人工神经网络应用实例分析19页PPT

MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字 母组合而成。20世纪七十年代后期，时任美国新墨西 哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻 学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK 和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用 FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本功能










传统分类能力












ANN 分类能力
分类与识别功能
2019/11/29
• ①“初值:步长:终值” 产生一个行向量（行矩 阵）。当步长为1时可以省略。如：1:5;1:2:6
• ②特殊命令：linspace(x,x2,n): ones(n)
（3）用input指令输入单个参数 （4）用小型矩阵或用数据文件输入
2019/11/29
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二、MATLAB简介
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二、MATLAB简介
数值与变量
①数值
②变量：
• 变量名、函数名是对大小写很敏感的，两个字符串 表示的变量，字母都相同，大小写不同，也视为不 同的变量；
• 第一个字母必须是英文字母； • 字符间不可留空格； • 最多只能有31个字符（只能用英文字母、数字和下
连字符） • 一行中“%”后的内容仅作注释用，对MATLAB的计
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一、神经网络简介

其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。

人工神经网络理论与应用
第七章 神经网络基础知识
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1
神经网络基础知识
7. 1 生物神经元及人工神经元的组成 7. 2 人工神经网络的模型
7 .2 .1 人工神经元的模型 7 .2 .2 常用的激活转移函数 7 .2 .3 MP模型神经元
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2
7.1 生物神经元及人工神经元的组成
3
神经元结构与功能
• 细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜等组成，其直 径大约为0.5--100μm，大小不等。细胞体是神经 元的主体，用于处理由树突接受的其它神经元传 来的信号；
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的 一条分枝，用来向外传递神经元产生的输出电信 号。每个神经元都有一条轴突，其最大长度可达 1m以上。在轴突的末端形成了许多很细的分枝， 这些分支叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其 它神经元形成功能性接触，该接触部位称为突触。 所谓功能性接触，是指非永久性的接触，这正是 神经元之间传递信息的奥秘之处。
• 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机的结合在一起的。神经元既有 存储功能，又有处理功能，它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地 址再调出所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。尤其是 当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等）时，它只会丢失损坏最 严重部分的那些信息，而不会丢失全部存储信息。
• (2) 高度并行性（为什么计算机无法模拟更多的神经元，如果有100
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4
神经元结构与功能
• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的 其它所有分支。树突的长度一般较短，但数 量很多，它是神经元的输入端，用于接受从 其它神经元的突触传来的信号。
• 神经元中的细胞体相当于一个初等处理器， 它对来自其它各个神经元的信号进行总体求 和，并产生一个神经输出信号。

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8.1人工神经网络的基本概念
先来看一个单一输入的神经元模型 输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1 w1x1 f (·)
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8.1人工神经网络的基本概念
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8.1人工神经网络的基本概念
单极sigmoid函数
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人工神经网络方法2016年4月27日最新版整理ppt误差反向传播bp神经网络最新版整理ppt81从数学和物理方法以及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称为人工神经网络
1
第8章 人工神经网络 方法
2016年4月最新2版7整理日ppt
2
本讲大纲：
人工神经网络的基本概念 误差反向传播(BP)神经网络
1/(1+e0.7)=0.332
5
-0.3+0+0.2+0.2=0.1
1/(1+e-0.1)=0.525
6
-(0.3)(0.332)-(0.2)(0.525)+0.1=-0.105
1/(1+e0最.1新05版)=整0理.4p7p4t
16
8.1人工神经网络的基本概念
思考： 如果想要让神经网络的期望输出尽可能接近“1”这
θ5
-0.2+(0.9) (-0.0065)(-1)=-0.194
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θ4
0.4+(0.9) (-0.0087)(-1)=0.408
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参考资料
1. (美)韩家炜, (美)坎伯(Kamber, M. ),等. 数据挖掘 : 概 念与技术, 第3版[M]. 机械工业出版社, 2012.

