神经网络算法.ppt

神经网络算法是一种通过模拟人脑神经元的工作机制来处理信息的算法。它主要由神经元构成，这些神经元通过连接相互作用，使得网络能够学习和作出决策。神经网络算法的核心部分包括人工神经元、BP神经网络、以及相关的数学模型。 人工神经元是构成神经网络的基本单元，可以被看作是一个简单的处理单元，它能够接收输入，进行加权求和，然后通过一个非线性函数（激活函数）产生输出。人工神经元数学模型的关键在于确定连接权值，这些权值决定了输入信号的强度和方向，从而影响神经元的输出。在人工神经网络中，神经元通常被组织成层次结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层的神经元负责处理不同层次的抽象信息，而层与层之间的连接则构成了网络的拓扑结构。 BP神经网络，即反向传播神经网络，是神经网络中应用最广泛的一种算法。BP算法的核心思想是通过反向传播误差来优化网络中的权重值，使得网络的实际输出更加接近期望输出。BP神经网络的学习过程可以分为两个阶段：前向传播阶段和反向传播阶段。在前向传播阶段，输入信号从输入层开始，逐层传递，直至输出层产生输出。如果输出与期望不符，则转入反向传播阶段，误差信号从输出层经过隐藏层回传至输入层，每一层的权重根据误差信号进行调整。 BP神经网络在Matlab中可以通过工具箱函数进行操作和应用。在Matlab中，构造一个BP神经网络主要使用newff函数，该函数的参数包括输入和输出的范围、各层的神经元数、传递函数类型等。通过这些参数，newff函数能够创建出一个指定结构的BP神经网络。 在实际应用中，BP神经网络可以用于各种预测和分类问题。例如，可以用于金融市场的股票价格预测，也可以用于医学领域的疾病诊断等。由于BP神经网络具有较强的学习能力和泛化能力，它在图像识别、语音处理、自动控制等多个领域都有广泛的应用。 BP神经网络的局限性在于容易陷入局部最小值，并且训练速度相对较慢。为了克服这些不足，研究者们提出了多种改进的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。这些新型网络结构在某些特定任务上取得了更好的效果。