神经网络本科生毕业论文

神经网络算法毕业论文

1.人工神经网络的论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分4.人工神经网络 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予（0,1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。

这时如果输出为“1”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。

当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点 人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于：（1）并行分布性处理 因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性 一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境（称为有教师学习），或者对输入进行自适应学习（称为无教师学习），不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性 由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力 人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。

它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性 神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件（结点） 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家。

2.基于模拟退火算法的BP神经网络学习方法

模拟退火优化BP神经网络在SMT片式元件焊点质量评价中的应用摘要：针对SMT(surface mount technology：表面组装技术)片式元件焊点缺陷类别繁多、缺陷原因复杂的问题，本文采用模拟退火算法（Simulated annealing）和BP神经网络相结合的方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的片式元件焊点样本数据为例进行分析评价。

结果表明，该方法可以准确的、快速的对焊点缺陷进行识别，从而为焊点质量评价奠定基础。关键词：模拟退火算法 BP神经网络算法 焊点 缺陷 Abstract: There are many kinds of default of SMT (Surface Mount Technology) solder joints, and the reasons of these default solder joints are rather complex. This paper combines simulated annealing with BPNN to establish a SMT solder joint estimate model, and apply it to inspect the test sample which from the product line. The result show that the SABP can check out the types of default solder joint quickly.Keywords: Simulated annealing BP neural networks Solder joint Default引言焊点作为连接元器件与印制板的中介，起着电气互联与机械支撑的作用，焊点的好坏直接影响着电路板的工作状态。

焊点缺陷类型繁多、缺陷类型难于识别、缺陷原因错综复杂，难于处理[1]。目前SMT生产线焊点检测一般采用在线测试为主，关键工序使用光学检测设备或者借助人工目检的方法进行焊点检测。

这种方法过于依赖人工，不能做到完全可靠的对焊点质量进行鉴别。而智能鉴别方法通过学习大量样本，获取样本特征信息与因果关系，能够做到对焊点缺陷可靠的鉴别。

BP神经网络自上世纪90年代以来发展比较快速、应用较为广泛的一种网络，这个网络由大量神经元有机组合而成的一个具有高度自适应的非线性系统，它通过大量样本学习来挖掘隐含在样本的因果关系，因而可以表达复杂的非线性关系。但是由于采用梯度训练法，不可避免地存在易陷入局部最小的问题。

对于神经网络的改进方法有很多种，如变步长法、变尺度法、积累误差校正法、与遗传算法相结合的改进方法，这些改进方法相对标准BP算法有了一定程度的提高，但是在收敛速度与精度方面不能达到要求，或者操作方法比较复杂。本文采用SABP（模拟退火优化BP神经网络）方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的焊点样本数据进行分析评价。

结果表明，该方法可以较好的、快速的完成对焊点质量的评价。

3.数据挖掘中关于神经网络的论文怎么写

我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。

而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。

本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。

本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。

4.基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙 爱问

我一本正经地胡说一下吧。

多因素时间序列预测是数据挖掘的一个重要研究内容，描述预测指标与影响因素之间存在的潜在关系，被广泛应用于许多领域。经典的预测方法在用于非线性系统预测时有一定的困难，而RBF神经网络具有较好的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，为多因素时间序列预测开辟了新的发展空间。

本文对基于RBF神经网络的预测模型进行了深入的研究，并详细研究了对网络输入空间的降维重构。论文主要内容如下： 采用RBF神经网络进行建模训练，并将结果与BP网络比较，仿真实验表明RBF网络的训练速度比BP网络显著加快，具有较好的泛化能力，能有效地应用于多因素时间序列预测。

将灰色关联分析（GRA）引入预处理过程，以消除与预测指标关联度相对小的影响因素，提出了基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简，简化了网络结构，提高了预测精度。 针对多因素时间序列各因素之间存在相关性，导致信息重叠的缺点，提出了基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简。

文中利用PCA方法对原有指标体系进行处理，提取主成分构成新的指标作为RBF神经网络的输入，优化了网络结构，提高了网络的泛化能力。 将上述两种约简方法相结合，提出了基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简，减少了采集样本数目，提高了建模效率和预测精度。

5.我要写一篇关于粒子群最优化算法（PSO）的论文,还需要一个关于这

摘自：人工智能论坛 1。

引言 粒子群优化算法（PSO）是一种进化计算技术（evolutionary computation），有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。

