基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

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1、基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論.............................................................11.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義................................11.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀....................................21.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容和目前存在的問題..........................31.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用..................

2、............................42神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).......................................42.1神經(jīng)元與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)............................................42.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其原理.........................................72.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能.......................................92.4BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)以及局

3、限性.....................................93BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)例中的應(yīng)用.......................................103.1基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)......................103.2BP網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近中的應(yīng)用..................................123.3BP網(wǎng)絡(luò)在樣本含量估計(jì)中的應(yīng)用..............................174結(jié)束語.............

4、.............................................23參考文獻(xiàn):.........................................................24英文摘要..........................................................25致謝..........................................................26基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用基于MATLA

5、B的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用蔣亮亮南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院自動(dòng)化專業(yè)，南京210044摘要:本文首先說明課題研究的目的和意義，評(píng)述課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，引出目前存在的問題。然后分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理，給出經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的具體實(shí)現(xiàn)方法，總結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特點(diǎn)，并給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程。采用Matlab軟件編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于函數(shù)逼近和樣本含量估計(jì)問題中，并分析相關(guān)參數(shù)對(duì)算法運(yùn)行結(jié)果的影響。最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了展望。關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；函數(shù)逼近1緒論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Arti

6、ficialNeuralNetworks，NN）是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系[1]統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。神

7、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性自適應(yīng)的信息處理能力，克服了傳統(tǒng)人工智能方法對(duì)于直覺的缺陷，因而在神經(jīng)[2]專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他傳統(tǒng)方法相組合，將推動(dòng)人工智能和信息處理技術(shù)不斷發(fā)展。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬人類認(rèn)知的道路上更加深入發(fā)展，并與模糊系統(tǒng)、遺傳算法、進(jìn)化機(jī)制等組合，形成計(jì)算智能，成為人工智能的一個(gè)重要方向。MATLAB是一種科學(xué)與工程計(jì)算的高級(jí)語言，廣泛地運(yùn)用于包括信號(hào)與圖像處理，控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)仿真等諸多領(lǐng)域。為了解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題中的研究工作量和編程計(jì)算工作量問題

8、，目前工程領(lǐng)域中較為[3]流行的軟件MATLAB，提供了現(xiàn)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（NeuralNetworkToolbox，簡(jiǎn)稱NNbox），為解決這個(gè)矛盾提供了便利條件。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱提供了很多經(jīng)典的學(xué)習(xí)算法，使用它能夠快速實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際問題的建模求解。在解決實(shí)際問題中，應(yīng)用MATLAB語言構(gòu)造典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活傳遞函數(shù)，編寫各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練的子程