神经网络的思想

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神经网络的思想范文第1篇

关键词：风速；短期预测；相似数据；小波分析；人工神经网络

1 引言

随着风电场并网运行规模的增大，国内外对于风力发电并网各种课题的研究越来越深入，但关于风电场发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度，预测误差一般都在15%以上[1]。

采用的方法通常包括持续法、卡尔曼滤波法、随机时间序列法、神经网络法。其中，人工神经网络法进行风速或风电功率预测应用得最广。文献[2-3]都利用小波―BP神经网络进行建模，但训练样本没有相关性，预测精度偏低。文献[4-5]利用改进的BP神经网络建模，虽然运行时间缩短，但是在数据相关性和数据去噪处理方面欠缺，导致精度不高。因此，本文建立了基于相似数据并结合小波分析的BP神经网络建模。

2 基于相似数据并结合小波分析的BP神经网络建模

2.1 相似数据选择办法

2.3 反向传播（BP）神经网络

2.4 仿真实验建模

3 算法对比分析

从图4可得出，BP神经网络模型的平均相对误差为20.77%，而本模型为10.21%。因此，采用本模型建模得到的相对误差较传统的BP神经网络模型预测精度有很大的提高。

4 结论

针对风力发电中风速预测问题，本文在BP神经网络理论的基础上引入相似数据并结合小波分解进行短期风速预测，得到如下结论：

⑴相似数据的选取增强了数据的相关性，提高了模型预测精度。

⑵小波分解降低了信号的非平稳性，使模型更好地拟合了风速信号的低频和高频特性，可进一步提高算法精度。

⑶通过对算法对比分析，表明本模型较传统BP神经网络模型误差小，充分地说明此方法在工程应用上具有可行性。

[参考文献]

[1]杨秀媛，肖洋，陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究[J].中国电机工程学报，2005，25（11）：1-5.

[2]师洪涛，杨静玲，丁茂生，王金梅.基于小波―BP神经网络的短期风电功率预测方法[J].电力系统自动化，2011，35（16）：44-48.

[3]厉卫娜，苏小林.基于小波- 神经网络的短期风电功率预测研究[J].电力学报，2011，26（6）：458-461.

[4]王德明，王莉，张广明.基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型[J]. 浙江大学学报（工学版），2012，46（5）：837-841.

神经网络的思想范文第2篇

人工神经网络是由大量的简单基本元件-神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络的基本结构模仿人脑，反映了人脑功能的若干基本特性，能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。人工神经网络具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。

第二，具有联想存储功能。

第三，具有高速寻找优化解的能力。

1 神经网络的学习方法

神经网络的学习也称为训练，指的是神经网络在外界环境的刺激作用下调整网络自由参数，并以新的方式来响应外部环境的过程。能够从环境中学习并在学习中提高自身性能是神经网络最有意义的性质。理想情况下，神经网络在每一次重复学习后，对它的环境有了更多的了解。

（1） 监督学习（有教师学习）

在学习时需要由教师提供期望输出，通常神经网络对于周围的环境未知而教师具有周围环境的知识，输入学习样本，教师可以根据自身的知识为训练样本提供最佳逼近结果，神经网络的自由参数在误差信号的影响下进行调整，其最终目的是让神经网络模拟教师。

（2） 非监督学习（无教师学习）

它也称为自组织学习，系统在学习过程中，没有外部教师信号，而是提供给一个关于网络学习性质的度量，它独立于学习任务，以此尺度来逐步优化网络，一旦网络与输入数据的统计规律达成一致，那么它将发展形成用于输入数据编码特征的内部表示能力，从而自动创造新的类别。

（3）强化学习（激励学习）

在强化学习系统中，对输入输出映射的学习是通过与外部环境的不断交互作用来完成学习，目的是网络标量函数值最小，即外部环境对系统输出结果只给出评价信息（奖或罚）而不是给出正确答案，学习通过强化那些受奖的动作来改善自身性能。

神经网络针对学习问题修改网络自由参数的过程称为学习规则（学习算法），设计学习规则的目的是训练网络来完成某些任务，没有一个独特的学习规则可以完成所有的学习任务。神经网络有5个基本的学习规则：误差--修正学习，基于记忆的学习，Hebb学习，竞争学习，随机学习。