系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉（crossover）以及变异（mutation）。

而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。

目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域 2。 背景： 人工生命 "人工生命"是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。

人工生命包括两方面的内容 1。 研究如何利用计算技术研究生物现象 2。

研究如何利用生物技术研究计算问题 我们现在关注的是第二部分的内容。 现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。

例如， 人工神经网络是简化的大脑模型。 遗传算法是模拟基因进化过程的。

现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统。 更确切的是， 在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为。

也可称做"群智能"（swarm intelligence）。 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为 例如floys 和 boids， 他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律， 主要用于计算机视觉和计算机辅助设计。

在计算智能（computational intelligence）领域有两种基于群智能的算法。 蚁群算法（ant colony optimization）和粒子群算法（particle swarm optimization）。

前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟。 已经成功运用在很多离散优化问题上。

粒子群优化算法（PSO） 也是起源对简单社会系统的模拟。 最初设想是模拟鸟群觅食的过程。

但后来发现PSO是一种很好的优化工具。 3。

算法介绍 如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。

在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。

但是他们知道当前的位置离食物还有多远。 那么找到食物的最优策略是什么呢。

最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。

PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。

所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness value），每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索 PSO 初始化为一群随机粒子（随机解）。

然后通过叠代找到最优解。在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个"极值"来更新自己。

第一个就是粒子本身所找到的最优解。这个解叫做个体极值pBest。

另一个极值是整个种群目前找到的最优解。 这个极值是全局极值gBest。

另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 在找到这两个最优值时， 粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置 v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a) present[] = persent[] + v[] (b) v[] 是粒子的速度， persent[] 是当前粒子的位置。

pbest[] and gbest[] 如前定义 rand （) 是介于（0, 1）之间的随机数。 c1, c2 是学习因子。

通常 c1 = c2 = 2。 程序的伪代码如下 For each particle ____Initialize particle END Do ____For each particle ________Calculate fitness value ________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history ____________set current value as the new pBest ____End ____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest ____For each particle ________Calculate particle velocity according equation (a) ________Update particle position according equation (b) ____End While maximum iterations or minimum error criteria is not attained 在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax 4。

遗传算法和 PSO 的比较 大多数演化计算技术都是用同样的过程 1。 种群随机初始化 2。

对种群内的每一个个体计算适应值（fitness value）。适应值与最优解的距离直接有关 3。

种群根据适应值进行复制 4。 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2 从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。

两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解 但是，PSO 没有遗传操作如交叉（crossover）和变异（mutation）。

而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。

与遗传算法比较， PSO 的信息共享机制是很不同的。 在遗传算法中，染色体（chromosomes） 互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。

在PSO中， 只有gBest (or lBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动。 整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。

与遗传。

6.神经网络算法

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。

相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。

输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。

现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

The Function of ANNs --------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。

例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。

更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。

The Ups and Downs of Neural Networks --------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。

神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在。是的，神经网络也有些不好的地方。

这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。

因此，要一个。

物理神经网络毕业论文

1.人工神经网络的论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分4.人工神经网络 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予（0,1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。

这时如果输出为“1”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。

当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点 人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于：（1）并行分布性处理 因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性 一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境（称为有教师学习），或者对输入进行自适应学习（称为无教师学习），不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性 由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力 人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。

它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性 神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件（结点） 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家。

2.数据挖掘中关于神经网络的论文怎么写

我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。

而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。

本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。

本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。

3.求一篇论文

物理学的发展，促进了科学技术的进步。

现代物理学更成为高新技术的基础。 1、在牛顿力学和万有引力定律的基础上发展起来的空间物理，能把宇宙飞船送上太空，使人类实现了飞天的梦想。

也使中国人“九天揽月”成为可能。（2007年我们国家要登月，那时就是神州7号）。

杨得伟是神州6号。 （学完万有引力定律可窥一斑） 2、带电粒子在电场磁场中的偏转的规律在科学技术中的应用。

电视机显像管等。（学完带电粒子在电场磁场中的偏转会了解了。）

刀。如核磁共振，超声波，X光机等。

3、核物理的研究使放射线的应用成为可能。医疗上的放疗。

在医疗上还有很多，如用于治疗脑瘤的 4、20世纪初相对论和量子力学的建立，诞生了近代物理，开创了微电子技术的时代。半导体芯片。

电子计算机。没有量子力学也就没有现代科技 。

5、20世纪60年代，激光器诞生。激光物理的进展使激光在制造业、医疗技术和国防工业中的得到了广泛的应用。

大家熟悉的微机光盘就是用激光读的。光导纤维等。

6、20世纪80年代高温超导体的研究取得了重大突破，为超导体的实际应用开辟了道路。磁悬浮列车等。

80年代，我国高温超导的研究走在世界的前列。 7、20世纪90年代发展起来的纳米技术，使人们可以按照自己的需要设计并重新排列原子或者原子团，使其具有人们希望的特性。

