)元模型

人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法25.1概述生物神經(jīng)元模型3生物神經(jīng)元模型

人腦大約包含1012個神經(jīng)元，分成約1000種類型，每個神經(jīng)元大約與102～104個其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯綜復雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡。每個神經(jīng)元雖然都十分簡單，但是如此大量的神經(jīng)元之間、如此復雜的連接卻可以演化出豐富多彩的行為方式。同時，如此大量的神經(jīng)元與外部之間的多種多樣的連接方式也蘊含了變化莫測的反應方式。3生物神經(jīng)元模型人腦大約包含1012個神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件4556

從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性：時空整合功能興奮與抑制狀態(tài)脈沖與電位轉(zhuǎn)換神經(jīng)纖維傳導速度突觸延時和不應期學習、遺忘和疲勞生物神經(jīng)元模型6從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件7否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，返回到第三步，進入下一輪學習。BP網(wǎng)絡的標準學習算法可見單元由輸入、輸出部分組成。根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。3）累積誤差校正算法：7)模擬退火算法等。當網(wǎng)絡從某一初始狀態(tài)開始運動，網(wǎng)絡系統(tǒng)總可以收斂到某一個穩(wěn)定的平衡狀態(tài)；大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。利用人工神經(jīng)元可以構成各種不同拓撲結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是生物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種模擬和近似。表示從神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的連接權值；5，輸入層到隱含層，隱含層到輸出值的激活函數(shù)為單極SIGMOID函數(shù)，要求誤差e為0.將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。重復上述步驟，直到pij-p’ij小于一定的容限。BP網(wǎng)絡的標準學習算法前向計算，求出所有神經(jīng)元的輸出8人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化。它是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本處理單元。如圖所示為一種簡化的人工神經(jīng)元結構。它是一個多輸入、單輸出的非線性元件。否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，返回到第三步，進入9910其輸入、輸出關系可描述為其中，是從其他神經(jīng)元傳來的輸入信號；表示從神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的連接權值；為閾值；稱為激發(fā)函數(shù)或作用函數(shù)。人工神經(jīng)元模型10其輸入、輸出關系可描述為人工神經(jīng)元模型W1*1＋W2*1<，真值表的第一行；感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。輸入樣本－－輸入層－－各隱層－－輸出層對r(i),y(i),u(i-1),e(i)進行歸一化處理，作為NN的輸入；神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。{(0，0)，（1，1）}和{(0，1)，（1，0）}的直線2）S函數(shù)輸出限幅算法離散Hopfield網(wǎng)絡是一個單層網(wǎng)絡，有n個神經(jīng)元節(jié)點，每個神經(jīng)元的輸出均接到其它神經(jīng)元的輸入。慣性系數(shù)是變量，隨著校正的不斷進行，慣性系數(shù)逐漸增大：它主要用于模式分類，單層的感知器網(wǎng)絡結構如下圖所示。BP網(wǎng)絡的標準學習算法反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。計算；7)模擬退火算法等。從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性：誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱BP網(wǎng)絡（BackPropagation），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。BP網(wǎng)絡學習算法的改進高斯函數(shù)（見圖（f））大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；5，閾值為0，學習率為0.11

激發(fā)函數(shù)又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點）的輸出。該輸出取決于其輸入之和大于或小于內(nèi)部閾值。函數(shù)一般具有非線性特性。下圖表示了幾種常見的激發(fā)函數(shù)。

1.閾值型函數(shù)（見圖（a），（b））

2.飽和型函數(shù)（見圖（c））

3.雙曲函數(shù)（見圖（d））

4.S型函數(shù)（見（e））

5.高斯函數(shù)（見圖（f））人工神經(jīng)元模型W1*1＋W2*1<，真值表的第一行1212神經(jīng)元處理活性的理想模式神經(jīng)元處理活性的理想模式1314人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。利用人工神經(jīng)元可以構成各種不同拓撲結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是生物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種模擬和近似。就神經(jīng)網(wǎng)絡的主要連接型式而言，目前已有數(shù)十種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中前饋型網(wǎng)絡和反饋型網(wǎng)絡是兩種典型的結構模型。14人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神15(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，又稱前向網(wǎng)絡（FeedforwardNN）。如圖所示，神經(jīng)元分層排列，有輸入層、隱層（亦稱中間層，可有若干層）和輸出層，每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。15(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，又稱前向網(wǎng)絡（F1616從學習的觀點來看，前饋網(wǎng)絡是一種強有力的學習系統(tǒng)，其結構簡單而易于編程；從系統(tǒng)的觀點看，前饋網(wǎng)絡是一靜態(tài)非線性映射，通過簡單非線性處理單元的復合映射，可獲得復雜的非線性處理能力。但從計算的觀點看，缺乏豐富的動力學行為。大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡17從學習的觀點來看，前饋網(wǎng)絡是一種強有力的學習系統(tǒng)18(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡

反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡（FeedbackNN）的結構如圖所示。如果總節(jié)點（神經(jīng)元）數(shù)為N，那么每個節(jié)點有N個輸入和一個輸出，也就是說，所有節(jié)點都是一樣的，它們之間都可相互連接。18(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedbac1919

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡是反饋網(wǎng)絡中最簡單且應用廣泛的模型，它具有聯(lián)想記憶（Content一AddressibleMemory，CAM）的功能，同時Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用來解決快速尋優(yōu)問題。(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡

20反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段21神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法學習方法是體現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡智能特性的主要標志，離開了學習算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就失去了自適應、自組織和自學習的能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。21神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法學習方法是體現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡智能特性的主計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。Boltzmann機網(wǎng)絡是一個相互連接的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，具有對稱的連接權系數(shù)，及wij＝wji且wii=0。BP網(wǎng)絡的標準學習算法這一改進的目的是使被校正量隨著學習進程的發(fā)展，逐漸沿前一次校正方向變化。采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；判斷是否滿足結束條件，不滿足轉(zhuǎn)至2，否則算法結束6)網(wǎng)絡的預測能力（也稱泛化能力、推廣能力）與訓練能力（也稱逼近能力、學習能力）的矛盾。人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化。進行到預先設定的學習次數(shù)為止將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳Δw（n+1）=d+ηΔw（n）感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。0＋0<或為正數(shù)，真值表的最后一行。前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP(k),KI(k),KD(k)；若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符該輸出取決于其輸入之和大于或小于內(nèi)部閾值。在二維空間中沒有可分離點集合適的期望誤差應通過對比訓練后確定。在有教師的學習方式中，網(wǎng)絡的輸出和期望的輸出（即教師信號）進行比較，然后根據(jù)兩者之間的差異調(diào)整網(wǎng)絡的權值，最終使差異變小。在無教師的學習方式中，輸入模式進入網(wǎng)絡后，網(wǎng)絡按照一預先設定的規(guī)則（如競爭規(guī)則）自動調(diào)整權值，使網(wǎng)絡最終具有模式分類等功能。再勵學習是介于上述兩者之間的一種學習方式。神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法22計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；在有教23神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法