2 神经网络的研究趋势

（1） 利用神经生理与认知科学研究大脑思维模式及智能机理过程

深入研究神经网络理论神经网络在一定程度上揭示人类智能和了解人脑的工作方式，由于人类对神经系统的了解非常有限，而且对其自身脑结构及其活动机理的认识不完善，故而神经网络只能是模仿人脑的局部功能，而对人脑作为一个整体的功能解释，神经网络起不到任何作用。神经科学，心理学和认识科学等方面提出的一些重大问题，是向神经网络理论研究提出的新挑战，这些问题的解决有助于完善和发展神经网络理论，因此利用神经生理和认知科学研究大脑思维及智能机理，如有新的突破将会改变智能和机器关系的认识。

（2） 神经网络领域的数学研究趋于重要

随着神经科学基础理论研究的深入，用数理方程探索智能水平更高网络模型将是研究的趋势所在，神经元以电为主的生物过程在认识上一般采用非线性动力学模型，其动力演变过程往往是非常复杂的，神经网络这种强的生物学特征和数学性质，要求有更好的数学手段，而对于神经网络这样非线性模型，需要用数学方法研究网络新的算法和网络性能，如稳定性、收敛、容错性、鲁棒性等，开发新的网络数理理论，如神经动力学、非线性神经场等。研究人员断言一种更简洁、更完善和更有效的非线性系统表达与分析的数学方法是这一领域主要目标之一。

（3） 神经网络软件模拟、硬件实现的研究以及神经网络在各个科学技术领域应用的研究

目前，数字计算机在计算方面的能力已远远超出入的大脑，但在自然语言理解、图像辨识、信息处理等方面都显得笨拙，原因是基于冯・偌依曼思想的计算机结构及其运算方式与人的大脑有本质的区别，而神经计算机（第六代计算机）以神经网络为理论基础，用于模拟神经网络，具有自学习、自组织和自适应能力，能更有效地处理复杂问题，其实现过程用光学、生物芯片的方式，现在光学神经计算机和分子计算机的研究是神经网络的前沿课题。

（4） 神经网络和其它算法结合的研究

神经网络和其它算法的结合和交叉，研究新型神经网络模型也是发展方向之一。如神经网络和模糊逻辑结合，建立模糊神经网络；将混沌理论和神经网络结合建立混沌神经网络；将遗传算法和神经网络结合；利用遗传算法优化神经网络的结构或权值；将小波分析和神经网络结合建立小波神经网络；专家系统，贝叶斯学习以及粗糙集理论和神经网络结合等，这些都是神经网络研究的热点。

3 结束语

神经网络虽已在许多领域应用中取得了广泛的成功，但其发展还不十分成熟，还有一些问题需进一步研究。比如：神经计算的基础理论框架以及生理层面的研究仍需深入；新的模型和结构的研究；神经网络的可理解性问题；神经网络技术与其他技术更好的结合等。

神经网络的思想范文第3篇

关键词： 神经网络；数值积分；正弦基函数；收敛性

中图分类号：O241.4 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）0220009－01

0 引 言

对给定积分求近似值的过程,即用被积函数的有限个抽样值的离散或加权平均近似值代替定积分的值。常用的数值积分计算方法有Gauss方法、Newton-Cotes方法等。其中Newton-Cotes方法易出现收敛性很难确保，数值很不稳定，计算量较大等问题。

本文提出的数值积分方法，其基本思想是训练正弦函数神经网络权值

值计算。下面讨论算法，并通过实例比较，证明其有效。

1 算法描述

1.1 基于正弦基函数的神经网络模型

假设函数 ，其周期延拓为 ，表示为傅立叶级数：

1.2 正弦基函数的神经网络算法收敛性定理

定理1 设 为学习率， 是隐层神经元的个数，则当 时，神经网络算法收敛。

1.3 正弦基函数的神经网络算法的数值积分定理

1.4 正弦基函数的神经网络算法步骤

2 数值积分实例

例1 文献[3]用梯形法和 方法在积分区间[0,2]上分别计算

算法中，取神经网络隐层神经元个数为 ，学习率 ，训

表1列出了文献[3]和本文算法的结果

解：用 方法计算该积分时遇到了困难[2]，用

3 结论

由实例可知，本文提出算法计算精度相对比其他算法高，并对被积函数要求较低，稳定性高，适应性强，在工程实际中有一定的应用价值。

参考文献：

[1]沈剑华.数值计算基础[M].上海：同济大学出版社，1999:73-109.

[2]王能超.数值分析简明教程[M].北京：高等教育出版社，1997:66-96.

[3]熊华，杨国孝.一类振荡函数的数值积分方法[J].北京理工大学学报，1999，19(3):280-284.