纳米材料的应用现是一个新兴的又应用很广泛的前沿技术。秦始皇兵马俑的色彩防脱。

8、生命科学的发展也离不开物理学。脱氧核糖核酸（DNA）是存在于细胞核中的一种重要物质，它是储存和传递生命信息的物质基础。

1953年生物学家沃森和物理学家克里克利用X射线衍射的方法在卡文迪许（著名实验物理学家）的实验室成功地测定了DNA的双螺旋结构。 可以说物理学的发展，促进了各个领域科学技术的进步。

使人类的生产和生活发生了翻天覆地的变化。 物理学的发展引发了一次又一次的产业革命，推动着社会和人类文明的发展。

可以说社会的每一次大的进步都与物理学的发展紧密相连。 18世纪中叶，在热学发展的基础上发明并改进了蒸汽机。

蒸汽机的广泛使用，促成了手工业向机械化的大生产的转变，并使陆上和海上的大规模的长途运输成为可能。大大推动了社会的发展。

古人云：一日千里。火车、飞机的使用使每一个地球人实现了“一日千里”甚至日行万里的梦想。

蒸汽机的使用是第一次产业革命。 1840年，法拉弟发现了电磁感应现象，并逐渐形成了完整的电磁场理论。

在此基础上发展起来的电力工业，使人类进入电气化的时代，给人类的生产和生活带来翻天覆地的变化。大家想想现在使用的电灯、电话、电视、微机等一切的电力设施就能体会了。

这是第二次产业革命。 20世纪70年代，微观物理方面取得重大突破，开创了微电子工业，使世界开始进入了以电子计算机应用为特征的信息时代。

这是第三次产业革命。 可以说社会的每一次巨大的进步都是在物理学发展的基础上完成的。

没有物理学的发展就没有人类社会和文明的巨大进步。麻烦采纳，谢谢。

4.高分

从物理学专业本科毕业论文所涉及的研究领域来看，又可以将其分为物理学理论、电子技术、计算机和应用物理四大类。

A、物理学理论方向的毕业论文内容：力学、声学、数学物理、物理学与交叉学科、引力与天体物理、原子与分子和团簇物理、凝聚态物理、量子物理、场论与粒子物理、等离子体物理、光学、核物理、化学物理、统计物理、物理学史、综合等。

B、电子技术：物理实验、电路的设计、传感器、

C、计算机技术：多媒体技术、数据库等。

D、应用物理：①材料科学：纳米材料技术、生物医学材料、薄膜材料以及新型高性能结构材料等；材料的先进合成、制造、加工的理论与新方法，材料组分、结构与性能的设计理论；结构、性能控制、材料的环境效应和寿命的评价理论；分子、纳米及微观尺度下的材料科学理论。②信息科学：高速信息网络体系结构与安全性的基础理论；微（纳）米电子学与分子电子学基础与半导体集成系统；光子、光电子集成与光子学基础；以感觉系统、神经系统、免疫系统以及系统生物学仿生和建模的生物信息系统。从分子层次着手设计的具有半导体、超导、吸氢、吸波、非线性光学等特殊功能的光、电、磁和力学纳米功能材料。③传感器技术。④测量与仪器。

5.物理论文1000字

您好：电磁波对人体的危害 电磁波辐射能量较低，不会使物质发生游离现象，也不会直接破坏环境物质，但在到处充满电子讯用品器材的现代生活，其电磁干扰特性却不可掉以轻心，因为它随时可能使人面临危害的境地。电磁波的危害长时间使用电脑之后，会感到身体疲劳、眼睛疲倦、肩痛、头痛、想睡、不安，这些都是受了电磁波的影响。电磁波还会使人的免疫机能下降、人体中的钙质减少，并引致异常生产、流产、视觉障碍、阻碍细胞分裂如癌、白血病、脑肿瘤。等。此外，电磁波会散发出一种扰乱人体状态的正离子。