(1).Hebb學習規(guī)則兩個神經(jīng)元同時處于激發(fā)狀態(tài)時，它們之間的連接強度將得到加強，這一論述的數(shù)學描述被稱為Hebb學習規(guī)則。Hebb學習規(guī)則是一種無教師的學習方法，它只根據(jù)神經(jīng)元連接間的激活水平改變權值，因此這種方法又稱為相關學習或并聯(lián)學習。23神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法(1).Hebb學習24(2)．Delta（δ）學習規(guī)則δ規(guī)則可以誤差函數(shù)達到最小值。但δ學習規(guī)則只適用于線性可分函數(shù)，無法用于多層網(wǎng)絡。BP網(wǎng)絡學習算法稱為BP算法，是在δ規(guī)則基礎上發(fā)展起來的，可在多網(wǎng)絡上有效地學習。神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法

24(2)．Delta（δ）學習規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本25(3)．競爭式學習競爭式學習屬于無教師學習方式。此種學習方式利用不同層間的神經(jīng)元發(fā)生興奮性聯(lián)接，以及同一層內(nèi)距離很近的神經(jīng)元間發(fā)生同樣的興奮性聯(lián)接，而距離較遠的神經(jīng)元產(chǎn)生抑制性聯(lián)接。在這種聯(lián)接機制中引入競爭機制的學習方式稱為競爭式學習。它的本質(zhì)在于神經(jīng)網(wǎng)絡中高層次的神經(jīng)元對低層次神經(jīng)元的輸入模式進行競爭識別。神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法

25(3)．競爭式學習神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法265.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡感知器網(wǎng)絡感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。它主要用于模式分類，單層的感知器網(wǎng)絡結構如下圖所示。265.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡感知器網(wǎng)絡272728感知器的一種學習算法：

隨機地給定一組連接權；輸入一組樣本和期望的輸出（亦稱之為教師信號）；計算感知器實際輸出；修正權值；選取另外一組樣本，重復上述2）～4）的過程，直到權值對一切樣本均穩(wěn)定不變?yōu)橹?，學習過程結束。28感知器的一種學習算法：隨機地給定一組連接權；單層感知器--與運算y=f(v)f(v)x1bx2w1w2x1 x2 d0 0 00 1 01 0 01 1 1邏輯“與”真值表11=1×0.1+1×0.1=0.2=-0.4y=0b=-0.6=0.1=0.1誤差e=d-y=1設學習率η為0.629單層感知器--與運算y=f(v)f(v)x1bx2w1w2x30網(wǎng)絡誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱BP網(wǎng)絡（BackPropagation），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。如圖是BP網(wǎng)絡的示意圖。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡30網(wǎng)絡誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱BP網(wǎng)絡（BackPro313132誤差反向傳播的BP算法簡稱BP算法，其基本思想是最小二乘算法。它采用梯度搜索技術，以期使網(wǎng)絡的實際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡32誤差反向傳播的BP算法簡稱BP算法，其基本思想是最小二乘

BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，并傳向輸出層，每層神經(jīng)元（節(jié)點）的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權值，使輸出誤差信號最小。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡33BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。與其他全局搜索算法相結合；第六步，利用輸出層各神經(jīng)元的和隱含層各神經(jīng)元的輸出來修正連接權值。就神經(jīng)網(wǎng)絡的主要連接型式而言，目前已有數(shù)十種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中前饋型網(wǎng)絡和反饋型網(wǎng)絡是兩種典型的結構模型。BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。<0,此時Δwho>0一般采用增加隱層中神經(jīng)元數(shù)目的方法來提高精度，其訓練效果也更容易觀察和調(diào)整。選取另外一組樣本，重復上述2）～4）的過程，直到權值對一切樣本均穩(wěn)定不變?yōu)橹?，學習過程結束。3).4)采用動態(tài)步長；4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合。2)網(wǎng)絡能通過學習帶正確答案的實例集自動提取“合理的”求解規(guī)則，即具有自學習能力。一、網(wǎng)絡系統(tǒng)具有若干個穩(wěn)定狀態(tài)。從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性：在使用BP算法時，應注意的問題是：前向計算，求出所有神經(jīng)元的輸出它包括訓練數(shù)據(jù)的收集、分析、選擇和預處理等。也有采用慣性系數(shù)按指數(shù)形式增長的校正方法。激活函數(shù)必須處處可導一般都使用S型函數(shù)使用S型激發(fā)函數(shù)時BP網(wǎng)絡輸入與輸出關系輸入輸出5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡34目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師輸出的導數(shù)根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi)

5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡35輸出的導數(shù)根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應BP網(wǎng)絡的標準學習算法學習的過程：神經(jīng)網(wǎng)絡在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡的連接權值,以使網(wǎng)絡的輸出不斷地接近期望的輸出。學習的本質(zhì)：對各連接權值的動態(tài)調(diào)整學習規(guī)則：權值調(diào)整規(guī)則，即在學習過程中網(wǎng)絡中各神經(jīng)元的連接權變化所依據(jù)的一定的調(diào)整規(guī)則。36BP網(wǎng)絡的標準學習算法學習的過程：36學習的類型：有導師學習核心思想：將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳學習的過程：信號的正向傳播誤差的反向傳播將誤差分攤給各層的所有單元－－－各層單元的誤差信號修正各單元權值BP網(wǎng)絡的標準學習算法37學習的類型：有導師學習將誤差分攤給各層的所有單元－－－各層單BP網(wǎng)絡的標準學習算法-學習過程正向傳播：輸入樣本－－輸入層－－各隱層－－輸出層判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段：若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符誤差反傳誤差以某種形式在各層表示－－修正各層單元的權值網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可接受的程度進行到預先設定的學習次數(shù)為止38BP網(wǎng)絡的標準學習算法-學習過程正向傳播：38BP網(wǎng)絡的標準學習算法輸入層有n個神經(jīng)元，隱含層有p個神經(jīng)元,

