人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法精選(九篇)

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第1篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

【關鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡；預測；誤差

1.引言

許多金融學家和計量學家對發(fā)達國家成熟市場的波動性進行了廣泛的研究，但是在對股市的預測上，由于人們在知識、能力、經(jīng)驗上存在著較大的差異，加之問題本身又具有很大的隨機性和高度的非線性，即使是一些金融專家、炒股高手對出現(xiàn)的同一復雜行情進行分析，往往也會得出不同的結(jié)論。此外，傳統(tǒng)方法還要事先知道各種參數(shù)，以及這些參數(shù)在什么情況下應作怎樣的修正。這都給預測股市帶來一定的困難。

基于以上股市預測的困難性，本文提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法。隨著計算機、人工智能尤其是專家系統(tǒng)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術逐漸成熟并開始應用于各個領域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡）作為一種由大量簡單神經(jīng)元廣泛相互聯(lián)接而成的非線性映射或自適應動力系統(tǒng)，恰好能有效解決股市預測處理中常見的困難，因此它很快在股市預測分析與處理領域得到了廣泛的應用。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡介紹

2.1 BP 網(wǎng)絡算法的基本原理

2.1.1 標準的BP 網(wǎng)絡算法的基本原理

BP(Back Propagation)網(wǎng)絡是反向傳播的多層前饋式網(wǎng)絡，是目前使用最為廣泛的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡。它的核心是BP算法，一種對于多基本子系統(tǒng)構成的大系統(tǒng)進行微商計算的嚴格而有效的方法，采用最小均方差學習方式。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的原理說到底就是給它一些輸入變量，然后就有一個輸出，輸出值的情況與實際的情況進行比較，差多少，然后再進行網(wǎng)絡的內(nèi)部調(diào)整，屬于有導師的學習規(guī)則，使得網(wǎng)絡輸出與實際逼近。

神經(jīng)網(wǎng)絡能學習和存貯大量的輸入―輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數(shù)學方程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡由非線性函數(shù)組成，而由一系列不同權重的線性過濾器組合而成：

2.1.2 BP網(wǎng)絡算法的優(yōu)化

由于常用的BP算法主要缺點為收斂速度慢，局部極值，難以確定隱含層和隱含層的個數(shù)，使得在實際應用中BP算法很難應用，因此，出現(xiàn)了許多改進算法。BP算法的改進主要有兩種途徑，一種是采用啟發(fā)式學習方法；另一種則是采用更有效的優(yōu)化算法，本文采用了動量法和學習率自適應調(diào)整的策略，從而提高了學習速度并增加了算法的可靠性。動量法降低了網(wǎng)絡對于誤差曲面局部極值的敏感性，有效地抑制了網(wǎng)絡陷于局部極小。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型識別及步驟

模式通常指對事物的一種定量描述或結(jié)構描述，“識別”是指對客觀事物按其物理特征進行分類。模式識別的基本原理就是從待識別對象和理想標本之間若干特征的相似性推斷它們之間總體的相似性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別過程分為訓練階段和模式分類階段，分為初始化、數(shù)據(jù)與處理、網(wǎng)絡訓練以及模式分類四個步驟。以下利用實證分析來進行著四個步驟。

3.實例分析

下面以上證的某股600個交易日的股票價格收盤指數(shù)作為原始樣本數(shù)據(jù)，對上述神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行求解，預測20天的收盤價，與實際收盤價進行比較，并求出其誤差：

式中，表示第日的實際收盤指數(shù)，表示第日的預測值，表示誤差。主要按照如下幾部分來處理：（1）準備600個數(shù)據(jù)的時間序列，進行歸一化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡中每個神經(jīng)元的輸出值由傳遞函數(shù)Sigmoid函數(shù)來計算，其輸出值的范圍是（0，1）；（2）留出最后20個數(shù)據(jù)，作為預測檢驗使用；（3）繪制圖像，包括實際值和預測值，能量函數(shù)；（4）分析實際和預測兩曲線的趨勢。

采用I-J-K學習模型，該模型是輸入層I個神經(jīng)元，隱層J 個神經(jīng)元，輸出層K個神經(jīng)元。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練500次、800次、1000次的輸出值和期望值以及能量函數(shù)（或者叫誤差函數(shù)）E，結(jié)果見圖1到圖3。

通過上面的圖示，可以看到用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的效果比較明顯，這說明該模型適用于短期預測嗎，股市的波動在很多地區(qū)都是非常劇烈的，各種因素的綜合作用也使得長期股指的變動具有極大的不確定性，使得預測變得很困難。而BP網(wǎng)絡的算法原理和自學習的特點使其能夠充分挖掘出隱含在樣本數(shù)據(jù)中的規(guī)律性，實現(xiàn)從輸入空間到輸出空間的非線性映射，對樣本數(shù)據(jù)進行精確的擬合。從而BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對于股市上的一些很難看出規(guī)律的數(shù)據(jù)列的預測而言，無疑是一個比較精確的預測方法。

4.結(jié)論

本文介紹了股市的特點以及股市預測的困難性，提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法來解決股市預測問題。文章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本原理，BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的優(yōu)化，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型識別及步驟，最后后以上海證券交易所每日股票價格收盤指數(shù)為分析對象，把原理應用于實際，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對股票價格收盤指數(shù)進行了短期預測，并計算出預測值和實際值的誤差。通過實驗發(fā)現(xiàn)該模型收斂速度快，預測精度非常高，對預測短周期內(nèi)股指波動具有較強的適用性。

參考文獻

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第2篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

關鍵詞: 人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法改進BP算法倒立擺小車

1.引言

倒立擺系統(tǒng)是時變的、非線性、多變量和自然不穩(wěn)定系統(tǒng),在控制過程中,它能有效地反映可鎮(zhèn)定性、魯棒性、隨動性和跟蹤等許多控制中的關鍵問題,是檢驗各種控制理論的理想模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法,在多變量輸入情況下具有精度高、實現(xiàn)快、算法簡單、魯棒性好等優(yōu)點,從而滿足了系統(tǒng)的要求[1]。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法簡介

