1、络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。神经网络模型及其基本原理神经网络是误差反向传播神经网络的简称，它由个输入层，个或多个隐含层和个输出层构成，每次由定数量的的神经元构成。这些神经元如同人的神经细胞样是互相关联的。其结构如图所示图神经网络模型生物神经元信号的传递是通过突触进行的个复杂的电化学等过程,在人工神经网络中是将其简化模拟成组。
2、水平越接近于期望值。本文虽然总结分析了神经网络算法的实现，给出了实例分析，但是还有很多的不足。本文所总结的神经网络和目前研究的现状都还不够全面，经过程序调试的图形有可能都还存在很多细节上的问题，而图形曲线所实现效果都还不够好，以及结果分析不够全面，正确，缺乏科学性等，这些都还是需加强提高的，本文的完成不代表就对这门学科研究的结束，还有很多知识，理论，研究成果需要不断学习，近几年的不断发展，神经网络更是取得了非常广泛的应用，和令人瞩目的发展，在很多方面都发挥了其独特的作用，特别是在人工智能自动控制计算机科学信息处理机器人模式识别等众多方面的应用实例，给人们带来了很多应用上到思考，和解决方法的研究。但是神经网络的研究最近几年还没有达。
3、非常热门的阶段，这还需有很多热爱神经网络和研究神经网络人员的不断研究和创新，在科技高度发达的现在，我们有理由期待，也有理由相信。我想在不久的将来神经网络会应用到更多更广的方面，人们的生活会更加便捷。参考文献郑君里,杨行峻人工神经网络北京高等教育出版社,郝混沌平衡状态。图结合型网络结构综上，可知神经网络有分层网络层内连接的分层网络反馈连接的分层网络互连网络等四种结构，其神经网络模型有感知器网络，线性神经网络，神经网络，径向基函数网络，反馈神经网络等，本文主要学习研究了神经网络，以及神经网络在函数逼近和样本含量估计两个实例中的应用分析。神经网络及其原理神经网络定义神经网络是种神经网络学习算法。其由输入层中间层输出层组成的阶层型神经网。
4、验证数据和测试数据，然后网络输出和相应的期望输出向量进行线性回归分析。线性回归之前需要对网络输出进行反规范转换，因为有三组输出值，所以应进行三次线性回归。其结果如图所示。将三组输出进行线性回归分析图线性回归结果线性回归线性回归线性回归不同条件下的输出结果对网络型进行改进，将隐层神经元数目加为个，观察其输出结果其训练过程如图所示。三种误差曲线如图所示，改进后的线性回归结果如图所示。图训练过程,,,图三种误差曲线,,,,平方差时间,,,,同样将所有的数据都放在整个数据集中，包括训练数据验证数据和测试数据，然后网络输出和相应的期望输出向量进行线性回归分析。最后线性回归的输出结果如图所示。图线性回归结果线性回归线性回归线性回归讨论综上两。
5、坏整体，它可以自动修正误差。这与现代计算机的脆弱性形成鲜明对比。具有自学习自组织自适应的能力。神经网络具有初步的自适应与自组织能力，在学习或训练中改变突触权值以适应环境，可以在使用过程中不断学习完善自己的功能，并且同网络因学习方式的不同可以具有不同的功能，它甚至具有创新能力，可以发展知识，以至超过设计者原有的知识水平。神经网络的主要功能目前，在人工神经网络的实际应用中。绝大部分的神经网络模型都采用神经网络及其变化形式。它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。网络主要用于以下四方面。函数逼近用输入向量和相应的输出向量训练个网络以逼近个函数。模式识别用个待定的输出向量将它与输入向量联系起来。分类把输入向量所定义的合适方式。
6、代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线频率参数设为，当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示。图当时训练后网络的输出结果图当时训练后网络的输出结果其中代表要逼近的非线性函数曲线代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线频率参数设为，当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示。图当时训练后网络的输出结果图当时训练后网络的输出结果其中代表要逼近的非线性函数曲线代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线讨论通过上述仿真结果可知，当，时，时，时，时，神经网络分别对函数取得了较好的逼近效果。由此可见，取不同的值对函数逼近的效果有很大的影响。改变网络隐层神经元的数目，可以改变神经网络对于函。
