科学家小组提出，是种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之。网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网目前人们提出的神经元模型己有很多，其中最早提出且影响最大的，是年心理学索根据前面对生物神经网络的介绍可知，神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此，模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经元常被称为处理单元，有时从网络的观点出发常把它称为节点。人工神经元是对生物神经元的种形式化描述，它对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图予以表达。生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图予以表达。单元，有时从网络的观点出发常把它称为节点。因此，模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经元常被称为处理部分内容简介些特性的种计算结构。它不是人脑神经系统的真实描写，而只是它的种抽象简化和模拟。根据前面对生物神经网络的介绍可知，神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此，模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经元常被称为处理单元，有时从网络的观点出发常把它称为节点。人工神经元是对生物神经元的种形式化描述，它对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图予以表达。目前人们提出的神经元模型己有很多，其中最早提出且影响最大的，是年心理学索和数学家在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的模型。该模型经过不断改进后，形成目前广泛应用的神经元模型形式。关于神经元的信息处理机制，该模型在简化的基础上提出以下点假定进行描述每个神经元都是个多输入单输出的信息处理单元神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型神经元具有空间整合特性和阂值特性神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁忽略时间整合作用和不应期神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。神经细胞是构筑神经系统和人脑的基本单元，它既具有结构和功能的动态特性，又具有时间和空间的动态特性，其简单有序的编排构成了完美复杂的大脑。神经细胞之间的通信是通过其具有可塑性的突触祸合实现的，这使它们成为个有机的整体。人工神经网络就是通过对人脑的基本单元神经细胞的建模和连接，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，其任务是构造具有学习联想记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。在各种智能信息处理模型中，人工神经网络是最具有大脑风格的智能信息处理模型，许多网络都能经网络结构分为层次型结构互连型结构两大类。根据神经网络内部信息的传递方向，可分为前馈型网络反馈型网络两种类型。目前国外在工程上获得实际应用的神经元模型，大部分是，误差反馈网络。网络是年由和为首的科学家小组提出，是种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之。网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。神经网络模型拓扑结构包括输入层隐层和输出层如图所示。网络的学习过程主要由四部分组成输入模式顺传播输入模式由输入层经中间层向输出层传播计算输出误差逆传播输出的误差由输出层经中间层传向输入层循环记忆训练模式顺传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行学习结果判别判定全局误差是否趋向极小值。就是根据这四个过程并分别编程。二设计论文的基本内容熟悉语言软件研究网络工作原理神经网络训练测试过程编程预测实例三技术路线研究方法用数据对系统进行测试四进度安排熟悉任务书，了解相关信息，准备资料，填写开题报告第周月日月日建立精确数学模型，提相应问题第周月日月日确定算法及中期检查第周月日月日编程序第周月日月日运行调试第周月日月日设计说明书评阅审核及修改不足第周月日月日为毕业设计答辩做准备及答辩第周月日月日对系统进行数学建模设计算法调查研究收集资料用语言编写程序对系统进行学习训练调试程序整理文档，形成设计说明书五参考文献艾立群人工神经网络在钢铁工业中的应用钢铁研究学报，王秀梅，王国栋，刘相华人工神经网络和数学模型在热连轧机组轧制力预报中的综合应用钢铁牛济泰，孙雷剑，李海涛基于人工神经网络的微合金钢热轧奥氏体晶粒尺寸模型的研究材料科学与工艺高永生，张鹏，崔军，等应用人工神经网络预测钢的变形抗力钢铁王铁，陈进算法中学习率及形状因子对学习速度的综合影响上海交通大学学报指导教师意见签字年月日学生姓名毕业设计论文开题报告设计论文题目基于语言的神经网络预测程序开发院系名称汽车与交通工程学院专业班级车辆工程班学生姓名高小林导师姓名王悦新开题时间年月日指导委员会审查意见签字年月日毕业设计论文开题报告学生姓名高小林系部汽车与交通工程学院专业班级车辆班指导教师姓名王悦新职称实验师从事专业汽车工程指导教师姓名王悦新题目名称基于语言的神经网络预测程序开发课题研究现状选题目的和意义神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象简化和模仿而逐步发展起来的种新型信息处理和计算系统。人工神经网络由大量结构简单的神经元按各种拓扑结构组成，它的整体特征是由每个节点的特性网络的拓扑结构和学习算法决定的。建立人工神经网络模型，运用其记忆能力对直数据进行学习记忆，再利用其联想能力对为止问题进行识别和预测等。误差反向传递训练算法的网络是神经网络中最常见的类网络形式，也是目前研究最多最成熟的神经网络系统。据统计，的神经网络模型采用了网络或者它的改进形式。神经网络采用误差反传学习算法也称算法，是种多层前馈网络使用的监控式学习算法。网络是种有导师的学习算法，其主要思想是把整个学习过程分为个部分是输入模式从输入层经隐含层传向输出层的模式顺传播过程二是网络的希望输出与实际输出之差的误差信号由输出层经隐含层向输入层逐层修正连接权的误差逆传播过程三是由模式顺传播和误差逆传播的反复交替进行的网络记忆训练过程四是网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的学习收敛过程。人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程，反映人脑些特性的种计算结构。它不是人脑神经系统的真实描写，而只是它的种抽象简化和模拟。根据前面对生物神经网络的介绍可知，神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此，模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经元常被称为处理单元，有时从网络的观点出发常把它称为节点。人工神经元是对生物神经元的种形式化描述，它对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图予以表达。目前人们提出的神经元模型己有很多，其中最早提出且影响最大的，是年心理学索和数学家在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的模型。该模型经过不断改进后，形成目前广泛应用的神经元模型形式。关于神经元的信息处理机制，该模型在简化的基础上提出以下点假定进行描述每个神经元都是个多输入单输出的信息处理单元神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型神经元具有空间整合特性和阂值特性神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁忽略时间整合作用和不应期神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。神经细胞是构筑神经系统和人脑的基本单元，它既具有结构和功能的动态特性，又具有时间和空间的动态特性，其简单有序的编排构成了完美复杂的大脑。神经细胞之间的通信是通过其具有可塑性的突触祸合实现的，这使它们成为个有机的整体。人工神经网络就是通过对人脑的基本单元神经细胞的建模和连接，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，其任务是构造具有学习联想记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。在各种智它们成为个有机的整体。简单有序的编排构成了完美复杂的大脑。神经细胞之间的通信是通过其具有可塑性的突触祸合实现的，这使根据神经网络内部信息的传递方向，可分为前馈型网络反馈型网络两种类型。根据前面对生物神经网络的介绍可知，神经元及其突触是神经网络的基本它不是人脑神经系统的真实描写，而只是它的种抽象简化和模拟。部分内容简介在各种智能信息处理模型中，人工神经网络是最具有大脑风格的智能信息处理模型，许多网络都能经网络结模拟人脑神经系统功能的模型，其任务是构造具有学习联想记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。入两种类型神经元具有空间整合特性和阂值特性神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁忽略时间整合作用和不应期神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。