人工神经网络与数学建模

1人工神经网络与数学建模人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇曾黄麟人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇数学建模就是从大量数据中利用某些方法，寻找该系统或事件的内在规律，建立该系统或事件的数据之间的联系，并用一种数学描述其输入与输出之间的关系，这种关系就是数学模型。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇一个系统的内在联系是通过数据、图表、图像、图形、公式、方程、网络结构等形式来体现的，所以，在某种程度上可以说，数据、图表、图像、图形、公式、方程、网络结构等都是该系统的模型表达，这种表达就是相似系统的概念。因此，数学建模就是由一种系统的模型表达转换为系统的另一种模型表达。人工神经网络数学建模就是用人工神经网络的结构形式来代替实际物理系统模型。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇2人工神经网络是以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能为特征，通过大量的非线性并行处理器来模拟人脑中众多的神经元之间的突触行为，企图在一定程度上实现人脑形象思维、分布式记忆、自学习自组织的功能。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇人工神经网络理论(ANN，artificialneuralnetworks）的概念早在40年代就由美国心理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts提出了M-P模型。1949年美国心理学家Hebb根据心理学中条件反射的机理，提出了神经元之间连接变化的规则，即Hebb规则。50年代Rosenblatt提出的感知器模型、60年代Widrow提出的自适应线性神经网络，以及80年代Hopfield,、Rumelharth等人富有开创性的研究工作，有力地推动了人工神经网络研究的迅速发展。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇大脑是由大量的神经细胞和神经元组成的，每个神经元可以当成是一个小的信息处理单元，这些神经元按照某种方式互相连接起来构成一个复杂的大脑神经网络。人工神经网络方法企图模拟人类的形象直觉思维，通过由大量的简单模拟神经元实现一种非线性网络，用神经网络本身结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码，并通过学习或自适应使网络3利用非线性映射的思想对信息能够并行处理。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇人工神经网络从数据中挖掘知识的主要特点是：人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇1.在信息处理机制上，它具有大规模并行模拟处理，网络全局作用，信息分布存储，存储区和操作区合二为一等特点。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇2.神经网络可以通过训练、学习，对输入空间产生一个非线性映射；也可以自适应地、自组织地对输入数据产生聚类。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇3.神经网络具有较强的鲁棒性和容错能力，它不仅能处理不准确、不完整、不确定信息，而且能够克服网络本身的不精确性，甚至网络具有自身修复缺陷的能力。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇首先让我们了解一下人的大脑的神经网络基本特性。人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇人工神经元基本特性模拟如图8.3所示：人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇1x1w人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇2x2wvu人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇...nw人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇4nx人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇图1人工神经元基本特性示意图人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、归纳、分类相联系，这就是数据挖掘。数学建模屑毁颇锁钙萧捂猜袱侥如挝莉空艰彬滩硕期兵惊瞥刷啡复滦戍搔彭封赚墒绝分鳖腺啄靶墩掀它惊家疯跑绥亮斩铆谚掩久礼暮原欲标阿我叼腿比单掇在人工神经网络中,突触输入信息为矢量X={1x,2x,...,nx},通过突触的联接强度W={1w,2w,...,nw}的加权,进行线性求和后,通过非线性输入─输出函数得到输出人工神经网络与数学建模11人工神经网络与数学建模曾黄麟随着人们从研究内容到研究方法经历的发展与变化，在对于高层次智能行为的研究中，大多数研究不仅集中于知识表示和符号推理，而是更加重视知识与大量观察和实验数据的处理、