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)由于具有信息的分布存儲、并行處理和自學習能力等優(yōu)點,在信息處理、模式識別、智能控制等領域得到了越來越廣泛的應用。近年來,已有多種ANN模型被提出研究,80%―90%的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型是采用BP網(wǎng)絡或其改進形式,它是前向網(wǎng)絡的核心部分,體現(xiàn)了網(wǎng)絡最精華的部分[2]。標準的BP網(wǎng)絡是根據(jù)Widrow―Hoff規(guī)則,采用梯度下降算法,主要由信息信號的正向傳播和誤差信號的反向傳播兩部分組成。

但BP網(wǎng)絡存在需較長的訓練時間、收斂于局部極小值等缺點,為此人們對BP算法進行了許多改進。改進主要有兩類:一類采用啟發(fā)式技術,如附加動量法、自適應學習率法;另一類是采用數(shù)字優(yōu)化技術,如共軛梯度法、擬牛頓法、Levenberg―Marquardt(LM)法[3]。由于LM算法收斂速度最快,精度較高,且經(jīng)過大量仿真實驗分析比較,LM效果最好,故我們采用LM法對網(wǎng)絡進行訓練。

LM優(yōu)化方法權重和閾值更新公式[4]為:

其中J為誤差對權值微分的雅可比矩陣,e為誤差向量,μ為一個標量。依賴于μ的幅值,該方法光滑地在兩種極端情況之間變化,即牛頓法(當μ0)和著名的最陡下降法(當μ∞)。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計

3.1訓練樣本的選取

BP神經(jīng)網(wǎng)絡在未經(jīng)任何訓練的情況下,不能作為系統(tǒng)控制器使用。在實際仿真過程中,我們選擇極點配置控制為BP網(wǎng)絡的教師進行學習,經(jīng)過試探訓練,樣本數(shù)為2000時結(jié)果較為合理,此時樣本數(shù)據(jù)能夠反映系統(tǒng)的基本特征,可以得到預期的仿真結(jié)果。極點配置-2+5i-2-5i-5+4i-5-4i;A=[0 1 0 0;0-0.0883167 0.629317 0;0 0 0 1;0-0.235655 27.8285 0];B=[0 0.883167 0 2.35655]’;C=[1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0;0 0 0 1];D=[0 0 0 0]’;p=[-2+5i-2-5i-5+4i-5-4i]; K=acker(A,B,p)。

3.2 BP網(wǎng)絡結(jié)構

BP網(wǎng)絡設計時,增加層數(shù)主要可以進一步降低誤差,提高精度,但卻使網(wǎng)絡復雜化。而增加隱含層的神經(jīng)元數(shù)也可提高誤差精度,且訓練效果更易觀察和調(diào)整。為了使誤差盡可能小,我們要合理選擇初始權重和偏置,如果太大就容易陷入飽和區(qū),導致停頓,一般應選為均勻分布的小數(shù),介于(-1,1)。

根據(jù)需要,在網(wǎng)絡初始化時,BP采用0.5*Rands函數(shù)初始化權值,權值初始值選在(-0.5,0.5),選取訓練目標誤差為0.0001,訓練次數(shù)上限為5000次。通過多次仿真實驗性能比較,選取[4 9 1]的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構,隱含層、輸出層分別采用Tansig、Purelin函數(shù),仿真實驗表明變學習率訓練算法訓練時間長,5000次還不能達到所要求的精度,且系統(tǒng)容易發(fā)散,控制倒立擺效果不好,采用改進的LM訓練算法對網(wǎng)絡進行學習訓練可以得到較好的控制效果且訓練時間短。在實際仿真過程中,BP網(wǎng)絡經(jīng)過53次訓練即達到了訓練目標。

4.BP網(wǎng)絡訓練結(jié)果

圖1分別給出了倒立擺小車位移、擺角和控制力的BP算法與極點配置算法仿真曲線對比圖,仿真結(jié)果表明:相較極點配置,BP算法精度高、實現(xiàn)快、魯棒性好,倒立擺小車在BP算法下只需2.5s左右就可以達到所設定精度的穩(wěn)定效果,且超調(diào)量很小,滿足了系統(tǒng)的要求。

5.結(jié)論

通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法的分析,筆者進行了倒立擺小車改進BP算法的控制系統(tǒng)仿真實驗。仿真表明該改進BP算法收斂性好、計算量小,尤其在非線性和魯棒控制等領域具有良好的應用前景。BP神經(jīng)網(wǎng)絡從理論上可以逼近任意非線性函數(shù),所以它特別適合控制像倒立擺這樣的嚴重非線性、多變量系統(tǒng)。

參考文獻:

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第3篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

關鍵詞：BP算法；神經(jīng)網(wǎng)絡；工業(yè)品出廠價格指數(shù)

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2012）08-0112-02

0引言

工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）是衡量工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出廠價格變動趨勢和變動程度的指數(shù)，是反映某一時期生產(chǎn)領域價格變動情況的重要經(jīng)濟指標，也是制定有關經(jīng)濟政策和國民經(jīng)濟核算的重要依據(jù)。

工業(yè)品出廠價格指數(shù)的調(diào)查范圍是工業(yè)企業(yè)出售給本企業(yè)以外所有單位的各種生產(chǎn)資料和直接出售給居民用于生活消費的各種生活資料。其中，生產(chǎn)資料包括原材料工業(yè)、采掘工業(yè)和加工工業(yè)3類；生活資料包括一般日用品、食品、衣著和耐用消費品4類。在PPI的結(jié)構中，生產(chǎn)資料所占的權重較大，超過了70%；生活資料所占的權重只有不到30%。因此PPI在很大程度上反映的是工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本的高低。目前我國PPI覆蓋了全部39個工業(yè)行業(yè)大類，涉及186個種類，4000多種產(chǎn)品。