经实验研究和调查观察结果表明，电磁辐射对健康的危害是多方面的，复杂的，主要危害表现如下：1. 对中枢神经系统的危害 神经系统对电磁辐射的作用很敏感，受其低强度反复作用后，中枢神经系统机能发生改变，出现神经衰弱症候群，主要表现有头痛，头晕，无力，记忆力减退，睡眠障碍（失眠，多梦或嗜睡），白天打瞌睡，易激动，多汗，心悸，胸闷，脱发等，尤其是入睡困难，无力，多汗和记忆力减退更为突出.这些均说明大脑是抑制过程占优势.所以受害者除有上述症候群外，还表现有短时间记忆力减退，视觉运动反应时值明颢延长；手脑协调动作差，表现对数字划记速度减慢，出现错误较多. 2. 对机体免疫功能的危害使身体抵抗力下降.动物实验和对人群受辐射作用的研究和调查表明，人体的白血球吞噬细菌的百分率和吞噬的细菌数均下降.此外受电磁辐射长期作用的人，其抗体形成受到明显抑制. 3.对心血管系统的影响受电磁辐射作用的人，常发生血液动力学失调，血管通透性和张力降低.由於植物神经调节功能受到影响，人们多以心动过缓症状出现，少数呈现心动过速.受害者出现血压波动，开始升高，后又回复至正常，最后出现血压偏低；心电图出现R T 波的电压下降，这是迷走神经的过敏反应，也是心肌营养障碍的结果；P?Q间的延长，P波加宽，说明房室传导不良.此外，长期受电磁辐射作用的人，其心血管系统的疾病，会更早更易促使其发生和发展.4.对血液系统的影响在电磁辐射的作用下，周围血像可出现白血球不稳定，主要是下降倾向，白血球减少.红血球的生成受到抑制，出现网状红血球减少.对操纵雷达的人健康调查结果表明，多数人出现白血球降低.此外，当无线电波和放射线同时作用人体时，对血液系统的作用较单一因素作用可产生更明显的伤害.5.对生殖系统和遗传的影响 长期接触超短波发生器的人，可出现男人性机能下降，阳萎；女人出现月经周期紊乱.由於睾丸的血液循环不良，对电磁辐射非常敏感，精子生成受到抑制而影响生育；使卵细胞出现变性，破坏了排卵过程，而使女性失去生育能力。

高强度的电磁辐射可以产生遗传效应，使睾丸染色体出现畸变和有丝分裂异常.妊娠妇女在早期或在妊娠前，接受了短波透热疗法，结果使其子代出现先天性出生缺陷（畸形婴儿）.6.对视觉系统的影响眼组织含有大量的水份，易吸收电磁辐射功率，而且眼的血流量少，故在电磁辐射作用下，眼球的温度易升高.温度升高是造成产生白内障的主要条件，温度上升导玫眼晶状体蛋白质凝固，多数学者认为，较低强度的微波长期作用，可以加速晶状体的衰老和混浊，并有可能使有色视野缩小和暗适应时间延长，造成某些视觉障碍.此外，长期低强度电磁辐射的作用，可促使视觉疲劳，眼感到不舒适和眼感乾燥等现象 7.电磁辐射的致癌和致癌作用大部份实验动物经微波作用后，可以使癌的发生率上升.一些微波生物学家的实验表明，电磁辐射会促使人体内的（遗传基因），微粒细胞染色体发生突变和有丝分裂异常，而使某些组织出现病理性增生过程，使正常细胞变为癌细胞.美国驻国外一大使馆人员长期受到微波窃听所发射的高度电磁辐射的作用，造成大使馆人员白血球数上升，癌发生率较正常人为高.又如受高功率远程微波雷达影响下的地区，经调查，当地癌患者急增.微波对人体组织的致热效应，不仅可以用来进行理疗，还可以用来治疗癌症，使癌组织中心温度上升，而破坏了癌细胞的增生.

