bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用

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1、一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、徽章的分類三、光催化臭氧氧化處理自來水BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的利用機(jī)器模仿人類的智能是長期以來人們認(rèn)識自然、改造自然和認(rèn)識自身的理想。(1)探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)律，設(shè)計具有人類智能的計算機(jī)系統(tǒng)。(2)探討人腦的智能活動，用物化了的智能來考察和研究人腦智能的物質(zhì)過程及其規(guī)律。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)

2、1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法(1)生理結(jié)構(gòu)的模擬用仿生學(xué)觀點(diǎn)，探索人腦的生理結(jié)構(gòu)，把對人腦的微觀結(jié)構(gòu)及其智能行為的研究結(jié)合起來即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwroks，簡稱ANN）方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法(1)生理結(jié)構(gòu)的模擬(2)宏觀功能的模擬從人的思維活動和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，利用計算機(jī)系統(tǒng)來對人腦智能進(jìn)行宏觀功能的模擬，即符號處理方法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容(1)理論研究ANN模型及其學(xué)習(xí)算法，試圖從數(shù)學(xué)上描述ANN的動力學(xué)過程，建立相應(yīng)的ANN模型，在該模型的基礎(chǔ)上，對于給定的學(xué)習(xí)樣本，找出一種能以較快的速度和較高的精度調(diào)整神經(jīng)元間互連權(quán)值，使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，滿足學(xué)習(xí)要求的算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容(1)

4、理論研究(2)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究探討利用電子、光學(xué)、生物等技術(shù)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)計算機(jī)的途徑。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容(1)理論研究(2)實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究(3)應(yīng)用的研究探討如何應(yīng)用ANN解決實(shí)際問題，如模式識別、故障檢測、智能機(jī)器人等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研

5、究內(nèi)容1.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡單的單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí)物體所作出的交互作用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容1.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.1.5腦神經(jīng)信息活動的特征(1)巨量并行性(2)信息處理和存儲單元的有機(jī)結(jié)合(3)自組織自學(xué)習(xí)功能1.1.6ANN研究的目的和意義BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificia

6、lNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容1.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.1.5腦神經(jīng)信息活動的特征(1)通過揭示物理平面與認(rèn)知平面之間的映射,了解它們相互聯(lián)系和相互作用的機(jī)理,揭示思維的本質(zhì)，探索智能的本源。1.1.6ANN研究的目的和意義BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容1.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.1.5腦神經(jīng)信息活動的特征(2)爭取構(gòu)造出盡可

7、能與人腦具有相似功能的計算機(jī)，即ANN計算機(jī)。1.1.6ANN研究的目的和意義BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類與預(yù)測中的應(yīng)用一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks,簡稱ANN)1.1.1研究ANN目的1.1.2研究ANN方法1.1.3ANN的研究內(nèi)容1.1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.1.5腦神經(jīng)信息活動的特征(3)研究仿照腦神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將在模式識別、組合優(yōu)化和決策判斷等方面取得傳統(tǒng)計算機(jī)所難以達(dá)到的效果。1.