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1、东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学人工神经网络及应用人工神经网络及应用主讲主讲: :张文超张文超东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学在能源动力行业中的应用在能源动力行业中的应用p两相流两相流 流型识别流型识别 流动不稳定性分析、预测流动不稳定性分析、预测 两相流动图像处理两相流动图像处理p风功率、太阳能功率预测风功率、太阳能功率预测p能源消耗分析、需求预测能源消耗分析、需求预测p锅炉燃烧锅炉燃烧p油页岩油页岩2东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学神经网络的应用场景神经网络的应用场景p系统十分复杂，无法建立系统的准确数系统十分复杂，无法建立系统的准确数学模型
2、，只能获取一些数据；学模型，只能获取一些数据；p存在描述系统的数学模型，但在某些情存在描述系统的数学模型，但在某些情况下求解十分困难；况下求解十分困难；p对结果的要求不是特别精确。对结果的要求不是特别精确。3东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/174课程目的和基本要求p掌握人工神经网络的基本理论。p介绍常见的人工神经网络模型。p应用人工神经网络解决实际应用中的问题。东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学课程安排课程安排内容内容课课次次第第1、2章章基基础础3第第9、10章章设计设计和和展望展望1端午端午节节放假放假1总总复复习习最后一最后一节课节课1第第38
3、章章14个神个神经经网网络络105东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学6原原则则内容内容最基本最基本单层单层感知器感知器最常用最常用BP、RBF比比较较新（先新（先进进）SVM基于基于单层单层感知器感知器BP、RBF、SVM一一块讲块讲同一大同一大类讲类讲一种一种（1.按影响力、相按影响力、相关性排；关性排；2.能能讲讲多多少是多少）少是多少）大大类类代表代表竞竞争学争学习习SOM反反馈馈神神经经网网络络离离散散型型Hopfield（连续连续性性选讲选讲）组组合学合学习习CPN其它其它（不（不讲讲）竞竞争学争学习习ART组组合学合学习习LVQ反反馈馈神神经经网网络络双向双向联联想想
4、记忆记忆随机神随机神经经网网络络递归递归神神经经网网络络基于数学原理基于数学原理主分量分析主分量分析小小脑脑模型模型CMAC东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学讲课方式及其它讲课方式及其它p以讲为主，讲、记、练结合以讲为主，讲、记、练结合p纪律：考勤、迟到、课堂纪律纪律：考勤、迟到、课堂纪律p考试考试 80%80%7东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/178学习支持网站神经网络学习网站神经网络学习网站p智能中国网论坛智能中国网论坛pMATLABMATLAB中文论坛中文论坛神经网络参考书籍：神经网络参考书籍：pMATLABMATLAB神经网络神经网络东北电力
5、大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学人工神经网络第一章第一章: : 绪论绪论1.1 1.1 人脑与计算机人脑与计算机1.2 1.2 人工神经网络发展简史人工神经网络发展简史1.3 1.3 神经网络的基本特征与功能神经网络的基本特征与功能1.4 1.4 神经网络的应用领域神经网络的应用领域东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学10东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学1.1 1.1 人脑与电脑人脑与电脑p人脑强大人脑强大oror电脑强大？电脑强大？2024/9/1711东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学1.1 1.1 人脑与电脑人脑与电脑p钱学森先生认为：人
6、脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵钱学森先生认为：人脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵感思维三种基本方式。感思维三种基本方式。l迄今为止，计算机在解决与形象思维和灵感思维相关的问题时，显得无能为力。如人脸识别、骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题，人脑可以从中体会那些只可意会不可言传的直觉和经验，可以根据情况灵活掌握处理问题的规则，从而轻而易举地完成此类任务，而计算机在这方面显得十分笨拙。2024/9/1712 SZU东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学13(一一)记忆与联想能力记忆与联想能力(二二)学习与认知能力学习与认知能力(三三)信息加工能力信息加工能力(四四)信息综合能力信息
7、综合能力(五五)信息处理速度信息处理速度一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息处理能力的比较东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/17141.1 概述概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息处理能力的比较唐诗三百首唐诗三百首记记忆忆与与联联想想能能力力PK东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/17151.1 概述概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息处理能力的比较学学习习与与认认知知能能力力熟能生巧书读百遍，其义自见东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/171.1 概述
8、概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息处理能力的比较信信息息加加工工能能力力非逻辑加工非逻辑加工逻辑加工逻辑加工模糊逻辑模糊逻辑辩证逻辑辩证逻辑二值逻辑二值逻辑回忆回忆联想联想想象想象 二值逻辑二值逻辑东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/171.1 概述概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息处理能力的比较信信息息综综合合能能力力综合判断综合判断耳听耳听八方八方眼观眼观六路六路经验直经验直觉觉东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学2024/9/17181.1 概述概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较一、人脑与计算机信息