除上述的电磁辐射对健康的危害外，它还对内分泌系统，听觉，物质代谢，组织器官的形态改变，均可产生不良影响。

希望对您的学习有帮助

【满意请采纳】O（∩_∩）O谢谢

欢迎追问O（∩_∩）O~

祝学习进步~

6.基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙 爱问

我一本正经地胡说一下吧。

多因素时间序列预测是数据挖掘的一个重要研究内容，描述预测指标与影响因素之间存在的潜在关系，被广泛应用于许多领域。经典的预测方法在用于非线性系统预测时有一定的困难，而RBF神经网络具有较好的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，为多因素时间序列预测开辟了新的发展空间。

本文对基于RBF神经网络的预测模型进行了深入的研究，并详细研究了对网络输入空间的降维重构。论文主要内容如下： 采用RBF神经网络进行建模训练，并将结果与BP网络比较，仿真实验表明RBF网络的训练速度比BP网络显著加快，具有较好的泛化能力，能有效地应用于多因素时间序列预测。

将灰色关联分析（GRA）引入预处理过程，以消除与预测指标关联度相对小的影响因素，提出了基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简，简化了网络结构，提高了预测精度。 针对多因素时间序列各因素之间存在相关性，导致信息重叠的缺点，提出了基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简。

文中利用PCA方法对原有指标体系进行处理，提取主成分构成新的指标作为RBF神经网络的输入，优化了网络结构，提高了网络的泛化能力。 将上述两种约简方法相结合，提出了基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简，减少了采集样本数目，提高了建模效率和预测精度。

7.大学物理学毕业论文

大学物理实验论文 您的位置： 首页>>网上选课>>注意事项 大学物理实验论文 时间：2008-1-8 作者：xzsdwqz 来源： 点击数：2999 回复数：0 加入收藏 大学物理实验论文在即将结束的这个学期里，我完成了大学物理实验（上）这门课程的学习.物理实验是物理学习的基础，虽然在很多物理实验中我们只是复现课堂上所学理论知识的原理与结果，但这一过程与物理家进行研究分子和物质变化的科学研究中的物理实验是一致的.在物理实验中，影响物理实验现象的因素很多，产生的物理实验现象也错综复杂.老师们通过精心设计实验方案，严格控制实验条件等多种途径，以最佳的实验方式呈现物理问题，使我们通过努力能够顺利地解决物理实验呈现的问题，考验了我们的实际动手能力和分析解决问题的综合能力，加深了我们对有关物理知识的理解.通过一学期的课程，我学到了很多东西. 做大学物理实验时，为了在规定的时间内快速高效率地完成实验，达到良好的实验效果，需要课前认真地预习，首先是根据实验题目复习所学习的相关理论知识，并根据实验教材的相关内容，弄清楚所要进行的实验的总体过程，弄懂实验的目的，基本原理，了解实验所采用的方法的关键与成功之处；思考实验可能用到的相关实验仪器，对照教材所列的实验仪器，了解仪器的工作原理，性能，正确操作步骤，特别是要注意那些可能对仪器造成损坏的事项.然后还要写预习报告，预习报告能够帮助我们顺利完成实验中的各项操作.在写预习报告的时候，我们一般包括实验目的，基本原理，实验仪器，操作步骤，测量内容，数据表，预习思考题等.数据表与操作步骤密切相关，数据表中的栏目排列顺序应与操作步骤的顺序合理配合.这样就可以随时将数据按顺序填入表中，也可以随时观察和分析数据的规律性.刚开始时我们不注意预习报告里的数据表格，将数据随便的记录在一张纸上，结果发现整理数据时会出现很多混乱和错误，尤其是数据比较多的时候，比如在做《用动力学共振法测固体材料的样式弹性模量》实验时，由于实验前未提前设计好表格，数据记录得很随便，很乱，处理时很困难.后来汲取了教训，在实验前根据所要测的物理量和实验步骤设计好数据表格，在实验记录时和处理数据时轻松了不少.实验教会了我们要养成良好的科学的实验习惯.预习思考题，是加深实验内容或对关键问题的理解，开发视野的一些问题，在实验前认真地思考并回答这些问题，有助于提高实验质量.对于不明白的问题或实验原理中一些不明白的地方，可以跟自己的同学讨论一下或查一下相关的资料，实在不明白的地方可以带到课堂上问老师，只有把实验中所有的地方都弄通弄透彻，才能达到实验应有的效果. 预习是做实验前必须的工作，但是做实验的主要工作还是课堂操作. 课堂操作需要我们严格的遵守实验的各项原则，要将仪器放置在合理的位置，以方便使用和确保安全，比如象高压电源的输出端钮应该远离操作者.经常需要操纵或调节的器件，应该放在便于操纵的位置上.一些电学实验仪器部件较多，首先要把这些仪器部件一一放在合适的位置上，然后再连线.实验过程中要严格按照实验仪器的操作要求来操作，所有仪器要调整到正确的位置和稳定的状态，在安装和调整仪器时还不能使用书本这些本身就不稳定的物品做垫块，否则容易造成测量数据的分散性，影响实验质量，并且容易在成实验仪器的损坏.在的过程中，经常会出现一些故障或观察到的实验现象与理论上的现象不符，首先应认真思考并检查实验仪器使用以及线路连接是否正确，不正确的及时进行改正，若自己不能解决，应及时请老师来指导，切不可敷衍过关，草草了事.还有读数，需要有足够的耐心和细心，尤其是对一些精度比较高的仪器，读数一定要按照正确的读数方法并且一定要细心.对于数据的纪录，则要求我们要有原始的数据纪录，它是记载物理实验全部操作过程的基础性资料.而且在实验过程中必须认真地观察实验现象，并做如实的记录.如果发现实验现象与实验理论不符合，或者测试结果出现异常，就应该认真检查原因，并细心重做实验.实验完成后，应把所有的实验仪器恢复到原位，并认真清理实验台. 在实验操作完成后，应认真地处理实验数据.实验数据是对实验定量分析的依据，是探索，验证物理规律的第一手资料.在系统误差一定的情况下，实验数据处理得恰当与否，会直接影响偶然误差的大小.所以对实验数据的处理是实验复习的重要内容之一.在这一学期中我们学到的处理数据的方法有： 1. 平均值法 取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法.通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似. 2. 列表法 实验中将数据列成表格，可以简明地表示出有关物理量之间的关系，便于检查测量结果和运算是否合理，有助于发现和分析问题，而且列表法还是图象法的基础. 列表时应注意：①表格要直接地反映有关物理量之间的关系，一般把自变量写在前边，因变量紧接着写在后面，便于分析.②表格要清楚地反映测量的次数，测得的物理量的名称。