我國現(xiàn)行的工業(yè)品價格指數(shù)是采用算術平均法編制的。其中除包括工業(yè)企業(yè)售給商業(yè)、外貿(mào)、物資部門的產(chǎn)品外，還包括售給工業(yè)和其他部門的生產(chǎn)資料以及直接售給居民的生活消費品。通過工業(yè)生產(chǎn)價格指數(shù)能觀察出廠價格變動對工業(yè)總產(chǎn)值的影響。工業(yè)品出廠價格指數(shù)的計算公式為：工業(yè)品出廠價格指數(shù)=工業(yè)總產(chǎn)值總指數(shù)/工業(yè)總產(chǎn)量總指數(shù)×100%。我國目前編制的工業(yè)品出廠價格指數(shù)的4種分組：①輕、重工業(yè)分組；②生產(chǎn)資料和生活資料分組；③工業(yè)部門分組；④工業(yè)行業(yè)分組。權數(shù)計算資料來源于工業(yè)經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)。工業(yè)品出廠價格指數(shù)的權數(shù)確定，采用分攤權數(shù)。

在市場經(jīng)濟活動中，資源配置是通過價格漲跌引導市場主體的經(jīng)濟活動來完成的。因此，價格的波動對經(jīng)濟運行會有很大的影響，價格總水平的波動也是一個重要的宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象。通常認為PPI反映的是工業(yè)品進入流通領域的最初價格，是制定工業(yè)品批發(fā)價格和零售價格的基礎，而CPI反映的是居民購買消費品的價格。

為抑制通貨膨脹，中央銀行需要準確把握通貨膨脹的先行指標，從而正確把握經(jīng)濟和物價的未來走勢并進行前瞻性調(diào)控。根據(jù)價格傳導規(guī)律，PPI對CPI有一定的影響。研究表明PPI引導了CPI變動，其原因是生產(chǎn)資料價格指數(shù)、生活資料價格指數(shù)和原材料、燃料和動力價格指數(shù)都引導了CPI變動，PPI可以作為我國通貨膨脹的先行指標，政府和學者可以利用PPI預測通貨膨脹[1-2]。PPI是一個非常復雜的、受諸多因素影響的非線性系統(tǒng)。如果采用傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟模型無法很好地提高預測精度。

目前對PPI預測的研究較少，鑒于PPI的時間序列是是非線性的，為了準確和客觀地預測PPI，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是目前一種有效的預測方法，大量的仿真實驗和理論研究已經(jīng)證明BP算法是一種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法，它具有很強的處理非線性問題的能力，近年來已經(jīng)廣泛應用到經(jīng)濟領域中。但在實際應用中，BP算法也暴露出一些自身的缺點，如算法容易陷入局部極值點，收斂速度慢等，這使得BP算法只能解決小規(guī)模的問題，求得全局最優(yōu)的可能性較小，這樣限制了BP算法在實際中的應用。因此應用改進BP算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測PPI。

1PPI預測模型的建立

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)。其信息的處理是通過學習動態(tài)修改各神經(jīng)元之間的連接權值閾值來實現(xiàn)的。根據(jù)某一學習規(guī)則，通過修改神經(jīng)元之間的連接權值和閾值，存儲到神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，建立輸入層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的高度非線性映射關系，并通過學習后的神經(jīng)網(wǎng)絡來識別新的模式或回憶過去的記憶。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，80%-90%的模型采用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡（簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡）或它的變化形式。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是前饋網(wǎng)絡的核心部分，體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡最精華的部分。1989年Robert Hecht-Nielson證明了對于任何的連續(xù)函數(shù)映射關系都可以用含有一個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡來逼近。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有非局域性、非線性、非定常性和非凸性，在信息處理方面具有如下顯著特點：BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應和自組織能力，通過與外界環(huán)境的相互作用，從外界環(huán)境中獲取知識，把環(huán)境的統(tǒng)計規(guī)律反映到自身結(jié)構上來，并能有機地融合多種信息。當外界環(huán)境發(fā)生變化時，只需輸入新的資料讓模型再學習即可很快跟蹤環(huán)境的變化，可操作性強。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立不需要有關體系的先驗知識，主要依賴于資料，只需給網(wǎng)絡若干訓練實例，BP神經(jīng)網(wǎng)絡就可以通過自學習來完成，完全能夠發(fā)現(xiàn)其隱含的信息，并有所創(chuàng)新。BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為一個高度的非線性動態(tài)處理系統(tǒng)，具有很強的容錯功能。由于神經(jīng)元之間的高維、高密度的并行計算結(jié)構，神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的集體計算能力，完全可以進行高維數(shù)據(jù)的實時處理，同時也可以進行分布式聯(lián)想存儲。

工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒（2009年）》，PPI數(shù)據(jù)時間范圍為1990年-2008年。在實際應用中，由于所采集的數(shù)據(jù)跨度較大，為提高訓練速度和靈敏性以及有效避開Sigmoid函數(shù)的飽和區(qū)，一般要求輸入數(shù)據(jù)的值在0-l之間。再有，為保證建立的模型具有一定的外推能力，最好使數(shù)據(jù)預處理后的值在0.2-0.8之間，把0-0.2和0.8-1.0的空間預留。下面是數(shù)據(jù)預處理和反預處理算法：①數(shù)據(jù)預處理法：y=（0.8-0.2）*（x-min（x））/ （max（x）-min（x））+0.2。②反預處理算法：x=（y-0.2）*（max（x）-min（x））/（0.8-0.2）+min（x）。其中：x是工業(yè)品出廠價格指數(shù)原始數(shù)據(jù)；y是預處理后的工業(yè)品出廠價格指數(shù)數(shù)據(jù)；max（x）和min（x）分別是工業(yè)品出廠價格指數(shù)原始數(shù)據(jù)取值范圍的最大值與最小值。

我國歷年PPI數(shù)據(jù)按順序構成一組時間序列，利用時間序列分析方法對我國歷年PPI數(shù)據(jù)時序進行檢驗識別，可知PPI數(shù)據(jù)服從4階自回歸模型AR（4），由此模型輸入層單元數(shù)為4個，輸出層單元數(shù)為1個。