[4]周永权.多项式函数型回归神经网络模型及应用[J]．计机学报,2003，26(9)：1196-1200.

神经网络的思想范文第4篇

关键词：人工神经；网络游戏程序；研究和设计；分析探究

中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0044-01

近年来，在网络游戏发展过程中，图像的呈现质量已经提升到了一个极高的水平，人工智能游戏已经成为决定一款游戏成功与否的重要关键，并受到了游戏开发商的广泛关注和高度重视。网络游戏作为一种目标性、竞争性、互动性、情节性的娱乐作品，它的智能水平对游戏的质量和可玩性具有着直接的影响作用。因此，将计算机图形学和人工智能有机的结合起来，把人工智能中的预测、路径规划、搜索、学习等技术有效的应用到网络游戏的研发工作中去，不仅能够提升游戏的质量和可玩性，同时还有利于促进游戏开发企业的发展。

1 人工神经网络分析

人脑可以用一套较为独特的方法来解决相关问题，并且还能够从正反两面的行为差异中进行学习，经过研究发现，人脑是由十万种类的遗传因子中的十万亿个细胞组合而成，人工神经网络就相当于模拟人脑功能的一个数学模型。其中神经元作为人脑系统中处理基本信息的单元，是人体神经器官的重要组成部分，通过轴将各个神经元进行有效连接，而其他神经元的发送的信号能够使当前神经元产生相应的反映，这一反映如果能够达到特定的阈值，就会逐渐产生一种新的信号，并且沿着轴将信号传输到其他神经元[1]。人工神经网络主要就是由各种节点相互连接组合形成的，节点类似于人脑的各个神经元细胞，会存在一些节点连接外部环境，主要负责相关的信息输出和输入工作，被称作是输出点或者输入点，而另外一些网络内部的节点，通常被称作隐藏节点。隐藏节点的信息输出通常是输出节点的信息输入，输入节点的信息输出通常是隐藏节点的信息输入。

此外，人工神经网络的主要核心思想就是对人类大脑神经系统功能进行模拟的机器学习的一种方法，并且通过对系统内部各个神经元的各种连接参数进行反复的调节，使得神经网络系统得到训练，并且在遇到一定情况时能够做出最佳的反映[2]。总之，神经网络作为一项发展较为成熟的技术，其在解决相关问题之后，将会使网络游戏的智能化提升到一个全新的高度。

2 人工神经网络中的游戏学习设计分析

与传统方法相比，神经网络解决问题的方式有着明显的不同，其具有着较强的自主学习能力，经过不断的学习，ANN可以从未知式中的各种复杂数据信息中发现规律[3]。这种神经网络方法在很大程度上克服了传统方法在分析中的复杂性以及各种模型函数选择的困难，通过训练对问题进行解答，ANN可以较为快速的建立解决问题的非线性和线性模型。如果想要人工神经网络进行运作，首先就需要让网络进行学习，不断的训练网络，帮助它获取更多的知识信息，最后将这些信息有效的存储起来。一旦完成相关的训练和学习，就可以将知识有效的存储在权值中。在游戏的开发过程中，将神经网络模型看作是人物建模的基础，通过对玩家将要进行的动作或者选择的画面场景进行预测，运用神经网络进行信息存储，并且在游戏的运行过程中要保证学习元素的有效运行，进而让神经网络潜移默化的学会相应的自适应技术，最终实现游戏的可玩性和趣味性，提升游戏的开发设计质量和效果，进而吸引更多的游戏玩家。

3 BP神经网络游戏开发设计分析

在神经网络的众多模型中，BP算法是其中较为常用的一种神经网络，一般分为输入层、输出层、中间层等三个部分，各个层之间按顺序进行连接，因为中间存在隐含层，可以从中发现一定的学习规律，可以通过对这种网络的有效训练，进而形成一种较为复杂、多样的决策界面[4]。同时，BP神经网络具有一个强大的功能，其主要就是能够封装一个将信息输入映射到信息输出的非线性函数。假如不存在隐含层，那么神经网络只能发现信息输入与信息输出之间存在的线性关系。但是，仅仅是为感知网络增添一个隐含层还是远远不够的，需要通过非线性激活函数为网络连接提供相应的非线性元素。大多数的非线性函数基本上都能够进行使用，但是多项式函数除外。