8.求一篇与物理方面有关的小论文

授之以鱼不如授之以渔！蛋卷是某大学国际贸易学系学生，很高兴能帮上你。

其实有个很好的办法可以让你迅速拿到这样的文献。我们一般找中英文的文献和论文都是用这样的办法。

上google，然后收索你要的作品名称或者重点词汇在后面加.pdf.例如 “物理论文.pdf”或者“物理论文.doc” 这样。你要找什么论文或者文献就重点词+.pdf 或者重点词+.doc 蛋卷用这个办法屡试不爽，你可以多找几篇，看看论文的架构和作者的思路，并且适当参考。

蛋卷提醒使用此方法应该注意的问题：1.一定要用google，因为只有google带有强大的pdf文件检索功能，baidu效果会偏差。 2.注意重点词，如果用一个重点词找不到合适的论文，建议换几个重点词试试，肯定可以下到论文 3.尽量从检索页第一页偏下方开始找论文。

因为google也是有检索排行的，所以一些论文网站会排在你检索到的信息前面，一般都是需要注册或者付费下载。一般直接点开链接就出现下载的页面在检索页第一页靠后一点的位置开始。

4.多试试，肯定有。相信蛋卷。

5.另外，推荐SINA的网络互动硬盘，里面有很多人上传的资料。直接关键词汇查找，会找到比较多的结果，然后找不需要积分下载的（非常多），无需注册！SINA互动网络地址： .cn/ 希望蛋卷的回答可以帮上你。

bp神经网络毕业论文

1.本人的毕业设计时给予BP神经网络的水质评价,我对神经网络一无所

我研究生阶段也学习了神经网络，当然主要也是学习了基于误差反向传播算法（BP）的多层感知器（BP神经网络这个称呼是不对的）。

我学习的心得是：

先看丛爽主编的《面向MATLAB的工具箱的神经网络理论与应用》，感觉比较好。

看了差不多之后，强烈建议看外国人写的《Neural Network Design》，作者是Martin Hagan，为什么这本书是非常好的入门、进阶教材呢？因为这本书里把神经网络的学习和MATLAB联系起来了。利用MATLAB来辅助进行实验，领悟神经网络的知识，这是一个非常好的学习模式。

之后，进阶了，自己再看看怎么规划。

希望你能认真学习。

我加了一个神经网络讨论群，气氛还挺好的

38264063

2.基于模拟退火算法的BP神经网络学习方法

模拟退火优化BP神经网络在SMT片式元件焊点质量评价中的应用摘要：针对SMT(surface mount technology：表面组装技术)片式元件焊点缺陷类别繁多、缺陷原因复杂的问题，本文采用模拟退火算法（Simulated annealing）和BP神经网络相结合的方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的片式元件焊点样本数据为例进行分析评价。

