2023年神经网络心得.docx

神经网络心得[定稿] 时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。 我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很浅薄，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的开展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。 接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好似什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧…… 过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写完了之后有一点小小的成就感，我终于给做出来了，可当时我们还是不知道如rbf网络和bp网络怎么应用，只是有那么点熟悉，有那么点感觉。最重要的时刻到了，在课堂中老师提的问题，我显得是那么生疏，满脸的惆怅，对问题不知所措，迷茫与疲惫缠绕着我的身心。每次上课之前我都要花上一段时间去预习课程内容，但是每次看的都是一脸迷茫，一知半解。老师所说的每一句话，我要想半天才会明白过来。这事我猜知道，根底是多么的重要，而且我知道学习知识最重要的是要学会应用和实践。不然就只能只上谈兵，但是一到应用我就不知从何下手。因此，我知道我还有很长的路要走。 其中的辛酸与乐趣大概也只有一块学习的学友们了解。在这近两个月中我们体会到了坚持的力量。遇到问题，不能退缩，只能前进。坚持就是胜利。问题只有在不断的思考和学习中才能解决。同时，也能是自己得到提高。 经过几周的的学习我对神经网络的理解能力明显有所提高。在神经网络中我们可以用跳跃性的思维去思考问题，这锻炼了我们的跨越式思维，提高了我们的能力，增强了我们的自信心，在人生道路上选择的关键时刻起了很大的作用，让我们明白了独立思考，开阔眼界，在科研方面所发挥的重要作用，使我们“学以致用，终生受益。 在此，我们要感谢授课的李晓强老师，谢谢李老师在这近两个月来对我们的关心。通过这八周的学习，锻炼了我的能力；增加了对人工神经网络知识的了解；提高了创新意识和解决问题的能力。 第二篇。神经网络程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的屡次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。 注意： （1）递归就是在过程或函数里调用自身； （2）在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。人工神经网络（artificialneuralnetworks，简写为anns）也简称为神经网络（nns）或称作连接模型（connectionmodel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而到达处理信息的目的。神经网络是： 思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种根本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规那么进行推理的过程；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，结果是突然间产生想法或解决问题的方法。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储在网络上;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。 神经网络的主要的研究工作集中在以下几个方面： （2）建立理论模型 根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。 （3）网络模型与算法研究 在理论模型研究的根底上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。 神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个根本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。 （4）人工神经网络应用系统 在网络模型与算法研究的根底上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。 人工神经网络的工作原理 人工神经网络首先要以一定的学习准那么进行学习，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〞。所以网络学习的准那么应该是：如果网络作出错误的的判决，那么通过网络的学习，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〞所对应的图象模式输入给网络，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），那么使连接权值增大，以便使网络再次遇到“a〞模式输入时，仍然能作出正确的判断。 如果输出为“0〞（即结果错误），那么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，当给网络轮番输入假设干个手写字母“a〞、“b〞后，经过网络按以上学习方法进行假设干次学习后，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，能够作出迅速、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，那么它能记忆、识别的模式也就越多。 生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系开展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。 各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一 特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来比照一下： 假设从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度那么远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的根本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运发动可以表现出非凡的运动技巧等等。 普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。 人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以 开展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规那么，那么具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。 理论研究可分为以下两类： 1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。 2、利用神经根底理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。 应用研究可分为以下两类： 1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。 2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括： 模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断开展，神经网络的应用定将更加深入。 内容简介 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的bp网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，rbf网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反响网络，hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。 自适应控制adaptivecontrol 定义1。不管外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最正确状态的一种控制方法。 定义2。采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性〞是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标到达并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。 自适应控制和常规的反响控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行