在游戏中，设置网络作为神经网络实现的基本步骤，可以将特定数据当做输入训练网络，并且在游戏的具体输入中进行实际应用。在游戏问题的神经网络设计中，应该注意结构、学习、神经元特点等三个方面的因素。其中结构主要就是指要进行构造的神经网络组织、连接方式以及基本类型。而且在神经网络中节点数设计要遵循相关的原则就是越少越好。神经网络中的节点数越多，那么神经网络搜索正确解的空间范围就越广阔[5]。神经网络中输入节点数在一定程度上决定着模式匹配或网络分类的变量数，例如，篮球类型的游戏中，运动员投篮命中、灌篮动作、球员分布、难度等级等变量数。

4 结语

总而言之，网络游戏作为一种新型的娱乐方式，具有着较强的生活模拟性和互动性，深受广大社会群众的喜爱。因此，我国应该重视游戏产业的发展，不断加大对网络游戏的开发和设计，将神经网络有效的应用到网络游戏开发的实践中去，尤其是BP神经网络，它不仅可以预测玩家的行为，及时提供信息反馈，同时还能提高网络游戏的可玩性和趣味性，提升游戏设计的整体质量和效果，有利于促进我国游戏开发产业的发展和进步。

参考文献：

[1]余颖.基于神经网络和遗传算法的人工智能游戏研究与应用[D].湖南大学，2011.

[2]王淑琴.神经网络和遗传算法在游戏设计中的应用研究[D].东北师范大学，2014.

[3]f潭凯.神经网络在即时战略游戏中的应用[D].福州大学，2014.

神经网络的思想范文第5篇

关键词：神经网络；模式；分类

中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2009)04-0922-02

The Research of the Classification of Model with Neural Network

GUO Xiao-yan

(Gansu Agriculture University, Information & Science Technology College, Lanzhou 730070, China)

Abstract: The problems of classification of model with neural network can be solved by the help oftutors information, and also be solved by the help of clustering without the tutors information.This article analyzes andcompares several neural network models being used for classification of model,reach a conclusionthat inparticular situation different models of neural network can bechoiced , and if nessesary aintegratedway can be used.

Key words: neural network; classification; model

传统的分类方法对于同类相聚，异类分离比较有优势，但客观世界中许多事物在样本空间中的区域分割曲面非常复杂，相近的样本可能属于不同的类，而远离的样本可能属于同一类1。模式是对某些感兴趣的客体的定量描述或结构描述，模式类是具有某些共同特征的模式的集合。模式分类可分为两种类型，分类和聚类，分类是在类别知识等导师信息的指导下，将待识别的输入模式分配到各自的模式类中去。聚类是无导师的分类方法，它是将相似的模式样本划归为一类，而将不相似的分离开，实现了模式样本类内相似性和类间分离性。通过聚类，可以发现原始样本的分布特性。

神经网络对外界的输入样本具有很强的识别能力，可以发现输入样本自身的联系和规律以及输入样本和期望输出之间的非线性规律，因此在模式分类方面具有传统分类方法无法比拟的优点。人工神经网络在模式分类方面提出了大量了网络模型，发现了许多学习算法。

1 无导师分类机制

对于无导师的模式分类只从输入样本入手，通过分析与比较，找到输入样本的特征和内在规律，从而将具有相似性的样本聚为一类。

1.1 SOM网

SOM 网属于自组织映射神经网络，SOM神经网络接收外界的输入模式时，会分为不同的对应区域，各区域对不同的输入模式会有不同的响应特征，利用这个特征可以对输入模式进行分类。

算法思想：

它的学习规则是“胜者为王”。找出和输入向量最为相似的竞争层神经元（即获胜神经元），在一个以该神经元为中心的邻域内对本区域内的所有神经元的权值进行不同程度的调整，调整的原则是由远及近，由兴奋变为抑制，权值调整的结果是使竞争层的特定神经元变得对输入层的某些样本敏感，从而达到分类的目的。

算法步骤：

1) 找出获胜神经元

对于每一个输入模式向量 X，竞争层的所有神经元对应的内星权向量Wj(j=1,2,…,m)均与X进行比较，将与X最为相似的神经元判为获胜神经元。其权值记为Wj*。相似性量度为X和W的欧氏距离或夹角余弦。

■

m是竞争层神经元个数。

d=||X-Wj*||=min||X-Wj*||(j=1,2,…,n)

d为输入向量X离获胜神经元的距离

2) 找出一个Wj*的一个邻域Sj，对于Sj内的所有权值进行调整。

3) 权值调整

Wj(t+1)=Wj(t)+α[X-Wj(t)]