结果表明，该方法可以准确的、快速的对焊点缺陷进行识别，从而为焊点质量评价奠定基础。关键词：模拟退火算法 BP神经网络算法 焊点 缺陷 Abstract: There are many kinds of default of SMT (Surface Mount Technology) solder joints, and the reasons of these default solder joints are rather complex. This paper combines simulated annealing with BPNN to establish a SMT solder joint estimate model, and apply it to inspect the test sample which from the product line. The result show that the SABP can check out the types of default solder joint quickly.Keywords: Simulated annealing BP neural networks Solder joint Default引言焊点作为连接元器件与印制板的中介，起着电气互联与机械支撑的作用，焊点的好坏直接影响着电路板的工作状态。

焊点缺陷类型繁多、缺陷类型难于识别、缺陷原因错综复杂，难于处理[1]。目前SMT生产线焊点检测一般采用在线测试为主，关键工序使用光学检测设备或者借助人工目检的方法进行焊点检测。

这种方法过于依赖人工，不能做到完全可靠的对焊点质量进行鉴别。而智能鉴别方法通过学习大量样本，获取样本特征信息与因果关系，能够做到对焊点缺陷可靠的鉴别。

BP神经网络自上世纪90年代以来发展比较快速、应用较为广泛的一种网络，这个网络由大量神经元有机组合而成的一个具有高度自适应的非线性系统，它通过大量样本学习来挖掘隐含在样本的因果关系，因而可以表达复杂的非线性关系。但是由于采用梯度训练法，不可避免地存在易陷入局部最小的问题。

对于神经网络的改进方法有很多种，如变步长法、变尺度法、积累误差校正法、与遗传算法相结合的改进方法，这些改进方法相对标准BP算法有了一定程度的提高，但是在收敛速度与精度方面不能达到要求，或者操作方法比较复杂。本文采用SABP（模拟退火优化BP神经网络）方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的焊点样本数据进行分析评价。

结果表明，该方法可以较好的、快速的完成对焊点质量的评价。

3.我研究BP神经网络,想问下插做数据如何用,起到什么作用,求详解

多看看文献吧神经网络可以用作分类、聚类、预测等。

神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。

虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。 首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。 其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。

对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。 再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。

因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。 最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。

也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。

4.人工神经网络的论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分4.人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予（0,1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。

这时如果输出为“1”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。

当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于：（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境（称为有教师学习），或者对输入进行自适应学习（称为无教师学习），不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。

它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件（结点） 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识。

5.BP神经网络中的激励函数除了S型函数,还有什么函数

一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数 ，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。

以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。

算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法（traingdx）,Levenberg-Marquardt反向传播算法（trainlm）等等，我列出的这两种是最常用的，其中BP默认的是后一种。数据上，看看是不是有误差数据，如果有及其剔除，否则也会影响预测或识别的效果。

6.哪位英语达人帮我把我的毕业设计概要翻译成英文啊,文字不多,帮帮

Abstract

In this paper, BP neural network model and structure, BP learning rules, based on the construction of the BP neural network forecasting model to study the neural network size, the ability to promote such issues. And the establishment of the BP neural network model, a single-hidden multi-input-output system, product sales forecast changes in the structure of the network node of the hidden layer optimization, an effective solution of the hidden layer neural network node selection issue.

This paper briefly introduced the neural network of sales and basic knowledge of the basic concepts of data mining, various models. BP gave a briefing on neural networks in MATLAB in the design and implementation, on how to create a MATLAB BP neural network, the network how to initialize, training and simulation, and introduced the paper often used some of MATLAB function. Matlab and programming designed by the network.

This paper was the actual sales forecast study to prove that this model established by the research and effective use is made of. Not only simplifies the network structure, and improve the forecast accuracy. More satisfactory results, the paper established by the Help BP Neural networks based on the sales forecast model with better forecasting capabilities and better promotion of capacity building verified paper-based BP neural network of sales forecasting model of effectiveness and universality .

This paper in their predecessors on the basis of research results, for display complex market economic system needs an objective, to the author's own views and opinions, and they put into practice, hoping to play a role in the practical work.

Key words: neural networks, BP algorithm, MATLAB, sales forecasts

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