輸出層有q個神經(jīng)元變量定義輸入向量;隱含層輸入向量；隱含層輸出向量;輸出層輸入向量;輸出層輸出向量;期望輸出向量;39BP網(wǎng)絡的標準學習算法輸入層有n個神經(jīng)元，隱含層有p個神經(jīng)BP網(wǎng)絡的標準學習算法輸入層與隱含層的連接權值:隱含層與輸出層的連接權值:隱含層各神經(jīng)元的閾值:輸出層各神經(jīng)元的閾值:樣本數(shù)據(jù)個數(shù):激發(fā)函數(shù):誤差函數(shù)：40BP網(wǎng)絡的標準學習算法輸入層與隱含層的連接權值:40輸入層與隱含層之間的權值調(diào)整計算：目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。{(0，0)，（1，1）}和{(0，1)，（1，0）}的直線激發(fā)函數(shù)又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點）的輸出。xi(i=1,2,…,n)是輸入，wi為該神經(jīng)元與各輸入間的連接權值，為閾值，yo為輸出選取另外一組樣本，重復上述2）～4）的過程，直到權值對一切樣本均穩(wěn)定不變?yōu)橹?，學習過程結束。但從計算的觀點看，缺乏豐富的動力學行為。BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。這一改進的目的是使被校正量隨著學習進程的發(fā)展，逐漸沿前一次校正方向變化。同時，如此大量的神經(jīng)元與外部之間的多種多樣的連接方式也蘊含了變化莫測的反應方式。BP網(wǎng)絡的標準學習算法計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；<0,此時Δwho>0若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符反饋網(wǎng)絡(RecurrentNetwork)，又稱自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡，其目的是為了設計一個網(wǎng)絡，儲存一組平衡點，使得當給網(wǎng)絡一組初始值時，網(wǎng)絡通過自行運行而最終收斂到這個設計的平衡點上。能學習和存貯大量輸入-輸出模式映射關系，而無需事先了解描述這種映射關系的數(shù)學方程。(1)Boltzmann機網(wǎng)絡結構和工作方式0＋0<或為正數(shù)，真值表的最后一行。2．在反饋控制系統(tǒng)中直接充當控制器的作用；BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。與標準誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄏ啾?，每個連接權與閾值的校正次數(shù)明顯減少（每一次學習減少M-1次校正），學習時間也隨之縮短。事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；BP網(wǎng)絡的標準學習算法第一步，網(wǎng)絡初始化給各連接權值分別賦一個區(qū)間（-1，1）內(nèi)的隨機數(shù)，設定誤差函數(shù)e，給定計算精度值ε和最大學習次數(shù)M。第二步,隨機選取第κ個輸入樣本及對應期望輸出41輸入層與隱含層之間的權值調(diào)整計算：BP網(wǎng)絡的標準學習算法第一BP網(wǎng)絡的標準學習算法第三步，計算隱含層及輸出層各神經(jīng)元的輸入和輸出42BP網(wǎng)絡的標準學習算法第三步，計算隱含層及輸出層各神經(jīng)元的輸BP網(wǎng)絡的標準學習算法第四步，利用網(wǎng)絡期望輸出和實際輸出，計算誤差函數(shù)對輸出層的各神經(jīng)元的偏導數(shù)。43BP網(wǎng)絡的標準學習算法第四步，利用網(wǎng)絡期望輸出和實際輸出，計BP網(wǎng)絡的標準學習算法第五步，利用隱含層到輸出層的連接權值、輸出層的和隱含層的輸出計算誤差函數(shù)對隱含層各神經(jīng)元的偏導數(shù)。

44BP網(wǎng)絡的標準學習算法第五步，利用隱含層到輸出層的連接權值、BP網(wǎng)絡的標準學習算法45BP網(wǎng)絡的標準學習算法45BP網(wǎng)絡的標準學習算法第六步，利用輸出層各神經(jīng)元的和隱含層各神經(jīng)元的輸出來修正連接權值。46BP網(wǎng)絡的標準學習算法第六步，利用輸出層各神經(jīng)元的BP網(wǎng)絡的標準學習算法第七步，利用隱含層各神經(jīng)元的和輸入層各神經(jīng)元的輸入修正連接權。47BP網(wǎng)絡的標準學習算法第七步，利用隱含層各神經(jīng)元的BP網(wǎng)絡的標準學習算法第八步，計算全局誤差第九步，判斷網(wǎng)絡誤差是否滿足要求。當誤差達到預設精度或?qū)W習次數(shù)大于設定的最大次數(shù)，則結束算法。否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，返回到第三步，進入下一輪學習。48BP網(wǎng)絡的標準學習算法第八步，計算全局誤差48BP網(wǎng)絡的標準學習算法解釋情況一直觀表達當誤差對權值的偏導數(shù)大于零時，權值調(diào)整量為負，實際輸出大于期望輸出，權值向減少方向調(diào)整，使得實際輸出與期望輸出的差減少。whoe>0，此時Δwho<049BP網(wǎng)絡的標準學習算法解釋whoe>0，此時Δwho<049BP網(wǎng)絡的標準學習算法解釋情況二直觀表達當誤差對權值的偏導數(shù)小于零時，權值調(diào)整量為正，實際輸出少于期望輸出，權值向增大方向調(diào)整，使得實際輸出與期望輸出的差減少。e<0,此時Δwho>0who50BP網(wǎng)絡的標準學習算法解釋e<0,此時Δwho>0who5BP神經(jīng)網(wǎng)絡的特點非線性映射能力能學習和存貯大量輸入-輸出模式映射關系，而無需事先了解描述這種映射關系的數(shù)學方程。只要能提供足夠多的樣本模式提供網(wǎng)絡進行學習訓練，它便能完成由n維輸入空間到m維輸出空間的非線性映射。泛化能力當向網(wǎng)絡輸入訓練時輸入未曾見過的非樣本數(shù)據(jù)時，網(wǎng)絡也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射。這種能力稱為泛化能力。容錯能力輸入樣本中帶有較大的誤差甚至個別錯誤時對網(wǎng)絡的輸入輸出規(guī)律影響很小。