適當?shù)碾[層數(shù)目及節(jié)點數(shù)決定于多種因素。如訓練樣本的多少、樣本噪音的大小以及所面對問題的復雜程度。隱層在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中起著很重要的作用，它具有高度的抽象功能，并可從輸入單元中提取特征。隱層層數(shù)的選擇與問題的復雜性有關，為了確保訓練后人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的泛化能力和預測能力，應在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的網(wǎng)絡結(jié)構。一個三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型就可解決一般函數(shù)的擬合、逼近問題。因此三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡能滿足預報要求。由于BP網(wǎng)絡在確定隱層單元數(shù)的問題上還沒有成熟的理論可依，大都根據(jù)經(jīng)驗來定。目前比較有效的方法就是試錯法。本文分別組建了隱層節(jié)點數(shù)從1-35的BP網(wǎng)絡，為了防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，經(jīng)過大量試算，最后根據(jù)試報效果，確定了較為理想的隱層單元數(shù)是6。

傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡的學習算法實質(zhì)上是一種簡單的最速下降靜態(tài)尋優(yōu)算法，通常具有收斂速度慢、易陷入局部極小值和網(wǎng)絡推廣能力不強等方面的缺陷。本文采用MATI AB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱提供的改進快速學習算法，有效克服了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡學習算法的缺陷。Trainlm訓練函數(shù)采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化方法，該訓練函數(shù)的效率優(yōu)于最速下降靜態(tài)尋優(yōu)算法。

2結(jié)果

利用1990年-2003年的我國PPI數(shù)據(jù)作為訓練樣本，采用改進BP算法的Trainlm訓練函數(shù)進行訓練構建的神經(jīng)網(wǎng)絡，然后采用2004年-2008年的PPI數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，利用訓練好的BP網(wǎng)絡對2004年-2008年的PPI進行預測，結(jié)果見表1。仿真實驗表明我國PPI訓練樣本模擬值和實際值的平均相對誤差為0.82%，模擬值和實際值的相關系數(shù)為0.994778；我國PPI檢驗樣本預測值和實際值的平均相對誤差為0.80%，預測值和實際值的相關系數(shù)為0.915313；2007年PPI預測值為102.6，PPI實際值為103.1，預測值和實際值的相對誤差為-0.48%；2008年PPI的預測值為107.4，PPI實際值為106.9，預測值和實際值的相對誤差僅為0.47%，這都與實際情況相近，結(jié)果較為滿意。并對2011年和2012年的我國PPI做了預測，PPI預測值分別為107.3和107.6。

3結(jié)論

人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠很好地捕捉我國PPI內(nèi)在的規(guī)律性，無需設計任何數(shù)學模型，通過神經(jīng)元之間的相互作用來完成整個人工神經(jīng)網(wǎng)絡的信息處理，并能得到很好的預測精度。

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型應用于我國PPI預測，PPI預測值和實際值的平均相對誤差為0.80%，預測誤差小，PPI檢驗樣本預測值與實際值的線性相關系數(shù)為0.915313，預測精度高，模型預測值和實際值能較好的吻合。

參考文獻：

[1]孫紅英,劉向榮,解玲麗.基于傳導模型的2010年價格指數(shù)預測[J].遼寧工程技術大學學報(自然科學版),2010,5:941-944.

第4篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

【關鍵詞】自適應距離保護 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 BP算法

一、引言

距離保護長期以來一直是復雜電網(wǎng)中高壓輸電線路最重要的也是應用最廣泛的保護方案。這種保護有許多獨特的優(yōu)點，如能瞬時切除輸電線80%～90%范圍內(nèi)的各種故障。但是有許多原因會影響阻抗的測量精度，從而影響測量阻抗的計算，使測量阻抗為短路阻抗與附加阻抗之和，從而會引起誤動或者拒動。

基于這些問題，本文提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）逐漸得到電力系統(tǒng)研究人員的高度重視和廣泛研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由眾多的神經(jīng)元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡以其具有自學習、自適應、較好的容錯性和優(yōu)良的非線性逼近能力，廣泛應用于模式識別和模式分類等方面。

本文所采用的三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法為反傳學習算法，即BP算法，學習過程采用反向傳播法。

二、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的距離保護模型

BP網(wǎng)絡模型也即多層前向網(wǎng)絡（Multi-layer Feedforward Neural Network，MFNN），因其訓練算法采用反向傳播算法，也即BP算法。由于這種算法在本質(zhì)上是一種神經(jīng)網(wǎng)絡學習的數(shù)學模型，所以，BP算法也通常暗示著神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構是一種無反饋的多層前向網(wǎng)絡。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是由大量簡單的基本元件——神經(jīng)元相互連接而成的自適應非線性動態(tài)系統(tǒng)。一般而言，只要采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡，而且對各層神經(jīng)元數(shù)目不加限制，則可在模式空間構成任意復雜程度的幾何圖形，從而對任意復雜的對象進行分類。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡含有輸入層、輸出層以及處于輸入輸出層之間的中間層。中間層有單層或多層，由于他們與外界沒有直接聯(lián)系，故也稱為隱層。在隱層中的神經(jīng)元也稱隱單元。隱層雖然和外界不連接，但是他們的狀態(tài)則影響輸入輸出之間的關系。BP網(wǎng)絡的結(jié)構的每一層連接權值都可以通過學習來調(diào)節(jié)，它的基本處理單元（輸入層）除外通常為非線性輸入輸出關系。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練及檢驗

