1、性回归的输出结果如图所示。基于的神经网络应用目录绪论人工神经网络的研究背景和意义神经网络的发展与研究现状神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的应用神经网络结构及神经网络神经元与网络结构神经网络及其原理神经网络的主要功能网络的优点以及局限性神经网络在实例中的应用基于的神经网络工具箱函数网络在函数逼近中的应用网络在样本含量估计中的应用结束语参考文献英文摘要致谢基于的神经网络应用基于的神经网络应用蒋亮亮南京信息工程大学滨江学院自动化专业，南京摘要本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用软件编程实现神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近和样本含量估计问题中，并分析相关参数对算法运行结果的影响。最后对神经网络算法进行了展望。关键词神经网络神经网络函数逼近绪论人工神经网络，是由大量的简单的处理单元称为神经元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是个高度复杂的非线性动力学系统。神。
2、经元的数目，可以改变神经网络对于函数的逼近效果。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基于的神经网络应用这里剔除了些数据，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。将这些数据分成几个部分，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。
3、信号的非线性方式，输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系，因此可以用来作为黑箱模型，表达那些用机理模型还无法精确描述但输入和输出之间确实有客观的确定性的或模糊性的规律。因此，人工神经网络作为经验模型的种，在化工生产研究和开发中得到了越来越多的用途。生物神经元基于的神经网络应用人脑大约由个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像棵枯树的枝干。它主要由细胞体树突轴突和突触，又称神经键组成。如图所示。图,训练后网络的输出结果时间仿真输出绘制网络输出曲线，并与原始非线性函数曲线以及未训练网络的输出结果曲线相比较，比较出来的结果如图所示。图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从图中可以看出，得到的曲线和原始的非线性函数曲线很接近。这说明经过训练后，网络对非线性函数的逼近效果比较好。基于的神经网络应用不同频率下的逼近效果改变非线性函数的频率和函数隐层神经元的数目，对于函数逼近的效果有定的影响。网络非线性程度越高，对于网络的要求越高，则相同的网络逼近效果要差些隐层神经元的数目对于网络逼近效果也有定影响，般来说隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。下面通过改变频率参数和非线性函数的隐层神经元数目来加以比较证明。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。
4、应用方面的要求还不能得到很好的满足网络分析与综合的些理论性问题还未得到很好的解决。例如，由于训练中稳定性的要求学习率很小，所以梯度下降法使得训练很忙动量法因为学习率的提高通常比单纯的梯度下降法要快，但在实际应用中还是很慢。针对千变万化的应用对象，各类复杂的求解问题，编制些特定的程序软件求解，耗费了大量的人力和物力。而这些软件往往只针对方面的问题有效，并且在人机接口用户友好性等诸多方面存在定的缺陷。在微机飞速发展的今天，很多都已不能满足发展的需要。基于的神经网络应用神经网络的应用神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，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方面都有重大的应用实例。下面列出些主要应用领域模式识别和图像处理。印刷体和手写字符识别语音识别签字识别指纹识别人体病理分析目标检测与识别图像压缩和图像复制等。控制和优化。化工过程控制机器人运动控制家电控制半导体生产中掺杂控制石油精炼优化控制和超大规模集成电路布线设计等。预报和智能信息管理。股票市场预测地震预报有价证券管理借贷风险分析卡管理和交通管理。通信。自适应均衡回波抵消路由选择和网络中的呼叫接纳识。
5、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。基于的神经网络应用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。平方差时间基于的神经网络应用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。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基于的神经网络应用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,基于的神经网络应用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。
6、的要求越高，则相同的网络逼近效果要差些隐层神经元的数目对于网络逼近效果也有定影响，般来说隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。下面通过改变频率参数和非线性函数的隐层神经元数目来加以比较证明。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基于的神经网络应用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。
7、和控制。空间科学。空间交汇对接控制导航信息智能管理飞行器制导和飞行程序优化管理等。神经网络结构及神经网络神经元与网络结构人工神经网络，是模仿生物神经网络功能的种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其反应又从输出端传到相联的其它神经元，输入和输出之间的变换关系般是非线性的。神经网络是由若干简单通常是自适应的元件及其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。神经网络是由大量的处理单元神经元互相连接而成的网络。为了模拟大脑的基本特性，在神经科学研究的基础上，提出了神经网络的模型。但是，实际上神经网络并没有完全反映大脑的功能，只是对生物神经网络进行了种抽象简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的互相作用来实现，知识与信息的存储表现为网络元件互相分布式的物理联系。神经网络的学习和识别取决于各种神经元连接权系数的动态演化过程。若干神经元连接成网络，其中的个神经元可以接受多个输入信号，按照定的规则转换为输出信号。由于神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递。
8、应用中根据实际运行情况对模型算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。充分发挥两种技术各自的优势是个有效方法。希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。进步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下四方面生物原型研究从生理学心理学解剖学脑科学病理学生物科学方面研究神经细胞神经网络神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等。网络模型与算法研究在理论模型研究的基础上构成具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等。神经网络研究目前存在的问题人工神经网络的发展具有强大的生命力。当前存在的问题是智能水平还不高，许多。
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基于MATLAB的BP神经网络应用