51BP神經(jīng)網(wǎng)絡的特點非線性映射能力5152520＋0<或為正數(shù)，真值表的最后一行。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。隨機設定網(wǎng)絡的連接權wij(0)及初始高溫。BP網(wǎng)絡的標準學習算法當yj為1或0時，調(diào)節(jié)量都為0，不起校正作用。1)學習開始時，各隱含層連接權系數(shù)的初值應以設置較小的隨機數(shù)較為適宜；此不等式方程組無解，這就證明了感知器不能解決異或問題。計算并保存各權值修正量：1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。只要能提供足夠多的樣本模式提供網(wǎng)絡進行學習訓練，它便能完成由n維輸入空間到m維輸出空間的非線性映射。再勵學習是介于上述兩者之間的一種學習方式。計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；同時，如此大量的神經(jīng)元與外部之間的多種多樣的連接方式也蘊含了變化莫測的反應方式。第二步,隨機選取第κ個輸入樣本及對應期望輸出目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。3)初始權值的選取。BP網(wǎng)絡學習算法的改進BP網(wǎng)絡學習算法的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整(3)利用某一特征函數(shù)f進行變換，得到輸出yo：(3)訓練與測試輸入一組樣本和期望的輸出（亦稱之為教師信號）；53在使用BP算法時，應注意的問題是：1)學習開始時，各隱含層連接權系數(shù)的初值應以設置較小的隨機數(shù)較為適宜；2)采用S型激發(fā)函數(shù)時，由于輸出層各神經(jīng)元的輸出只能趨于1或0，不能達到1或0。在設置各訓練樣本時，期望的輸出分量dk不能設置為1或0。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡0＋0<或為正數(shù)，真值表的最后一行。53在在設計BP網(wǎng)絡時，應考慮的問題是：1)網(wǎng)絡的層數(shù)。增加層數(shù)可降低誤差，但會使網(wǎng)絡復雜化，增加網(wǎng)絡的訓練時間。一般采用增加隱層中神經(jīng)元數(shù)目的方法來提高精度，其訓練效果也更容易觀察和調(diào)整。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡54在設計BP網(wǎng)絡時，應考慮的問題是：5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡542)隱層神經(jīng)元數(shù)。理論上沒有明確規(guī)定，通常是通過對不同節(jié)點數(shù)進行訓練對比，然后加上適當余量。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡3)初始權值的選取。一般?。?1，1）之間的隨機數(shù)。552)隱層神經(jīng)元數(shù)。理論上沒有明確規(guī)定，通常是通過對不同節(jié)點4)學習速率。為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，學習速率一般取0.01-0.8。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡5)期望誤差。合適的期望誤差應通過對比訓練后確定。564)學習速率。為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，學習速率一般取0.01-0小結神經(jīng)網(wǎng)絡的用途57小結神經(jīng)網(wǎng)絡的用途57單個神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡輸入神經(jīng)元輸出x11x1nx12X158單個神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡輸入神經(jīng)元輸出x11x1nx12X158神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理

xi(i=1,2,…,n)是輸入，wi為該神經(jīng)元與各輸入間的連接權值，為閾值，yo為輸出(1)從各輸入端接收輸入信號xi(2)根據(jù)各連接權值wi求出所有輸入的加權和yi

：

yi

＝wi

xi－(3)利用某一特征函數(shù)f

進行變換，得到輸出yo

：

yo=f(yi)＝f(

wi

xi

－)59神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理xi(i=1,2,…,n)是輸入，wi為神經(jīng)元間連接權值的含義連接權wij通常在[-1,1]之間取值：

wij>0，稱為正連接，表示神經(jīng)元j對i有激活作用

wij<0，稱為負連接，表示神經(jīng)元j對i有抑制作用神經(jīng)網(wǎng)絡的各種學習算法的不同特點反映在調(diào)整權值的原則、方法、步驟和迭代過程的參數(shù)選擇上。60神經(jīng)元間連接權值的含義連接權wij通常在[-1,1]之間取值感知器的局限只能解決線性可分問題61感知器的局限只能解決線性可分問題61重復上述步驟，直到pij-p’ij小于一定的容限。若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制算法可歸納如下：神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的幾種基本學習方法BP網(wǎng)絡的標準學習算法輸入樣本－－輸入層－－各隱層－－輸出層事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；4)采用動態(tài)步長；限制連接權的取值范圍，避免學習過程的振蕩；BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整每個單元節(jié)點只取1或0兩種狀態(tài)。函數(shù)一般具有非線性特性。BP網(wǎng)絡學習算法的改進wij>0，稱為正連接，表示神經(jīng)元j對i有激活作用在每一次對連接權及閾值進行校正時，按一定比例加上前一次學習時的校正量，即慣性項：再勵學習是介于上述兩者之間的一種學習方式。神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的具體步驟如下考慮一感知器，其輸入為X1，X2；計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；一般采用增加隱層中神經(jīng)元數(shù)目的方法來提高精度，其訓練效果也更容易觀察和調(diào)整。進行到預先設定的學習次數(shù)為止邏輯異或問題—線性不可分

在二維空間中沒有可分離點集{(0，0)，（1，1）}和{(0，1)，（1，0）}的直線

62重復上述步驟，直到pij-p’ij小于一定的容限。邏輯異或問邏輯異或問題—線性不可分考慮一感知器，其輸入為X1，X2；權值為W1，W2；閾值是。為了學習這個函數(shù)，網(wǎng)絡必須找到這樣一組值，它滿足如下的不等式方程：