本文通過EMTP仿真的數(shù)據(jù)預處理中得出了這兩個子網(wǎng)絡的權值和閥值矩陣中，用一些不同于訓練樣本的檢測樣本（本文在故障檢測與選相子網(wǎng)絡是用40組進行訓練，13組進行檢測的；對故障定位子網(wǎng)絡是用35組進行訓練，14組進行校驗的）。每一個子網(wǎng)絡的隱含層節(jié)點的數(shù)目，是在訓練過程中根據(jù)最快的收斂速度和最好的精度標準通過多次采用不同的隱含層節(jié)點數(shù)目進行訓練，反復比較，根據(jù)實際的收斂效果和計算精度來選擇確定的。其中，故障檢測與選相子網(wǎng)絡（ANN1）的隱含層數(shù)目取為42個，故障定位子網(wǎng)絡（ANN2）的隱含層數(shù)目取為33個。

在確定了兩個子網(wǎng)絡的隱含層以后，開始對故障檢測和選相子網(wǎng)絡（ANN1）和故障定位子網(wǎng)絡（ANN2）采用BP算法進行訓練。經(jīng)過對子網(wǎng)絡的多次訓練，其訓練過程是收斂的，其訓練速度也是令人滿意。

下面將2個子網(wǎng)絡的部分訓練樣本、檢驗樣本及檢驗結(jié)果。

在對第一個、第二個子網(wǎng)絡故障檢測與選相子網(wǎng)絡其訓練過程過程是收斂的，其訓練速度也是令人滿意的。

下面是子網(wǎng)絡ANN1的訓練樣本和訓練樣本及檢測樣本。故障類型有：內(nèi)部故障，A相接地、內(nèi)部故障，B相接地、內(nèi)部故障，C相接地、內(nèi)部故障，兩相短路、內(nèi)部故障，兩相接地短路、內(nèi)部故障，三相短路。理想輸出：1，0，0，0；0，1，0，0；0，0，1，0；0，0，0，1；0，0，0，1；0，0，0，1。檢驗結(jié)果：

0.9985，0.0378，0.0838，0.0230；0.0315，0.9988，0.0607，0.0121；0.1004，0.1718，0.9980，0.2715；0.2815，0.0499，0.0614，0.9864；0.2496，0.3688，0.0370，0.9798；0.0197，0.0551，0.0187，0.9981。

從上面可以清楚的看出，故障檢測和選相子網(wǎng)絡在各種故障情況下都能正確反映故障，并啟動保護和正確選相。

在第二個子網(wǎng)絡訓練過程也是表明故障定位子網(wǎng)絡ANN2也是收斂的，其訓練速度也是令人滿意的。

下面是故障定位子網(wǎng)絡ANN2的訓練樣本和檢驗樣本及結(jié)果舉例。當故障點線路全長線路全長83%，故障類型分別為單相接地、兩相故障、三相故障時，其理想輸出為1、1、1；當故障點線路全長線路全長87%，其理想輸出為0、0、0。檢測結(jié)果：當故障點線路全長線路全長83%，輸出：0.9867、0.9827、0.9572。當故障點線路全長線路全長87%，輸出：0.1758、0.1820、0.1602。

從上面數(shù)據(jù)可以看到，故障定位子網(wǎng)絡距離保護經(jīng)過訓練以后，基本能夠正確的識別故障點位置。

四、結(jié)論

本論文針對傳統(tǒng)距離保護在系統(tǒng)發(fā)生振蕩和系統(tǒng)經(jīng)過過渡電阻發(fā)生故障時，可能會誤動或拒動等，因此，提出了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡自適應距離保護原理由兩個相互獨立的子網(wǎng)絡來實現(xiàn)，即故障檢測與選相子網(wǎng)絡和故障定位子網(wǎng)絡。兩個子網(wǎng)絡組成一個并行處理系統(tǒng)，經(jīng)過大量的訓練樣本進行訓練，投入實際運行線路中，根據(jù)本身需要提取輸電線路的運行參數(shù)，對電力系統(tǒng)運行狀態(tài)進行判斷。研究結(jié)果表明，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)最復雜的保護原理——距離保護是可行的，而且具有顯著的優(yōu)點。

參考文獻：

[1]賀家李，宋從矩.電力系統(tǒng)繼電保護原理（第三版）[M].北京：中國電力出版社，2001.

第5篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

關鍵詞人工神經(jīng)網(wǎng)絡；發(fā)展；應用

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）12-0003-01

隨著科學技術的發(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專家學者研究的熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡從形成之初發(fā)展至今，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，并且在經(jīng)濟、生物、醫(yī)學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。

1人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述

關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡單的概括為是模仿人腦的結(jié)構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結(jié)構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用；人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助；人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過訓練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學模型等難以處理時對問題進行解決；人工神經(jīng)網(wǎng)絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數(shù)據(jù)的處理與控制；人工神經(jīng)網(wǎng)絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的信息處理能力。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程

2.1 萌芽時期

在20世紀40年代，生物學家McCulloch與數(shù)學家Pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經(jīng)元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究逐漸展開。1951年，心理學家Hebb提出了關于連接權數(shù)值強化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據(jù)[2]。隨后，出現(xiàn)了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網(wǎng)絡模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的形成和發(fā)展提供了可能。

2.2 低谷時期

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認為當前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網(wǎng)絡問題卻無法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，針對他們的質(zhì)疑也得出一些相應的研究成果。

2.3 復興時期

美國的物理學家Hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經(jīng)網(wǎng)絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面的研究，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。

2.4 穩(wěn)步發(fā)展時期

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內(nèi)對于神經(jīng)網(wǎng)絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的關注。

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經(jīng)網(wǎng)絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法FERNN?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

3.1 在信息領域中的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在信息領域中的應用主要體現(xiàn)在信息處理和模式識別兩個方面。由于科技的發(fā)展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計模式識別，還有一種是結(jié)構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。

3.2 在醫(yī)學領域的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯(lián)系，所以應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統(tǒng)等方面的應用。

3.3 在經(jīng)濟領域中的應用

經(jīng)濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數(shù)等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟統(tǒng)計方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性和可靠性更強。

3.4 在其他領域的應用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠?qū)Ω唠y度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發(fā)展。

4總結(jié)

隨著科技的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)將進入更加高級的發(fā)展階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統(tǒng)的各個領域中得到成功應用，今后的發(fā)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。

參考文獻

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及其在控制中的應用[J].化工進展，1993（5）：8-12，20.