α为学习率，随着t的增加，α的值在不断地减小。

权值的调整是使得获胜结点更加接近输入样本，从而使竞争层的每一个神经元变为一个聚类中心。当向网络输入一个模式时，竞争层中哪个神经元获胜使输出为1，当前输入就归为哪类。

通过聚类进行模式划分的方法还有模糊聚类，K-均值聚类，HCM，最近邻聚类(NN算法)等，这些算法的最主要优点就是不需要导师信号，这对于一些无法得到导师信号的模式分类情况来说是有优势的。

2 有导师分类机制

基于无导师的聚类算法只考虑输入样本，而没有考虑输入样本所对应的输出、这就使得这样的分类不是最优的。

2.1 BP神经网络

BP神经网络利用导师信号和输入样本来训练网络的权值，从而找到从输入样本到导师信号（期望输出）之间的非经性变幻规律来修整权值，经过测试样本和期望输出的多次训练来使成熟的网络稳定，当有新的输入时，就可根据此规律对它样本进行正确的分类。

BP神经网络的算法思想是：输入样本自输入层传入，由各隐层处理后，传向输出层，这属于正向传播；如果输出与期望输出(导师信号)不符，得到误差值，输出误差通过隐层向输入层逐反向传播，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号成为修正各单元权值的依据。

2.1.1 BP神经网络的描述1(图2)

1） 正向传播

对于有单个隐层单元的BP神经网络而言

隐层输出：

■

输出层：

■

l 为输出层神经元的个数m为隐层神经元的个数n为输入层神经元的个数

f(x)可采用单极性的Sigmoid函数：

■

2）反向修正权值

输出误差E定义如下：

■

其中d为导师信号（期望输出），o为实际输出

进一步展开至输入层，有：

■

权值修正：

■

η是学习率，可以控制学习的时间和快慢。

在BP神经网络中，利用导师信号和神经网络的输出得到总误差E,调整权值时，按误差梯度下降的原则进行。利用BP神经网络进行分类时，可以利用导师信息先规定类别信息，再利用输入样本和类别信息得出E，从而反向调整ω，ν值，如果网络的总误差小于一个特定的值，可认为网络训练结束，得到最终的ω，ν值。对于新的样本，此训练好的网络便可进行正确分类。

3 径向基函数神经网络

利用BP网络进行分类时，完全没有考虑输入样本的特征，只利用导师信息进行权值的修正，因此学习时间很长，分类的精度也不是非常高，错分的情况很多。通常，输入样本本身具有某种规律性，利用现有样本的自身规律加上导师信号的限制，可以大大提高分类的精度，同时可以缩短学习的时间。径向基函数网络就是基于这种思想。

用径向基函数作为隐单元的“基”，构成隐含层空间。隐含层对输入向量进行变换，将低维空间的模式变到高维空间中，使低维空间中的不可分问题在高维空间中变得可分。

算法思想：

1）找到分类中心向量，也称基向量，(一般用K-均值法，动态聚类法等)，假定分类中心向量个数为 个，这也就决定隐层神经元的个数。

2）算出输入样本到各个分类中心向量的距离d，利用基函数f(x),自变量为d，得到隐层输出，只有离分类中心最近的向量得到较大的输出。

■

p是输入样本个数，j是聚类中心的个数，k是样本和聚类中心向量的维数。

■

3）最后通过隐层到输出层的线性变换得到最终的输出，则：

■

学习算法：

1）利用无导师机制选取分类中心向量；

2）利用有导师信号修正隐层到输出层的权值，权值的修正仍用类似BP神经网络的梯度下降算法。

径向基函数网络对于输入层向隐层的变换是非线性的，而隐层到输出层变换进线性的，在确定中心结点时，可采用无导师的聚类机制，当修正隐层到输出层的权值时可采用有导师机制，此两种方法结合即可发现输入样本中的内在规律，又可利用导师信号进行约束从而提高分类的精度和缩短学习的时间。

3 结论

利用神经网络进行分类时，如果可以得到导师信号，可采用径向基神经网络，或BP神经网络，径向基神经网络收缩速度快，不容易陷入局部极小值，在解决分类时和般优越于BP神经网络，如果无法得到导师信号，则可采用自组织神经网络SOM网络，通常SOM也可以用在径向基神经网络的选用中心向量问题上。

参考文献：

[1] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用[M].2版.北京:化学工业出版社,2007.