W1*1＋W2*1<，真值表的第一行；

W1*1＋0>，真值表的第二行；0＋W2*1>,真值表的第三行；0＋0<

或為正數(shù)，真值表的最后一行。此不等式方程組無解，這就證明了感知器不能解決異或問題。問題不是線性可分的，這是異或問題不能用感知器來解決的原因。

63邏輯異或問題—線性不可分考慮一感知器，其輸入為X1，X2；權BP網(wǎng)絡學習算法初始值選擇前向計算，求出所有神經(jīng)元的輸出對輸出層計算從后向前計算各隱層計算并保存各權值修正量：修正權值：判斷是否滿足結束條件，不滿足轉(zhuǎn)至2，否則算法結束64BP網(wǎng)絡學習算法初始值選擇64BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題網(wǎng)絡結構設初始權值全部為0.5，閾值為0，學習率為0.5，輸入層到隱含層，隱含層到輸出值的激活函數(shù)為單極SIGMOID函數(shù)，要求誤差e為0.1Node1Node2Node1Node2Node1X1X2w11w12w21w22w1yw2yyo65BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題網(wǎng)絡結構設初始權值全部為0.5，閾值BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整輸入樣本（1，1，0）時，求解各對應參數(shù)：各神經(jīng)元的輸出66BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整輸入樣本（1，1，0）時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值隱含層與輸出層之間的權值調(diào)整計算：67BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值67BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值輸入層與隱含層之間的權值調(diào)整計算：68BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值68BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值輸入層與隱含層之間的權值調(diào)整計算：69BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整反向傳播調(diào)整各權值69BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整計算誤差：因為誤差沒有達到預定要求，進入下一輪權值調(diào)整循環(huán)70BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整計算誤差：7071BP網(wǎng)絡學習算法的改進(1)多層前向BP網(wǎng)絡的優(yōu)點：1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。這使得它特別適合于求解內(nèi)部機制復雜的問題；2)網(wǎng)絡能通過學習帶正確答案的實例集自動提取“合理的”求解規(guī)則，即具有自學習能力。71BP網(wǎng)絡學習算法的改進(1)多層前向BP網(wǎng)絡的優(yōu)點：連接權wij通常在[-1,1]之間取值：(3)利用某一特征函數(shù)f進行變換，得到輸出yo：Boltzmann機2．在反饋控制系統(tǒng)中直接充當控制器的作用；3).4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合。置k=k+1，返回到“2）”。xi(i=1,2,…,n)是輸入，wi為該神經(jīng)元與各輸入間的連接權值，為閾值，yo為輸出BP網(wǎng)絡的標準學習算法慣性系數(shù)是變量，隨著校正的不斷進行，慣性系數(shù)逐漸增大：計算并保存各權值修正量：根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi)根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi)函數(shù)一般具有非線性特性。3).計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；激發(fā)函數(shù)又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點）的輸出。4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合。它所具有的主要特性為以下兩點：閾值型函數(shù)（見圖（a），（b））1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。離散Hopfield網(wǎng)絡是一個單層網(wǎng)絡，有n個神經(jīng)元節(jié)點，每個神經(jīng)元的輸出均接到其它神經(jīng)元的輸入。72(2)多層前向BP網(wǎng)絡的主要問題：

1)

BP算法的學習速度很慢；

2)網(wǎng)絡訓練失敗的可能性較大；

3)難以解決應用問題的實例規(guī)模和網(wǎng)絡規(guī)模間的矛盾；

4)網(wǎng)絡結構的選擇尚無一種統(tǒng)一而完整的理論指導，一般只能由經(jīng)驗選定；BP網(wǎng)絡學習算法的改進連接權wij通常在[-1,1]之間取值：72(2)多層

5)新加入的樣本要影響已學習成功的網(wǎng)絡，而且刻畫每個輸入樣本的特征的數(shù)目也必須相同；

6)網(wǎng)絡的預測能力（也稱泛化能力、推廣能力）與訓練能力（也稱逼近能力、學習能力）的矛盾。BP網(wǎng)絡學習算法的改進735)新加入的樣本要影響已學習成功的網(wǎng)絡，而且刻畫每個輸74(3)BP網(wǎng)絡學習算法的改進

1)增加慣性項；

BP網(wǎng)絡學習算法的改進

在每一次對連接權及閾值進行校正時，按一定比例加上前一次學習時的校正量，即慣性項：Δw（n+1）=d+ηΔw（n）η（0<η<1）：慣性系數(shù)，d：本次應校正量，Δw（n）：前次校正量。74(3)BP網(wǎng)絡學習算法的改進1)增加慣性項；當前一次的校正量過調(diào)時，慣性項與d的符號相反，使本次實際校正量減??；當前一次的校正量欠調(diào)時，慣性項與d的符號相同，使本次實際校正量增加。BP網(wǎng)絡學習算法的改進75當前一次的校正量過調(diào)時，慣性項與d的符號相反，使本次BP網(wǎng)絡學習算法的改進慣性系數(shù)是變量，隨著校正的不斷進行，慣性系數(shù)逐漸增大：Δw（n+1）=d+η（n+1）Δw（n）η（n+1）=η（n）+Δη一般，取η小于0.9左右。這一改進的目的是使被校正量隨著學習進程的發(fā)展，逐漸沿前一次校正方向變化。也有采用慣性系數(shù)按指數(shù)形式增長的校正方法。改進的慣性校正法：76BP網(wǎng)絡學習算法的改進慣性系數(shù)是變量，隨著校正2）S函數(shù)輸出限幅算法連接權的校正量Δwkj、Δvkj，都與中間層的輸出yj有關，有yj（1-yj）這一項。當yj為1或0時，調(diào)節(jié)量都為0，不起校正作用。在相當次數(shù)的學習過程中，真正的校正量很小。BP網(wǎng)絡學習算法的改進772）S函數(shù)輸出限幅算法連接權的校正量Δwkj、Δvk為此，限制S函數(shù)的輸出，是加快網(wǎng)絡校正的有效方法。當SBP網(wǎng)絡學習算法的改進78為此，限制S函數(shù)的輸出，是加快網(wǎng)絡校正的有效方法。當3）累積誤差校正算法：一般的BP算法稱為標準誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?，這種算法偏離了真正全局誤差意義上的梯度下降。真正的全局誤差意義上的梯度算法，稱為累積誤差校正算法。即分別計算出M個學習模式的一般化誤差，并將這M個誤差進行累加，用累加后的誤差校正各層間的連接權值及各個閾值。BP網(wǎng)絡學習算法的改進793）累積誤差校正算法：一般的BP算法稱為標準誤差逆?zhèn)鰾P網(wǎng)絡學習算法的改進與標準誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄏ啾?，每個連接權與閾值的校正次數(shù)明顯減少（每一次學習減少M-1次校正），學習時間也隨之縮短。問題：將各個學習模式的誤差平均化，某些情況下易引起網(wǎng)絡的振蕩。80BP網(wǎng)絡學習算法的改進與標準誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄏ啾?，?)采用動態(tài)步長；與其他全局搜索算法相結合；限制連接權的取值范圍，避免學習過程的振蕩；7)模擬退火算法等。BP網(wǎng)絡學習算法的改進814)采用動態(tài)步長；BP網(wǎng)絡學習算法的改進8182

神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練在實際應用中，目前尚未找到較好的網(wǎng)絡構造方法，確定網(wǎng)絡的結構和權值參數(shù)，來描述給定的映射或逼近一個未知的映射，只能通過學習來得到滿足要求的網(wǎng)絡模型。82神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練在實際應用中，目前尚未找到較好的網(wǎng)絡構造83神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的具體步驟如下(1)獲取訓練樣本集

獲取訓練樣本集合是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的第一步，也是十分重要和關鍵的一步。它包括訓練數(shù)據(jù)的收集、分析、選擇和預處理等。

