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1、人工神经网络(Artificial Neural Networks杨珂玲统计与应用数学系 、BP神经网络在实例上目录、引例、人工神经网络、BP神经网络 的应用 “1、引例。1981年生物学家格若根 (W. Grogan ) 和维什(W，Wirth) 发现了两类蚊子(或飞螃midges).， 他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长，数据如下: ，翼长”触角长类别 。 翼长”触角长 类别aiIE7SL14 AD “TS Af。1.96， 1.18 Apf 。 让S2ET35 和”1.86出UL20RADH 。 节0905入f72 人 。170 140 Af。2.00 1.26 Apf 六7。2
2、.00 1.28 Apf 5 182 154Af1.96 130 Apf 。 2.08 ”1.56 Af”174 136 人Af。 问: 如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长分别方(24下80) 028王134 (0140呈204) 村它们应分别属于哪一个种类?。解法一:把避长作纵坐标，触角长作横坐标，那么每个蚊子的翼长和触角决定了坐标平面的一个点.鞭中 6个蚊矛属于 APf类; 用黑点“2表示;9个蚊子属 Af类， 用小圆团“。 ”表示得到的结果见图1 O af apf “图1 飞嵌的触角长和翼长 。 思路: 作一直线将两类飞蝶分开。例如;， 取A= (1.44，2.10) 和 B=(1
3、.10，1.16)，usy= 1.47x - 0.017，人 y表示辟长:。， 分类规则: 设二个蚊子的数据为xy) ，如果y宇1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类，如果y1.47x - 0.017; 则判断蚊子属At类.。分类结果: (1.24，1.80)，(1.28，1.84)属于Af类;， (1.40，2.04) 属于 Apf类.3 4(1.44,2.10)2.12.0O af apf 11 12 13 14 15 1.6 开了(1.10,1.60)图2 ”分类直线图。 缺陷: 根据什么原则确定分类直线?。若取A=(1.46,2.10)，B=(1.1,1.6)不变，则分类直线
4、变为 y=1.39x+0.071分类结果变为: (1.24,1.80)， (140,2.04) 属手Apf类;(1.28,1:84)属于At类 ，哪二分类直线才是正确的呢?e因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的问题. 一般地讲，应该充分利用已知的数据信息来确定判别直线， “再如，如下的情形已经不能用分类直线的办法: 。新思路:将问题看作一个系统，飞昱的数据作为输入，飞虹的类型作为输出，研究输入与输出的关系，2、人工神经网络2.1 人工神经网络概述。 人工神经网络是由大量的、简单的处理单元称为神经元) 广泛地相互连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征是一个高度复杂的非线性动力学系统。 9