[2]湯素麗，羅宇鋒.人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展與應用[J].電腦開發(fā)與應用，2009（10）：59-61.

[3]李會玲，柴秋燕.人工神經(jīng)網(wǎng)絡與神經(jīng)網(wǎng)絡控制的發(fā)展及展望[J].邢臺職業(yè)技術學院學報，2009（5）：44-46.

第6篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

e.高曼等著

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(anns)作為強大的計算工具,應用于分類、模式識別、函數(shù)逼近和生物神經(jīng)網(wǎng)絡建模等領域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有從實例中學習的程序,它們可以解決那些還不知道算法解的難題。但是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點之一就是它學習的知識是通過一種非常不透明的形式來表示,這就是人工網(wǎng)絡的“黑箱”特性。在本專著中,作者介紹了一種新型的模糊規(guī)制庫(frb),稱為模糊全排列規(guī)制庫(farb)。作者證明了模糊全排列規(guī)制庫和人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有等價性,這種等價性把符號范式模糊規(guī)制庫和亞符號范式人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點融為一體?；谶@一點,作者使用模糊全排列規(guī)制庫設計了一種新的基于知識的神經(jīng)計算方法。

本書共7章。1. 引言,介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(anns)、模糊規(guī)制庫(frbs)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊規(guī)制庫的協(xié)同、基于知識的神經(jīng)計算、模糊全排列規(guī)制庫;2. 模糊全排列規(guī)制庫,引入定義、輸入輸出映射;3. 模糊全排列規(guī)制庫和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的等價性,介紹模糊全排列規(guī)制庫和前饋的人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊全排列規(guī)制庫和一階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(rnns)、模糊全排列規(guī)制庫和二階遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、總結(jié);4. 規(guī)制簡化,介紹靈敏度分析、一種簡化模糊全排列規(guī)制庫的方法;5. 采用模糊全排列規(guī)制庫的知識提取,主要包括艾里斯分類問題、發(fā)光二極管顯示屏識別問題、l4語言識別問題;6. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡基于知識的設計,包括直接法、模塊法;7. 結(jié)論和后續(xù)工作,后續(xù)工作包括規(guī)則化的網(wǎng)絡訓練、在訓練過程中進行知識提取、從支持向量機中做知識提取、從網(wǎng)絡訓練中做知識提取。

本書簡明扼要,內(nèi)容新穎,適合模糊集、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡、演化式計算、概率和論據(jù)推理、多值邏輯等相關領域研究生和研究人員參考學習。

陳濤,碩士

第7篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

摘要：本文在用人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP模型對流域年均含沙量進行多因素建模過程中，對BP算法進行了改進。在學習速率η的選取上引進了一維搜索法，解決了人工輸入η時，若η值過小，收斂速度太慢，η值過大，又會使誤差函數(shù)值振蕩，導致算法不收斂的問題。建模實踐表明，改進后的BP算法可能使網(wǎng)絡誤差函數(shù)達到局部極小點，提高了算法的擬合精度。

關鍵詞：BP算法 學習速率 年均含沙量 一維搜索法

我國河流眾多，自然資源十分豐富，但江河流域水土流失非常嚴重，給國家的可持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境帶來較大的危害。對于流域產(chǎn)沙的定量研究，一般采用單因子線性回歸方法。這類方法雖然也能反映出某種統(tǒng)計特性，但不能刻畫自然界復雜的非線性特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP網(wǎng)絡模型是復雜非線性映射的新方法。在引入這一新的定量研究方法對流域年均含沙量進行建模預測時發(fā)現(xiàn)：算法中學習速率η值的選取對算法成敗起著關鍵作用，若η值過小，收斂速度太慢，而η值過大，又會使誤差函數(shù)值不下降，導致算法不收斂。本文正是針對這一問題進行了探討。

1 BP網(wǎng)絡模型及學習率η固定的弊端

人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論是80年代中后期迅速發(fā)展起來的一門前沿科學，其應用已滲透到各個領域[1]。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡模型是人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論的重要模型之一，應用尤為廣泛。盡管BP網(wǎng)絡模型發(fā)展逐步成熟，但仍然存在許多問題，在理論上需要完善[2]。BP算法主要包括兩個過程，一是由學習樣本、網(wǎng)絡權值ω從輸入層隱含層輸出層逐次算出各層節(jié)點的輸出；二是反過來由計算輸出與實際輸出偏差構出的誤差函數(shù)E（ω），用梯度下降法調(diào)節(jié)網(wǎng)絡權值，即ωk+1=ωk+η()使誤差E(ωk+1)減小。

第8篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

關鍵詞：人工神經(jīng)；網(wǎng)絡游戲程序；研究和設計；分析探究

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）01-0044-01

近年來，在網(wǎng)絡游戲發(fā)展過程中，圖像的呈現(xiàn)質(zhì)量已經(jīng)提升到了一個極高的水平，人工智能游戲已經(jīng)成為決定一款游戲成功與否的重要關鍵，并受到了游戲開發(fā)商的廣泛關注和高度重視。網(wǎng)絡游戲作為一種目標性、競爭性、互動性、情節(jié)性的娛樂作品，它的智能水平對游戲的質(zhì)量和可玩性具有著直接的影響作用。因此，將計算機圖形學和人工智能有機的結(jié)合起來，把人工智能中的預測、路徑規(guī)劃、搜索、學習等技術有效的應用到網(wǎng)絡游戲的研發(fā)工作中去，不僅能夠提升游戲的質(zhì)量和可玩性，同時還有利于促進游戲開發(fā)企業(yè)的發(fā)展。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析