(2)選擇網(wǎng)絡類型與結構

神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。

(3)訓練與測試利用獲取的訓練樣本對網(wǎng)絡進行反復訓練，直至得到合適的映射結果。83神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的具體步驟如下(1)獲取訓練樣本集4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合。1代表接通或接受，0表示斷開或拒絕。目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。在設置各訓練樣本時，期望的輸出分量dk不能設置為1或0。BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。從系統(tǒng)的觀點看，前饋網(wǎng)絡是一靜態(tài)非線性映射，通過簡單非線性處理單元的復合映射，可獲得復雜的非線性處理能力。與標準誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄏ啾?，每個連接權與閾值的校正次數(shù)明顯減少（每一次學習減少M-1次校正），學習時間也隨之縮短。(3)利用某一特征函數(shù)f進行變換，得到輸出yo：計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；一般采用增加隱層中神經(jīng)元數(shù)目的方法來提高精度，其訓練效果也更容易觀察和調(diào)整。BP網(wǎng)絡的標準學習算法BP網(wǎng)絡的標準學習算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整判斷是否滿足結束條件，不滿足轉(zhuǎn)至2，否則算法結束輸出層各神經(jīng)元的閾值:3）累積誤差校正算法：人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化。BP網(wǎng)絡的標準學習算法BP網(wǎng)絡的標準學習算法神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。BP網(wǎng)絡學習算法的改進845.3反饋神經(jīng)網(wǎng)絡反饋網(wǎng)絡(RecurrentNetwork)，又稱自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡，其目的是為了設計一個網(wǎng)絡，儲存一組平衡點，使得當給網(wǎng)絡一組初始值時，網(wǎng)絡通過自行運行而最終收斂到這個設計的平衡點上。反饋網(wǎng)絡能夠表現(xiàn)出非線性動力學系統(tǒng)的動態(tài)特性。它所具有的主要特性為以下兩點：一、網(wǎng)絡系統(tǒng)具有若干個穩(wěn)定狀態(tài)。當網(wǎng)絡從某一初始狀態(tài)開始運動，網(wǎng)絡系統(tǒng)總可以收斂到某一個穩(wěn)定的平衡狀態(tài)；二、系統(tǒng)穩(wěn)定的平衡狀態(tài)可以通過設計網(wǎng)絡的權值而被存儲到網(wǎng)絡中。4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合85

離散Hopfield網(wǎng)絡(1)網(wǎng)絡的結構和工作方式離散Hopfield網(wǎng)絡是一個單層網(wǎng)絡，有n個神經(jīng)元節(jié)點，每個神經(jīng)元的輸出均接到其它神經(jīng)元的輸入。各節(jié)點沒有自反饋，每個節(jié)點都附有一個閾值。每個節(jié)點都可處于一種可能的狀態(tài)（1或－1），即當該神經(jīng)元所受的刺激超過其閾值時，神經(jīng)元就處于一種狀態(tài)（比如1），否則神經(jīng)元就始終處于另一狀態(tài)（比如－1）。85離散Hopfield網(wǎng)絡(1)網(wǎng)絡的結構和工作方式868687

連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡也是單層的反饋網(wǎng)絡。其實質(zhì)上是一個連續(xù)的非線性動力學系統(tǒng)，它可以用一組非線性微分方程來描述。當給定初始狀態(tài)，通過求解非線性微分方程組即可求得網(wǎng)絡狀態(tài)的運行軌跡。若系統(tǒng)是穩(wěn)定的，則它最終可收斂到一個穩(wěn)定狀態(tài)。87連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡也是88Boltzmann機(1)Boltzmann機網(wǎng)絡結構和工作方式

Boltzmann機網(wǎng)絡是一個相互連接的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，具有對稱的連接權系數(shù)，及wij＝wji且wii=0。網(wǎng)絡由可見單元和隱單元構成?？梢妴卧奢斎?、輸出部分組成。每個單元節(jié)點只取1或0兩種狀態(tài)。1代表接通或接受，0表示斷開或拒絕。當神經(jīng)元的輸入加權和發(fā)生變化時，神經(jīng)元的狀態(tài)隨之更新。各單元之間狀態(tài)的更新是異步的。88Boltzmann機(1)Boltzma89與Hopfield網(wǎng)絡相似，Boltzmann機的實際運行也分為兩個階段：第一階段是學習和訓練階段，即根據(jù)學習樣本對網(wǎng)絡進行訓練，將知識分布地存儲于網(wǎng)絡的連接權中；第二階段是工作階段，即根據(jù)輸入運行網(wǎng)絡得到合適的輸出，這一步實質(zhì)上是按照某種機制將知識提取出來。Boltzmann機89與Hopfield網(wǎng)絡相似，Boltzmann機的實際運90(2)網(wǎng)絡的學習和訓練

網(wǎng)絡學習的目的是通過給出一組學習樣本，經(jīng)學習后得到Boltzmann機各種神經(jīng)元之間的連接權wij.Boltzmann機網(wǎng)絡學習的步驟可歸納如下：

1).隨機設定網(wǎng)絡的連接權wij(0)及初始高溫。

2).按照已知的概率p(xα)，依次給定學習樣本。在樣本的約束下，按照模擬退火程度運行網(wǎng)絡，直至達到平衡狀態(tài)，統(tǒng)計出各pij。在無約束條件下，按同樣的步驟并同樣的次數(shù)運行網(wǎng)絡，統(tǒng)計出各p’ij。

3).按下述公式修改權值

wij(k+1)=wij(k)+η(pij-p’ij),η>04).重復上述步驟，直到pij-p’ij小于一定的容限。90(2)網(wǎng)絡的學習和訓練915.4神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制盡管神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術有許多潛在的優(yōu)勢，但單純使用神經(jīng)網(wǎng)絡的控制方法的研究仍有待進一步發(fā)展。通常將人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術與傳統(tǒng)的控制理論或智能技術綜合使用。神經(jīng)網(wǎng)絡在控制中的作用有以下幾種：1．在傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中用以動態(tài)系統(tǒng)建模，充當對象模型；2．在反饋控制系統(tǒng)中直接充當控制器的作用；3．在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中起優(yōu)化計算作用；4．與其他智能控制方法如模糊邏輯、遺傳算法、專家控制等相融合。915.4神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制盡管神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術有許多潛92

