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1、南京邮电大学通达学院毕 业 设 计（论 文）题 目： 基于BP算法的神经网络技术研究与应用 专 业： 学生姓名： 班级学号： 指导教师： 指导单位： 日期：2012年 12 月3日至 2013年 6 月 21 日摘 要本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，掌握BP网络的形成步骤。学会使用Matlab中的神经网络工具箱函数，采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近，样本分类和样本含量估计问题中，并分析相关参数或算法对运行结果的影
2、响。最后对BP神经网络算法进行了展望。关键字: 神经网络；BP神经网络；函数逼近；仿真实验ABSTRACTThis paper first explains the purpose and significance of the topic research. Commentary studies current situation at the problem home and abroad. Leads to the existing problems. and then have analyzed algorithmic basal principle of neural network
3、s, Give algorithmic concert of classics neural networks out the realization method. Summing up the characteristics of neural network algorithm. Master the forming step of BP network. The arithmetic of BP neural network is realized in Matlab software. The algorithm applies of BP neural networks to th
4、e function approximation problem,Sample classification and computes the swatchcontent. And analysis of relevant parameters on the results of algorithm. Finally, The BP neural network algorithm is Outlook.Key words: Neural network；BP neural network；Function approximation；Simulation experiment目 录第一章 引
5、言1 1.1 神经网络的概述1 1.2人工神经网络的研究目的和意义1 1.3神经网络的发展与研究现状21.3.1神经网络的发展21.3.2神经网络的研究现状3 1.4神经网络研究目前存在的问题3 1.5 神经网络的应用领域3第二章 BP神经网络概述52.1 BP神经网络介绍52.2 神经元52.2.1人工神经元52.2.2生物神经元92.3 BP神经网络原理92.4 BP神经网络的主要功能112.5 BP神经网络的优点和缺点12第三章 BP神经网络的应用153.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数153.1.1 MATLAB工具箱介绍153.1.2 BP网络创建函数163.1.3 神经元
6、上的传递函数163.1.4 BP网络学习函数173.1.5 BP网络训练函数173.2 BP网络在函数逼近中的应用173.2.1 问题的提出173.2.2 基于BP神经网络逼近函数173.2.3 不同频率下的逼近效果213.2.4 讨论233.3 仿真实验233.3.1 BP神经网络MATLAB设计233.3.2 各种BP学习算法MATLAB仿真253.3.3 各种算法仿真结果比较与分析273.3.4 调整初始权值和阈值的仿真283.3.5 其他影响因素仿真313.4 BP神经网络在样本分类中的应用313.4.1问题的提出313.4.2 基于BP神经网络的样本分类32结束语36致 谢37参考文
7、献38附录A40 第一章 引言1.1神经网络的概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），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，从而达到处理信息的目的。神经元网络是机器学习学科中的一个重要部分，用来classification或者regression。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）思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑
8、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存储在网络上；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。1.2人工神经网络的研
9、究目的和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单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真实世界物体所作出的交互反应。人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，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。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。
10、（3）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，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以达到的效果。 人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研
11、究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。1.3神经网络的发展与研究现状1.3.1神经网络的发展神经网络诞生半个世纪以来，经历了五个阶段：（1） 奠基阶段：早在40年代初，神经解剖学、神经生理学、心理学以及人脑神经元的电生理的研究等都富有成果。其中，神经生物学家McCulloch提倡数字化具有特别意义。他与青年数学家Pitts合作，从人脑信息处理观点出发，采用数理逻辑模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称MP模型，他们认识到了模拟大
12、脑可用于逻辑运行的网络，有一些结点及结点与结点之间相互联系，构成一个简单神经网络模型。其主要贡献在于结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能，从而开创了神经网络的研究。这一革命性的思想，产生了很大影响。（2） 第一次高潮阶段：1958年计算机科学家Rosenblatt基于MP模型，增加了学习机制，推广了MP模型。他证明了两层感知器能够将输入分为两类，假如这两种类型是线性并可分，也就是一个超平面能将输入空间分割，其感知器收敛定理：输入和输出层之间的权重的调节正比于计算输出值与期望输出之差。他提出的感知器模型，首次把神经网络理论付诸工程实现。（3） 坚持阶段：神经网络理论那遥远但
13、并非遥不可及的目标着实吸引了很多人的目光，美国军方认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要，并对它的投资兴趣非常大，而对其实践的效果也比较满意。（4） 第二次高潮阶段：Kohonen提出了自组织映射网络模型，映射具有拓扑性质，对一维、二维是正确的，并在计算机上进行了模拟，通过实例所展示的自适应学习效果显著。他认为有可能推广到更高维的情况。（5） 新发展阶段：从神经网络理论的发展史看，它的高潮阶段是很容易度过的。IJCNN91大会主席Rumelhart意识到这一点，在他的开幕词中有一个观点，神经网络的发展已到了一个转折的时期，它的范围正在不断扩大，其应用领域几乎包括各个方面。半个世纪以来，这门
14、学科的理论和技术基础已达到了一定规模，笔者认为，神经网络到了新发展阶段，需要不断完善和突破，使其技术和应用得到有力的支持。1.3.2神经网络的研究现状进入20世纪90年代以来，神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。1）开发现有模型的应用，并在应用中根据实际运行情况对模型、算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。2）充分发挥两种技术各自的优势是一个有效方法。3）希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用模型和算法。4）进一步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。1.4神经网络研究目前存在的问题人工神经网络理论本身也在完善和发展中。如神经的稳定性和收敛性问题有待进一步研究。神经网络结构和神经元数量的确定还没有成熟的理论等。如广泛使用的BP网络就存在：(1)收敛速度慢，且收敛速度与初始权值选取有关(2)网络结构设计，即隐层及接点数的选择尚无理论指导(3)新加人的样本会影响已训练好的样本(4)存在局部最小问题人工神经网络自身的问题直接影响其应用。包括在经济领域的应用。随着人工神经网络研究和应用的不断深入。一些改进算法和技术，如模拟退火算法、遗传算法(GA)、模糊技术、小波分析等和神经网络逐步融合，提高了神经网络模型的工作性能。例如运用模糊技术克服一般神经网络学习过程复杂、收敛速度慢的弱点，