9、处理能力的比较信信息息处处理理速速度度东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学电脑电脑人脑人脑记忆与联记忆与联想能力想能力 信息的记忆由存贮器完成。信息不变；不会遗忘；会被覆盖；相邻存储单元之间互不相干对信息进行筛选、回忆和巩固的联想记忆联想记忆能力在外界输入信息刺激下，联想到一系列相关的存贮信息学习与认学习与认知能力知能力 功能和结果都是确定不变确定不变的。在不断重复的过程中不会总结或积累任何经验，因此不会主动不会主动提高自己解决问题的能力。对经验作出反映而改变行为改变行为从实践中不断抽取知识，总结经验的能力。信息加工信息加工能力能力 逻辑加工能力，仅限于二值逻辑二值逻辑 0/1不仅
10、局限于数值或逻辑运算，而且可以辨证思维辨证思维，能产生直觉判直觉判断或灵感断或灵感一类的思维活动。信息综合信息综合能力能力 信息综合能力取决于它所执行的程序对信息进行归纳、类比和概括，综合起来解决问题。它不仅逻辑思维原则，而且可以经验地、模糊地甚至是直觉地做出一个判断。信息处理信息处理速度速度 数值处理方面在基于形象思维、经验与直觉的判断方面19东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学20二、人脑与计算机信息处理机制的比较二、人脑与计算机信息处理机制的比较p( (一一) )系统结构系统结构p( (二二) )信号形式信号形式p( (三三) )信息存储信息存储p( (四四) )信息处理机制
11、信息处理机制东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学人脑人脑电脑电脑系统结构系统结构神经网络由数百亿神经元相互连接组合而成。每个神经元相当于一个超微型信息处理与存储单元，只能完成一种基本功能，而连接后形成的神经网络可进行各种极其复杂的思维活动。由各种二值逻辑门电路构成的逻辑机器，它由运算器、控制器、存贮器和输入输出设备组成。信号形式信号形式 模拟量和离散脉冲两种形式。模拟量信号具有模糊性特点离散的二进制数和二值逻辑形式，必须用确定的逻辑表达式来表示。不能处理模糊逻辑关系和非逻辑关系信息存储信息存储方式方式 分布地存储于整个系统中，不是相互孤立的，而是联想式的。从失真和缺省的模式中恢复出
12、正确的模式存储器中，且存储单元之间相互孤立。信息处理信息处理机制机制 高度并行的非线性信息处理系统。信息存储与信息处理一体化的并行处理方式有限集中的串行信息处理机制21东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学22 人脑的结构、机制人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。奥秘和智慧。 现在是探索脑的奥秘，现在是探索脑的奥秘，从中获得智慧，在其启发从中获得智慧，在其启发下构造为人类文明服务的下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了！高级智能系统的时候了！人类的发展与工具之间的关系东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学23三、什么是人工神经网络三、什么
13、是人工神经网络p 生物神经网络生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。p人工神经网络人工神经网络 以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学24人工神经网络定义人工神经网络定义p神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统某种方式相互连接而形成的
14、计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。信息的。p人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式。构、连接强度以及各单元的处理方式。p人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。能的信息处理系统。东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学阶段阶段时期时期标志标志原因原因启蒙时期1890-1969心理学、生理学的发展1969，感知
15、器人脑结构与功能的研究低潮时期1969-19821969，感知器1982，神经网络和物理系统认识、应用和实现方面数字计算机（冯诺依曼）依然在发展（ARTSOM）复兴时期1982-19861982，神经网络和物理系统1986，并行分布式处理模拟与数字混合的超大规模集成电路实用化数字计算机的发展在视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上困难新时期1987-1987，首届国际人工神经网络学术会议251.2 1.2 人工神经网络发展简史人工神经网络发展简史东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学未来：数字计算机与神经计算机结合未来：数字计算机与神经计算机结合26东北电力大学东北电力大学东北电力
16、大学东北电力大学271.3 1.3 神经网络的基本特征神经网络的基本特征结构特征：结构特征：并行式处理（时间）并行式处理（时间）分布式存储（空间）分布式存储（空间）容错性容错性能力特征：能力特征：自学习（训练）自学习（训练）自组织（构建）自组织（构建）自适应性（调整）自适应性（调整）东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学281.3 1.3 神经网络的基本功能神经网络的基本功能联联想想记记忆忆功功能能东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学291.3 1.3 神经网络的基本功能神经网络的基本功能非线性映射功能非线性映射功能东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学301.
17、3 1.3 神经网络的基本功能神经网络的基本功能分类与识别功能分类与识别功能东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学311.3 1.3 神经网络的基本功能神经网络的基本功能优化计算功能优化计算功能东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学32知识处理功能知识处理功能1.3 1.3 神经网络的基本功能神经网络的基本功能东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学1.4 1.4 神经网络的应用领域神经网络的应用领域p信息处理领域信息处理领域l信号处理、模式识别、数据压缩p自动化领域自动化领域l系统辨识、神经控制器、智能检测p工程领域工程领域l汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程p经济领域经济领域p医学领域医学领域2024/9/1733 SZU东北电力大学东北电力大学东北电力大学东北电力大学34第一章小结第一章小结p(1)(1)什么是人工神经网络什么是人工神经网络p(2)(2)人工神经网络的基本特征人工神经网络的基本特征p(3)(3)人工神经网络的基本功能人工神经网络的基本功能