人腦可以用一套較為獨特的方法來解決相關問題，并且還能夠從正反兩面的行為差異中進行學習，經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，人腦是由十萬種類的遺傳因子中的十萬億個細胞組合而成，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就相當于模擬人腦功能的一個數(shù)學模型。其中神經(jīng)元作為人腦系統(tǒng)中處理基本信息的單元，是人體神經(jīng)器官的重要組成部分，通過軸將各個神經(jīng)元進行有效連接，而其他神經(jīng)元的發(fā)送的信號能夠使當前神經(jīng)元產(chǎn)生相應的反映，這一反映如果能夠達到特定的閾值，就會逐漸產(chǎn)生一種新的信號，并且沿著軸將信號傳輸?shù)狡渌窠?jīng)元[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡主要就是由各種節(jié)點相互連接組合形成的，節(jié)點類似于人腦的各個神經(jīng)元細胞，會存在一些節(jié)點連接外部環(huán)境，主要負責相關的信息輸出和輸入工作，被稱作是輸出點或者輸入點，而另外一些網(wǎng)絡內(nèi)部的節(jié)點，通常被稱作隱藏節(jié)點。隱藏節(jié)點的信息輸出通常是輸出節(jié)點的信息輸入，輸入節(jié)點的信息輸出通常是隱藏節(jié)點的信息輸入。

此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的主要核心思想就是對人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)功能進行模擬的機器學習的一種方法，并且通過對系統(tǒng)內(nèi)部各個神經(jīng)元的各種連接參數(shù)進行反復的調(diào)節(jié)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)得到訓練，并且在遇到一定情況時能夠做出最佳的反映[2]?？傊?，神經(jīng)網(wǎng)絡作為一項發(fā)展較為成熟的技術，其在解決相關問題之后，將會使網(wǎng)絡游戲的智能化提升到一個全新的高度。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的游戲?qū)W習設計分析

與傳統(tǒng)方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡解決問題的方式有著明顯的不同，其具有著較強的自主學習能力，經(jīng)過不斷的學習，ANN可以從未知式中的各種復雜數(shù)據(jù)信息中發(fā)現(xiàn)規(guī)律[3]。這種神經(jīng)網(wǎng)絡方法在很大程度上克服了傳統(tǒng)方法在分析中的復雜性以及各種模型函數(shù)選擇的困難，通過訓練對問題進行解答，ANN可以較為快速的建立解決問題的非線性和線性模型。如果想要人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行運作，首先就需要讓網(wǎng)絡進行學習，不斷的訓練網(wǎng)絡，幫助它獲取更多的知識信息，最后將這些信息有效的存儲起來。一旦完成相關的訓練和學習，就可以將知識有效的存儲在權值中。在游戲的開發(fā)過程中，將神經(jīng)網(wǎng)絡模型看作是人物建模的基礎，通過對玩家將要進行的動作或者選擇的畫面場景進行預測，運用神經(jīng)網(wǎng)絡進行信息存儲，并且在游戲的運行過程中要保證學習元素的有效運行，進而讓神經(jīng)網(wǎng)絡潛移默化的學會相應的自適應技術，最終實現(xiàn)游戲的可玩性和趣味性，提升游戲的開發(fā)設計質(zhì)量和效果，進而吸引更多的游戲玩家。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡游戲開發(fā)設計分析

在神經(jīng)網(wǎng)絡的眾多模型中，BP算法是其中較為常用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡，一般分為輸入層、輸出層、中間層等三個部分，各個層之間按順序進行連接，因為中間存在隱含層，可以從中發(fā)現(xiàn)一定的學習規(guī)律，可以通過對這種網(wǎng)絡的有效訓練，進而形成一種較為復雜、多樣的決策界面[4]。同時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有一個強大的功能，其主要就是能夠封裝一個將信息輸入映射到信息輸出的非線性函數(shù)。假如不存在隱含層，那么神經(jīng)網(wǎng)絡只能發(fā)現(xiàn)信息輸入與信息輸出之間存在的線性關系。但是，僅僅是為感知網(wǎng)絡增添一個隱含層還是遠遠不夠的，需要通過非線性激活函數(shù)為網(wǎng)絡連接提供相應的非線性元素。大多數(shù)的非線性函數(shù)基本上都能夠進行使用，但是多項式函數(shù)除外。

在游戲中，設置網(wǎng)絡作為神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的基本步驟，可以將特定數(shù)據(jù)當做輸入訓練網(wǎng)絡，并且在游戲的具體輸入中進行實際應用。在游戲問題的神經(jīng)網(wǎng)絡設計中，應該注意結(jié)構、學習、神經(jīng)元特點等三個方面的因素。其中結(jié)構主要就是指要進行構造的神經(jīng)網(wǎng)絡組織、連接方式以及基本類型。而且在神經(jīng)網(wǎng)絡中節(jié)點數(shù)設計要遵循相關的原則就是越少越好。神經(jīng)網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)越多，那么神經(jīng)網(wǎng)絡搜索正確解的空間范圍就越廣闊[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡中輸入節(jié)點數(shù)在一定程度上決定著模式匹配或網(wǎng)絡分類的變量數(shù)，例如，籃球類型的游戲中，運動員投籃命中、灌籃動作、球員分布、難度等級等變量數(shù)。

4 結(jié)語

總而言之，網(wǎng)絡游戲作為一種新型的娛樂方式，具有著較強的生活模擬性和互動性，深受廣大社會群眾的喜愛。因此，我國應該重視游戲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，不斷加大對網(wǎng)絡游戲的開發(fā)和設計，將神經(jīng)網(wǎng)絡有效的應用到網(wǎng)絡游戲開發(fā)的實踐中去，尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡，它不僅可以預測玩家的行為，及時提供信息反饋，同時還能提高網(wǎng)絡游戲的可玩性和趣味性，提升游戲設計的整體質(zhì)量和效果，有利于促進我國游戲開發(fā)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和進步。

參考文獻：

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[3]f潭凱.神經(jīng)網(wǎng)絡在即時戰(zhàn)略游戲中的應用[D].福州大學，2014.