7、调整的过程就是网络的学习训练过程。神经网络的信息处理方式具有如下特点信息分布存储。人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，神经网络模拟人脑的这特点，使信息以连接权值的形式分布于整个网络。信息并行处理。人脑神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯诺依曼计算机的工作速度，但是在很多问题上却可以做出快速的判断决策和处理，这是由于人脑是个大规模并行与串行组合的处理系统。神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理的特征，大大提高了网络功能。具有容错性。生物神经系统部分不严重损伤并不影响整体功能，神经网络也具有这种特性，网络的高度连接意味着少量的误差可能不会产生严重的后果，部分神经元的损伤不。
8、几个部分，分别用于训练验证和测试。将数据的用于验证用于测试，其余的用于训练网络。采用等间隔的方式在原始数据中抽取出这些数据。基于神经网络对胆固醇含量估计步骤网络建立切准备工作做好后，开始建立网络。在本例中，建立个两层网络，隐层的传递函数采用，输出层采用线性传递函数。隐层神经元初步设计为五个，因为需要得到三个目标，网络输出层设计为三个神经元。步骤二网络训练进行网络训练，其训练过程如图所示。图训练过程,,,,,,可以看出，经过次训练后，由于验证误差的增加，训练停止。将训练误差，验证误差和测试误差绘制在副图中，如图所示，这样就可以更加直观地观察训练过程。,华神经网络的非线性思想洛阳师范学院学报巨军让，卓戎神经网络在中的方便实现新疆石油。
9、种情况比较下，其中当隐层神经元为五个时，前面两个输出期望值的跟踪较好，相应的值几乎达到了，而第三个输出则吻合得不是很理想，作进步研究，在当隐层数据为时，较第种情况，它的输出更加接近于期望值。比较可知，当隐层数目越多，则测试得到的样本水平越接近于期望值。结束语本文首先总结了神经网络的研究目的和意义，介绍了神经网络的研究背景和现状，分析了目前神经网络研究中存在的问题，然后描述了神经网络算法的实现以及神经网络的工作原理，给出了网络的局限性。在以神经网络为基础的前提下，分析研究了神经网络在函数逼近和样本含量估计两个实例中的应用。以及分析了结论，即信号的频率越高，则隐层节点越多，隐单元个数越多，逼近能力越强。和隐层数目越多，测试得到的样本。
10、数的逼近效果。隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。网络在样本含量估计中的应用问题的提出这是个神经网络在医学中应用的例子。拟设计台仪器，通过对血液样本进行光谱分析来测试血清中胆固醇水平。共采集了位病人的血液样本，对其光谱分析共发现种光谱波长。对这些病人，通过血清分离，同样也测量了胆固醇水平。将数据导入工作空间，进行主要成分的分析。数据文件为。中有个文件它包含了本问题需要的原始数据函数对样本数据作归化处理利用函数对归化后的样本数据进行主元分析这里剔除了些数据，只保留了所占的主要成分数据。下面检验下转换后数据矩阵的大小。,从中可以看出通过主要成分分析，输入数据从组减少到组，由此可见原始数据有着很大的冗余度。将这些数据分。
11、字信号通过定的学习规则而不断变动更新的过程，这组数字储存在神经元之间的连接权重。网络的输入层模拟的是神经系统中的感觉神经元，它接收输入样本信号。输入信号经输入层输入，通过隐含层的复杂计算由输出层输出，输出信号与期望输出相比较，若有误差，再将误差信号反向由输出层通过隐含层处理后向输入层传播。在这个过程中，误差通过梯度下降算法，分摊给各层的所有单元，从而获得各单元的误差信号，以此误差信号为依据修正各单元权值，网络权值因此被重新分布。此过程完成后，输入信号再次由输入层输入网络，重复上述过程。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程周而复始地进行着，直到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。权值不断。
12、学院学报蒋宗礼人工神经网络导论高等教育出版社，闻新周露王丹力熊晓英神经网络应用设计科学出版社，葛哲学孙志强编著神经网络与实现北京电子工业出版社，董长虹编著神经网络与应用北京国防工业出版社，胡守仁，等神经网络导论长沙国防科技大学出版社，张玲，张钹人工神经网络理及应用浙江浙江科技大学出版社，,,,,，李学桥神经网络工程应用重庆重庆大学出版社，楼顺天，等基于的系统分析与设计神经网络西安西安电子科技大学出版社，周开利，康耀红编著神经网络模型及其仿真程序设计魏海坤神经网络结构设计的理论与方法国防工业出版社，,,,,,,平方差时间图训练误差验证误差测试误差曲线步骤三输出结果最后，对网络响应进行分析，将所有的数据都放在整个数据集中，包括训练数。
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