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有逼近任意非線性函數(shù)的能力，而且結構和學習算法簡單明確。通過神經(jīng)網(wǎng)絡自身的學習，可以找到某一最優(yōu)控制律下的P，I，D參數(shù)。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制系統(tǒng)結構如圖所示，控制器由兩個部分組成：①經(jīng)典的PID控制器：直接對被控對象進行閉環(huán)控制，并且KP,KI,KD三個參數(shù)為在線整定；②神經(jīng)網(wǎng)絡NN：根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù)，以期達到某種性能指標的最優(yōu)化。即使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對應于PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP,KI,KD，通過神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習、調(diào)整權系數(shù)，從而使其穩(wěn)定狀態(tài)對應于某種最優(yōu)控制律下的PID控制器參數(shù)。92基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制939394

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制算法可歸納如下：

1).事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；

2).采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；

3).對r(i),y(i),u(i-1),e(i)進行歸一化處理，作為NN的輸入；

4).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP(k),KI(k),KD(k)；

5).計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；

6).計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；

7).計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；

8).置k=k+1，返回到“2）”。94基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制算法可歸納如下：95

改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。但實際上，系統(tǒng)的預測輸出值是不易直接測得的，通常的做法是建立被控對象的預測數(shù)學模型，用該模型所計算的預測輸出來取代預測處的實測值，以提高控制效果。95改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡用96(1)采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器

96(1)采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器97采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)算法如下：

1).事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；

2).用線性系統(tǒng)辨識法估計出參數(shù)矢量θ(k)，從而形成一步預報模型式；

3).采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；

4).對r(i),y(i),u(i-1),e(i)進行歸一化處理，作為NN的輸入；

97采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)算5).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP(k),KI(k),KD(k)；6).計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；7).計算和；8).計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；9).計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；10).置k=k+1，返回到“2）”。98采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)算法如下：

5).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸99(2)采用非線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器99(2)采用非線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器100基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制算法可歸納如下：

1).事先選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡NN的結構，即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q，并給出權系數(shù)的初值w(2)ij(0),w(3)li(0)，選定學習速率η和平滑因子α，k=1；

2).采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；

3).對r(i),y(i),u(i-1),e(i)進行歸一化處理，作為NN的輸入；

4).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP(k),KI(k),KD(k)；

5).計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；

6).前向計算NNM的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NNM的輸出為，計算修正隱含層和輸出層的權系數(shù)；

7).計算；

8).計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；

9).計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；

10).置k=k+1，返回到“2）”。100基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制算法可歸納如下：101生物神經(jīng)元模型

人腦大約包含1012個神經(jīng)元，分成約1000種類型，每個神經(jīng)元大約與102～104個其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯綜復雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡。每個神經(jīng)元雖然都十分簡單，但是如此大量的神經(jīng)元之間、如此復雜的連接卻可以演化出豐富多彩的行為方式。同時，如此大量的神經(jīng)元與外部之間的多種多樣的連接方式也蘊含了變化莫測的反應方式。101生物神經(jīng)元模型人腦大約包含1012個神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件102103人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。利用人工神經(jīng)元可以構成各種不同拓撲結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是生物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種模擬和近似。就神經(jīng)網(wǎng)絡的主要連接型式而言，目前已有數(shù)十種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中前饋型網(wǎng)絡和反饋型網(wǎng)絡是兩種典型的結構模型。103人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦

BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，并傳向輸出層，每層神經(jīng)元（節(jié)點）的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權值，使輸出誤差信號最小。5.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡104BP算法的學習過程由正向傳播和反向傳播組成。BP網(wǎng)絡的標準學習算法-學習過程正向傳播：輸入樣本－－輸入層－－各隱層－－輸出層判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段：若輸出層的實際輸出與期望的輸出（教師信號）不符誤差反傳誤差以某種形式在各層表示－－修正各層單元的權值網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可接受的程度進行到預先設定的學習次數(shù)為止105BP網(wǎng)絡的標準學習算法-學習過程正向傳播：1054)采用動態(tài)步長；與其他全局搜索算法相結合；限制連接權的取值范圍，避免學習過程的振蕩；7)模擬退火算法等。BP網(wǎng)絡學習算法的改進1064)采用動態(tài)步長；BP網(wǎng)絡學習算法的改進106107

改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。但實際上，系統(tǒng)的預測輸出值是不易直接測得的，通常的做法是建立被控對象的預測數(shù)學模型，用該模型所計算的預測輸出來取代預測處的實測值，以提高控制效果。107改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制參數(shù)自學習PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡5).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)KP(k),KI(k),KD(k)；6).計算PID控制器的控制輸出u(k)，參與控制和計算；7).計算和；8).計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；9).計算修正隱含層的權系數(shù)w(2)ij(k)；10).置k=k+1，返回到“2）”。108采用線性預測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)算法如下：

5).前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出，NN輸出層的輸推薦課后閱讀資料SimonHaykin.神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合基礎(第2版).清華大學出版社,2001

MartinT.Hagan.神經(jīng)網(wǎng)絡設計.機械工業(yè)出版社,2002

推薦課后閱讀資料SimonHaykin.神經(jīng)網(wǎng)絡的綜合基礎1091105.1概述生物神經(jīng)元模型

人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法25.1概述生物神經(jīng)元模型111生物神經(jīng)元模型

人腦大約包含1012個神經(jīng)元，分成約1000種類型，每個神經(jīng)元大約與102～104個其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯綜復雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡。每個神經(jīng)元雖然都十分簡單，但是如此大量的神經(jīng)元之間、如此復雜的連接卻可以演化出豐富多彩的行為方式。同時，如此大量的神經(jīng)元與外部之間的多種多樣的連接方式也蘊含了變化莫測的反應方式。3生物神經(jīng)元模型人腦大約包含1012個神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件1121135114