图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
ykj ——模式k第j个输出单元的期望值； 式中：
y j k ——模式k第j个输出单元的实际值；
M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
第二种：误差平方和
E
k 2 ( y y ) j kj k 1 j 1
M
Q
MQ
式中：M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
1 Q Ek ( y j k ykj ) 2 2 j 1 E Ek
r r (Wi , X , di )
权矢量的变化是由学习步骤按时间t，t+1，…，一步一步进行计算的。在 时刻t连接权的变化量为：
Wi (t ) cr[Wi (t ), X i (t ), di (t )] X (t )
其中c是一个正数，称为学习常数，决定学习的速率。
神经元网络的学习规则
——这一能力可以算作是智能的高级形式 ——是人类对世界进行适当改造、推动社会不断发展的能力
4
联想、推理、判断、决策语言的能力
——这是智能高级形式的又一方面 ——主动与被动之分。联想、推理、判断、决策的能力是主动的基础。
1、引言
5 6 7 8
通过学习取得经验与积累知识的能力 发现、发明、创造、创新的能力 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力 预测，洞察事物发展、变化的能力

LOGO
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率

第三步,输入X3
WT(2)X3= [0.7 0.8 -0.6 0] [-1 -1 1 0.5]T =-2.1 Y3(2)=sgn(-2.1)=-1
W(3)=W(2)+ η[d3-y3(2)]X3
=[0.5 0.6 -0.4 0.1]T
第四步,返回到第一步,继续训练,直到dp-yp=0
p=1,2,3
11.5 前馈神经网络的反向传播算1982
1982
1987
1984
学习方式
有监督
有监督
有监督
无监督
无监督
无监督
有监督
拓扑结构
前向
前向
前向
前向
反馈
反馈
反馈
活动方式 确定型 确定型 确定型 确定型 确定型 确定型 随机型
11.2 生物神经元的机理
生物神经元的构成
枝蔓（Dendrite）
胞体(Soma)
轴突（Axon） 胞体(Soma)
枝 蔓 （ Dendrite ）
胞体(Soma)
轴突（Axon 胞体(So）ma)
突触（Synapse）
生物神经元
枝蔓
x1
w1
轴突
x2
w2
wn 胞体 y
xd
人工神经元
人工神经元:
是构成人工神经网络的最基本单元,是对生物神经元 的模拟，它具备生物神经元的部分特征。
人工神经元的基本概念（续）
输入： x x(1) , , xi, xd T
能够将样本正确分类的权向量并不唯一,一般初始权向量不同, 训练过程和所得到的结果也不同,但都可满足误差为零的要求.
例. 单计算节点感知器有3个 输入,现给定3对训练样本: X1=[-1 1 -2 0]T d1=-1; X2=[-1 0 1.5 -0.5]T d2=-1; X3=[-1 -1 1 0.5]T d3=1.

ji ji i j
在联想式学习中，权值变化仅是输入与输出同时 兴奋的结果。由于联想发生在输入与输出之间， 所以这种联想被称为异联想（Hetroassociation）。
竞争性学习 在竞争性学习时，网络各输出单元相互竞争，最 后达到只有一个最强者激活，最常见的一种情况 是输出神经元之间有侧向抑制性连接,这样，原 来输出单元中若有一个单元较强，则它将获胜并 抑制其它单元，最后只有此强者处于激活状态。 最常见的竞争性学习规则可以写为
(i = 1,2, L , m)
(i = 1,2,L, m)
x =
' ij
xij − x j sj
(i = 1,2, L m; j = 1,2, L , n)
sj = 1 m (xij − x j )2 ∑ m i =1
1 m x j = ∑ xij , m i =1
运用Matlab神经网络工具箱建立Kohonen Matlab神经网络工具箱建立Kohonen网络模型 2 运用Matlab神经网络工具箱建立Kohonen网络模型 将长江三角洲各城市的28项指标导入Kohonen网络中， 作为网络的输入模式 ，因此输入层的 神经元个数为28；而竞争层的神经元个数决定于需要 分成几类，在不清楚分类数目的情况下，竞争层神经 元个数从开始，然后依次加1，分别进行学习。 在Kohonen网络模型中，选择网络训练的迭代最大次 数为1000次，初始的学习率为0.5。
神经元构成的神经网络如图所示。
yk k# θk
j#
θj yj wkj
wki wij
yi … wmi m# i# θi θm ym
神经网络
神经元之间的突触结合有兴奋性和抑制性两种。 在下图中，（a）和（b）分别给出了两个神经 元串行连接和相互结合型连接的情形。

