BP神经网络在分类与预测中的应用.ppt
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BP神经网络在分类与预测中的应用.ppt
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一、一、BP神经网络神经网络二、二、徽章的分类徽章的分类三、三、光催化臭氧氧化处理自来水光催化臭氧氧化处理自来水BP神经网络在分类与预测中的应用BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。
改造自然和认识自身的理想。
(1)探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设计具有人类智能的计算机系统。
计具有人类智能的计算机系统。
(2)探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。
和研究人脑智能的物质过程及其规律。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法
(1)
(1)生生理结构的模拟理结构的模拟用仿生学观点,探索人脑的生理结构,把对人脑的用仿生学观点,探索人脑的生理结构,把对人脑的微观结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络微观结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称,简称ANN)方法。
)方法。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法
(1)
(1)生生理结构的模拟理结构的模拟
(2)
(2)宏观功能的模拟宏观功能的模拟从人的思维活动和智能行为的心理学特性出发,利从人的思维活动和智能行为的心理学特性出发,利用计算机系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟,即符用计算机系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟,即符号处理方法。
号处理方法。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容
(1)
(1)理理论研究论研究ANN模型及其学习算法,试图从数学上描述模型及其学习算法,试图从数学上描述ANN的动力学过程,建立相应的的动力学过程,建立相应的ANN模型,在该模型的基础模型,在该模型的基础上,对于给定的学习样本,找出一种能以较快的速度和上,对于给定的学习样本,找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值,使系统达到稳定状较高的精度调整神经元间互连权值,使系统达到稳定状态,满足学习要求的算法。
态,满足学习要求的算法。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容
(1)
(1)理理论研究论研究
(2)
(2)实现技术的研究实现技术的研究探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。
的途径。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容
(1)
(1)理理论研究论研究
(2)
(2)实现技术的研究实现技术的研究(3)(3)应用的研究应用的研究探讨如何应用探讨如何应用ANN解决实际问题,如模式识别、故解决实际问题,如模式识别、故障检测、智能机器人等。
障检测、智能机器人等。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述人工神经网络是由具有适应性简单的单元组成的广人工神经网络是由具有适应性简单的单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实物体所作出的交互作用。
真实物体所作出的交互作用。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征
(1)
(1)巨量并行性巨量并行性
(2)
(2)信息处理和存储单元的有机结合信息处理和存储单元的有机结合(3)(3)自组织自学习功能自组织自学习功能1.1.6ANN研究的目的和意义研究的目的和意义BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征
(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了解了解它们相互联系和相互作用的机理它们相互联系和相互作用的机理,揭示思维的本质,探揭示思维的本质,探索智能的本源。
索智能的本源。
1.1.6ANN研究的目的和意义研究的目的和意义BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征
(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即机,即ANN计算机。
计算机。
1.1.6ANN研究的目的和意义研究的目的和意义BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络研究仿照脑神经系统的人工神经网络,将在模式将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。
以达到的效果。
1.1.6ANN研究的目的和意义研究的目的和意义1.1.7神经网络研究的发展神经网络研究的发展BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征
(1)第一次热潮第一次热潮(40-60年代未年代未)1943年,美国心理学家年,美国心理学家W.McCulloch和数学家和数学家W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型在提出了一个简单的神经元模型,即即MP模型模型.1958年,年,F.Rosenblatt等研制出了感知机等研制出了感知机(Perceptron)。
1.1.6ANN研究的目的和意义研究的目的和意义1.1.7神经网络研究的发展神经网络研究的发展BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.1研究研究ANN目的目的1.1.2研究研究ANN方法方法1.1.3ANN的研究内容的研究内容1.1.4人工神经网络概述人工神经网络概述1.1.5脑神经信息活动的特征脑神经信息活动的特征
(2)低潮低潮(70-80年代初年代初)(3)第二次热潮第二次热潮1982年,美国物理学家年,美国物理学家J.J.Hopfield提出提出Hopfield模型,它是一个互联的非线性动力学网络,模型,它是一个互联的非线性动力学网络,他解决问他解决问题的方法是一种反复运算的动态过程题的方法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处这是符号逻辑处理方法所不具备的性质。
理方法所不具备的性质。
1987年首届国际年首届国际ANN大会在大会在圣地亚哥召开圣地亚哥召开,国际国际ANN联合会成立,创办了多种联合会成立,创办了多种ANN国际刊物。
国际刊物。
BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.8神经网络基本模型神经网络基本模型BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1.9人工神经网络研究的局限性人工神经网络研究的局限性1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.8神经网络基本模型神经网络基本模型(11)ANN研究受到脑科学研究成果的限制研究受到脑科学研究成果的限制(22)ANN缺少一个完整、成熟的理论体系缺少一个完整、成熟的理论体系(33)ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩研究带有浓厚的策略和经验色彩(44)ANN与传统技术的接口不成熟与传统技术的接口不成熟BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1.9人工神经网络研究的局限性人工神经网络研究的局限性1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.8神经网络基本模型神经网络基本模型黑箱BP神经网络在分类与预测中的应用神经网络在分类与预测中的应用一、一、BP神经网络神经网络1.1.9人工神经网络研究的局限性人工神经网络研究的局限性1.1神经网络神经网络(ArtificialNeuralNetwroks,简称简称ANN)1.1.8神经网络基本模型神经网络基本模型黑箱一般而言一般而言,ANN与经典计算方法相比并非优越与经典计算方法相比并非优越,只只有当常规方法解决不了或效果不佳时有当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示方法才能显示出其优越性
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