第9篇：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法范文

隨著計算機網(wǎng)絡、信息技術、自動化技術的進步，極大的改變了我們的生活。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術是一種全新的控制技術，通過互聯(lián)網(wǎng)進行動態(tài)模擬，從而建立一種新的控制互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術研究取得了巨大的進步，已經(jīng)廣泛應用在社會各個領域，使現(xiàn)代計算機中的難題得到了解決。本文主要從人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的概念出發(fā)，探討了它在現(xiàn)代社會領域的具體應用。

【關鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡 信息技術 發(fā)展趨勢

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術在處理實際問題主要包括兩個過程，一個是學習訓練過程，另外一個是記憶聯(lián)想過程。近年來隨著人工網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術在信號處理、圖像處理、智能識別等領域已經(jīng)取得了巨大的改變，為人們研究各類科學問題提供了一種新的方法和手段，使人們在交通運輸、人工智能、軍事、信息領域的工作更加便捷，近年來隨著AI的l展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術得到了快速的發(fā)展階段。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術也稱ANN，是隨著上個世紀八十年代人工智能發(fā)展興起的一個研究熱點，它的主要工作原理對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡進行抽象處理，并仿造人腦神經(jīng)網(wǎng)絡建立簡單的模型，按照不同的連接方式組成一個完整的網(wǎng)絡，因此學術界也直接將它成為神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡其實就是一種運算模型，它是通過大量的節(jié)點――神經(jīng)元連接起來的，其中不同的節(jié)點所代表的輸出函數(shù)也不同，也就是所謂的激勵函數(shù)；當有兩個節(jié)點連接起來時稱之為通過該連接信號的加權值，也稱為權重，這就相當人腦神經(jīng)網(wǎng)絡記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術是采用并行分布式系統(tǒng)，這種工作機理與傳統(tǒng)的信息處理技術和人工智能技術完全不同，是一種全新的技術，它克服了傳統(tǒng)基于邏輯符號的人工智能處理非結(jié)構信息化和直覺方面的缺陷，具有實時學習、自適應性和自組織性等特點。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用分析

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展，它在模式識別、知識工程、信號處理、專家系統(tǒng)、機器人控制等方面的應用較廣。

2.1 生物信號的檢測分析

目前大部分醫(yī)學檢測設備都是通過連續(xù)波形得到相關數(shù)據(jù)，從而根據(jù)所得數(shù)據(jù)對病情進行診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術就是應用了這樣的方式將多個神經(jīng)元組合起來構成，解決了生物醫(yī)學信號檢測方面的難題，其適應性和獨立性強，分布貯藏功能多。在生物醫(yī)學領域該技術主要應用于對心電信號、聽覺誘發(fā)電位信號、醫(yī)學圖像、肌電荷胃腸等信號的處理、識別和分析。

2.2 醫(yī)學專家系統(tǒng)

傳統(tǒng)的醫(yī)院專家系統(tǒng)是直接將專家的經(jīng)驗、學歷、臨床診斷方面取得的成績等存儲在計算機中，構建獨立的醫(yī)學知識庫，通過邏輯推理進行診斷的一種方式。進入到二十一世紀，醫(yī)院需要存儲的醫(yī)學知識越來越多，每天產(chǎn)生新的病況和知識，過去的一些專家系統(tǒng)顯然已經(jīng)無法適應醫(yī)院的發(fā)展需求，因此醫(yī)院的效率很低。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的出現(xiàn)為醫(yī)院專家系統(tǒng)的構建提出了新的發(fā)展方向，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，系統(tǒng)能夠自主學習、自己組織、自行推理。因此在醫(yī)學專家系統(tǒng)中該網(wǎng)絡技術應用面較廣。麻醉醫(yī)學、重癥醫(yī)學中生理變量分析和評估較多，目前臨床上一些還沒有確切證據(jù)或者尚未發(fā)現(xiàn)的關系與現(xiàn)象，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡便能有效地解決。

2.3 市場價格預測

在經(jīng)濟活動中，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法受到一些因素的制約，無法對價格變動做出準確的預測，因此難免在預測的時候出現(xiàn)失誤的現(xiàn)象。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術能夠處理那些不完整的、規(guī)律不明顯、模糊不確定的數(shù)據(jù)，并作出有效地預測，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有傳統(tǒng)統(tǒng)計方法無法比擬的優(yōu)勢。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術可以通過分析居民人均收入、貸款利率和城市化發(fā)展水平，從而組建一個完整的預測模型，準確預測出商品的價格變動情況。

2.4 風險評價

在從事某一項特定的活動時，由于社會上一些不確定因素，可能造成當事人經(jīng)濟上或者其他方面的損失。因此在進行某一項活動時，對活動進行有效的預測和評估，避免風險。人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術可以根據(jù)風險的實際來源，構筑一套信用風險模型結(jié)構和風險評估系數(shù)，從而提出有效地解決方案。通過信用風險模型分析彌補主觀預測方面的不足，從而達到避免風險的目的。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術未來發(fā)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡克服了傳統(tǒng)人工智能對語言識別、模式、非結(jié)構化信息處理的缺陷，因此在模式識別、神經(jīng)專家系統(tǒng)、智能控制、信息處理和天氣預測等領域廣泛應用。隨著科學技術的進步，AI的快速發(fā)展，AI與遺傳算法、模糊系統(tǒng)等方面結(jié)合，形成了計算智能，很多企業(yè)和國家開始大規(guī)模研發(fā)AI，人工神經(jīng)網(wǎng)絡正在模擬人類認知的方向發(fā)展，目前市場已經(jīng)有很多不少人工智能產(chǎn)品面世。

4 結(jié)語

通過上述研究分析，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術已經(jīng)取得了相應的發(fā)展，但還存在很多不足：應用范圍狹窄、預測精度低、通用模型缺乏創(chuàng)新等，因此需要我們在此基礎上不斷尋找新的突破點，加強對生物神經(jīng)元系統(tǒng)的研究和探索，進一步挖掘其潛在的價值，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用在更多領域中，為社會創(chuàng)造更大的財富。

參考文獻

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