举例：2-3岁小孩能够从人群中认出父母、3-4岁能够顺利地穿过十字路 口，但最先进机器人也难以完成这项任务。
因而模仿人类思维方式能够提升机器人能力
人工神经网络讲稿
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1.2 神经细胞与生物神经网络
1. 神经网络
组织形式 大脑中大约有100亿个神经元，它们相互连接，形成一个复杂庞大网络
系统。所以大脑结构是一个神经（元）网络。 依据预计，每个神经元大约与上千个神经元相互连接。 大脑所形成神经网络是由一些小网络连接而成。依据预计，全部神经元
层次结构：神经元联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功效划分为不一样模块，每个模块 内部神经元紧密互联，并完成各自特定功效，模块之间再互联以完成整体功 效； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更靠近人脑神经 系统结构，这也是当前为人们广泛注意一个新型网络互联模式。 依据网络中神经元层数不一样，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 依据同层网络神经元之间有没有相互联接以及后层神经元与前层神经元有 没有反馈作用不一样，可将神经网络分为以下各种。
Hopfield网络和BP算法出现，使得人工神经研究出现了复兴。因为人 工神经网络在信息处理方面优点，使得大批学者加入到了这一研究领域， 掀起了神经网络研究新高潮。
人工神经网络讲稿
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4. 全方面发展时期（1987-现在） 1987年在美国召开了第一届国际神经网络学术大会，并宣告成立了
国际神经网络学会，与会代表1600多人。这次大会也宣告了神经网络 学科诞生。神经网络研究进入了一个转折点，其范围不停扩大，领域 几乎包含各个方面。神经网络应用使工业技术发生了很大改变，尤其 是在自动控制领域有了新突破。
互制约，从而能够将层内神经元分为几组，让每组作为一个整体来动作。

x0 1, wj0 j , x'0 1, w'k0 'k , x''0 1, w''l0 ''l
则有： n
x' j f ( wji xi ), i0
n1
n2
x''k f ( w'kj x' j ), y l f ( w''lk x''k )
j0
k 0
2021/3/15
马尽文
1. 网络的结构与数学描述
(i). 非线性连续变换单元
对于非线性连续变换单元，其输入、输出变换
函数是非线性、单调上升、连续的即可。但
在BP网络中，我们采用S型函数：
n
ui si
wij x j i
j 1
yi
1 f (ui ) 1 eui
1
n
( wij x j i )
1 e j1
2021/3/15
W(n0 ) W 0
x1
x2
当 E(W 0 ) ，算法以希望误差收敛；
当 E(W 0 ) ，算法不以希望误差收敛，但可按 梯度绝对值小于预定值结束。
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马尽文
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2.3 非线性连续变换单元组成的网络
4. 算法的改进 (i). 变步长算法（ 是由一维搜索求得） Step 1. 赋予初始权值 W(0) 和允许误差 0 ； Step 2. 在时刻 n0 ，计算误差E(W(n0)) 的负梯度
wsg
E
wsg
N E (W , t , x )
1
wsg
E
s,g
E wsg
wsg