從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性：時空整合功能興奮與抑制狀態(tài)脈沖與電位轉(zhuǎn)換神經(jīng)纖維傳導速度突觸延時和不應期學習、遺忘和疲勞生物神經(jīng)元模型6從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制課件115否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，返回到第三步，進入下一輪學習。BP網(wǎng)絡的標準學習算法可見單元由輸入、輸出部分組成。根據(jù)S型激活函數(shù)的圖形可知,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，應該將net的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。3）累積誤差校正算法：7)模擬退火算法等。當網(wǎng)絡從某一初始狀態(tài)開始運動，網(wǎng)絡系統(tǒng)總可以收斂到某一個穩(wěn)定的平衡狀態(tài)；大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。利用人工神經(jīng)元可以構成各種不同拓撲結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是生物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種模擬和近似。表示從神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的連接權值；5，輸入層到隱含層，隱含層到輸出值的激活函數(shù)為單極SIGMOID函數(shù)，要求誤差e為0.將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。1)網(wǎng)絡實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學理論已證明它具有實現(xiàn)任何復雜非線性映射的功能。將神經(jīng)網(wǎng)絡用于控制器的設計或直接學習計算控制器的輸出（控制量），一般都要用到系統(tǒng)的預測輸出值或其變化量來計算權系數(shù)的修正量。重復上述步驟，直到pij-p’ij小于一定的容限。BP網(wǎng)絡的標準學習算法前向計算，求出所有神經(jīng)元的輸出116人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化。它是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本處理單元。如圖所示為一種簡化的人工神經(jīng)元結構。它是一個多輸入、單輸出的非線性元件。否則，選取下一個學習樣本及對應的期望輸出，返回到第三步，進入1179118其輸入、輸出關系可描述為其中，是從其他神經(jīng)元傳來的輸入信號；表示從神經(jīng)元j到神經(jīng)元i的連接權值；為閾值；稱為激發(fā)函數(shù)或作用函數(shù)。人工神經(jīng)元模型10其輸入、輸出關系可描述為人工神經(jīng)元模型W1*1＋W2*1<，真值表的第一行；感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。輸入樣本－－輸入層－－各隱層－－輸出層對r(i),y(i),u(i-1),e(i)進行歸一化處理，作為NN的輸入；神經(jīng)網(wǎng)絡的類型很多，需要根據(jù)任務的性質(zhì)和要求來選擇合適的網(wǎng)絡類型。{(0，0)，（1，1）}和{(0，1)，（1，0）}的直線2）S函數(shù)輸出限幅算法離散Hopfield網(wǎng)絡是一個單層網(wǎng)絡，有n個神經(jīng)元節(jié)點，每個神經(jīng)元的輸出均接到其它神經(jīng)元的輸入。慣性系數(shù)是變量，隨著校正的不斷進行，慣性系數(shù)逐漸增大：它主要用于模式分類，單層的感知器網(wǎng)絡結構如下圖所示。BP網(wǎng)絡的標準學習算法反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。計算；7)模擬退火算法等。從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元作為控制和信息處理的基本單元，具有下列一些重要的功能與特性：誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱BP網(wǎng)絡（BackPropagation），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡。BP網(wǎng)絡學習算法的改進高斯函數(shù)（見圖（f））大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；5，閾值為0，學習率為0.119

激發(fā)函數(shù)又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點）的輸出。該輸出取決于其輸入之和大于或小于內(nèi)部閾值。函數(shù)一般具有非線性特性。下圖表示了幾種常見的激發(fā)函數(shù)。

1.閾值型函數(shù)（見圖（a），（b））

2.飽和型函數(shù)（見圖（c））

3.雙曲函數(shù)（見圖（d））

4.S型函數(shù)（見（e））

5.高斯函數(shù)（見圖（f））人工神經(jīng)元模型W1*1＋W2*1<，真值表的第一行12012神經(jīng)元處理活性的理想模式神經(jīng)元處理活性的理想模式121122人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。利用人工神經(jīng)元可以構成各種不同拓撲結構的神經(jīng)網(wǎng)絡，它是生物神經(jīng)網(wǎng)絡的一種模擬和近似。就神經(jīng)網(wǎng)絡的主要連接型式而言，目前已有數(shù)十種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中前饋型網(wǎng)絡和反饋型網(wǎng)絡是兩種典型的結構模型。14人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神123(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，又稱前向網(wǎng)絡（FeedforwardNN）。如圖所示，神經(jīng)元分層排列，有輸入層、隱層（亦稱中間層，可有若干層）和輸出層，每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。15(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，又稱前向網(wǎng)絡（F12416從學習的觀點來看，前饋網(wǎng)絡是一種強有力的學習系統(tǒng)，其結構簡單而易于編程；從系統(tǒng)的觀點看，前饋網(wǎng)絡是一靜態(tài)非線性映射，通過簡單非線性處理單元的復合映射，可獲得復雜的非線性處理能力。但從計算的觀點看，缺乏豐富的動力學行為。大部分前饋網(wǎng)絡都是學習網(wǎng)絡，它們的分類能力和模式識別能力一般都強于反饋網(wǎng)絡，典型的前饋網(wǎng)絡有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡等。(1).前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡125從學習的觀點來看，前饋網(wǎng)絡是一種強有力的學習系統(tǒng)126(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡

反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡（FeedbackNN）的結構如圖所示。如果總節(jié)點（神經(jīng)元）數(shù)為N，那么每個節(jié)點有N個輸入和一個輸出，也就是說，所有節(jié)點都是一樣的，它們之間都可相互連接。18(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedbac12719

反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡是反饋網(wǎng)絡中最簡單且應用廣泛的模型，它具有聯(lián)想記憶（Content一AddressibleMemory，CAM）的功能，同時Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用來解決快速尋優(yōu)問題。(2).反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡

128反饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng)，它需要工作一段129神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法學習方法是體現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡智能特性的主要標志，離開了學習算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就失去了自適應、自組織和自學習的能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法有多種，按有無教師來分類，可分為有教師學習（SupervisedLearning）、無教師學習（UnsupervisedLearning）和再勵學習（ReinforcementLearning）等幾大類。21神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法學習方法是體現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡智能特性的主計算修正輸出層的權系數(shù)w(3)li(k)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡求解異或問題的權值調(diào)整在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。在模式識別、圖像處理、系統(tǒng)辨識、函數(shù)擬合、優(yōu)化計算、最優(yōu)預測和自適應控制等領域有著較為廣泛的應用。Boltzmann機網(wǎng)絡是一個相互連接的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，具有對稱的連接權系數(shù)，及wij＝wji且wii=0。BP網(wǎng)絡的標準學習算法這一改進的目的是使被校正量隨著學習進程的發(fā)展，逐漸沿前一次校正方向變化。采樣得到r(k)和y(k)，計算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)；判斷是否滿足結束條件，不滿足轉(zhuǎn)至2，否則算法結束6)網(wǎng)絡的預測能力（也稱泛化能力、推廣能力）與訓練能力（也稱逼近能力、學習能力）的矛盾。人工神經(jīng)元是對生物神經(jīng)元的一種模擬與簡化。進行到預先設定的學習次數(shù)為止將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳Δw（n+1）=d+ηΔw（n）感知器是一個具有單層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡，并由線性閾值元件組成，是最簡單的前向網(wǎng)絡。在模式識別、圖像處理