ww1ij (k )
m
yi1
j1
1 yi1
w2ji e j
yi1 (1
yi1 )
uj
对比Hebb规则: 各项
如遇到隐含层多于1层，可依次类推
yi (1 yi ) y1jei
yi1(1
yi1) u j
m
yi1
1 yi1
w2jie
j
j1
演示
BP算法演示
BP学习算法评述
优点
代入上式，有 因此
ym yi1
ym (1
ym )wmi
J
T
e
e yi1
m j 1
y j (1
y j ) w2jiej
即误差进行反向传输
BP学习步骤：误差反传(隐含层)
w1
w2
u1
e1
yi1 wi1j
yi1(1 yi1)u j
un
… …
…
em
综合上述结果
y1
Δwi1j
k
dJ dwi1j
主要内容
神经元数学模型 感知器 多层前馈网络与BP算法※ BP算法评述
神经元数学模型
n
y f wjxj
j1
n
设 p wj x j 则 yi f ( pi ) j 1
作用 函数
f
(
x)
1, 0,
x0 x0
i
f (xi )
（a）
f (x)
1
0 x
(b) 作用函数
MP神经元模型
感知器(感知机)
包含感知层，连接层和反应层。
感知层：接受二值输入； 连接层：根据学习规则不断调整权值 输出层：取为对称型阶跃函数

1
w(2) 21
y1
w222
y2
w223
y3
w224
y4
b22
神经网络每一层完成的变换
ul Wlxl1 bl
xl f ul
权重矩阵的每一行为本层神经元与上一层所有神经 元的连接权重
激活函数分别作用于每个神经元的输出值，即向量 的每个分量，且使用了相同的函数
内积 加偏置
激活函数
w11l
以下面的3层网络为例：
输入层
隐含层
输出层
激活函数选用sigmoid：
f
x
1
1 exp
x
隐含层完成的变换：
y1 1 exp
1
w(1) 11
x1
w112 x2
w113 x3
b11
1
y2 1 exp
w(1) 21
x1
w212 x2
w213 x3
b21
y3 1 exp
1
w(1) 31
分类问题-手写数字图像识别
28 28
输入层有784个神经元
隐含层的神经元数量根据需要设定
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
输出层有10个神经元
回归问题-预测人脸关键点 神经网络直接为输入图像预测出关键点的坐标(x, y)
反向传播算法简介 解决神经网络参数求导问题 源自微积分中多元函数求导的链式法则 与梯度下降法配合，完成网络的训练
y1
w122
y2
w132
y3
w142
y4
b12
z2 1 exp
1
w(2) 21
y1
w222
y2
w223
y3

4〕相互结合型网络〔全互联或局部互联〕
相互结合型网络构造如以下图。这种网络在任意两个神经元 之间都可能有连接。在无反响的前向网络中，信号一旦通过， 某神经元，该神经元的处理就完毕了。而在相互结合的网络 中，信号要在神经元之间反复传递，网络处于一种不断改变 状态的动态之中。信号从某初始状态开场，经过假设干次变 化，才会到达某种平衡状态。根据网络的构造和神经元的特 性，网络的运行还有可能进入周期震荡或其他如混沌等平衡 状态。
2〕有反响的前向网路
其构造如以下图。输出层对输入层有信息反响，这种网络 可用于存储某种模式序列。如神经认知机和回归BP网络都 属于这种类型。
3〕层内有相互结合的前向网络
其构造如以下图。通过层内神经元的相互结合，可以实现 同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋抑制。这样可以限 制每层内可以同时动作的神经元素，或者把每层内的神经 元分为假设干组，让每一组作为一个整体进展运作。例如， 可以利用横向抑制机理把某层内具有最大输出的神经元挑 选出来，从而抑制其他神经元，使之处于无输出的状态。
➢它是由简单信息处理单元〔人工神经元，简称神经 元〕互联组成的网络，能承受并处理信息。网络的信 息处理由处理单元之间的相互作用来实现，它是通过 把问题表达成处理单元之间的连接权来处理的。
❖ 多年来，学者们建立了多种神经网络模型，决定 其整体性能的三大要素为：
❖ 〔1〕神经元〔信息处理单元〕的特性。 ❖ 〔2〕神经元之间互相连接的形式——拓扑构造。 ❖ 〔3〕为适应环境而改善性能的学习规那么。 ❖ 神经网络是人脑的某种抽象、简化和模拟，反映
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)