神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

關(guān)鍵詞：網(wǎng)格；資源調(diào)度；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP算法

中圖分類號(hào)：TP183

Grid resources schedule model based on the BP algorithm

ZHOU Fei-fei，HU Yan-xia

Ministry of Education’s major laboratory of Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou,730070

ZhengZhou Urban and Rural Planning Bureau ,Zhengzhou,45000

Abstract: The grid is the main direction of high-performance. The major factor affects the grid functional and the performance is grid resource management and scheduling. Because of the complexity of the grid, its resource management compared with traditional distributed networks becomes more complex. The efficient grid resources management algorithms are hot and difficult of grid study. The neural network has intelligence and can get the best results in complex circumstances. this paper uses BP algorithm to solve the problem of grid resource scheduling. And introduced the concept of grid, back propagation algorithm, and proposed grid scheduling of resources result based on the BP algorithm.

Keywords：grid; resource scheduling；artificial neural network；Back propagation algorithm;

0 引言

網(wǎng)格作為新一代的互聯(lián)網(wǎng)，是今后高性能計(jì)算的主要方向，而有效的資源調(diào)度直接影響到網(wǎng)格的功能和性能，因此，對網(wǎng)格資源調(diào)度問題的研究具有重要的理論意義和巨大的實(shí)踐價(jià)值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型，善于在復(fù)雜環(huán)境下，快速獲得滿足多種約束條件問題的最優(yōu)化答案，把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想引入到網(wǎng)格的資源調(diào)度當(dāng)中，將二者有效結(jié)合，能夠更好的解決網(wǎng)格的資源調(diào)度問題。

1 網(wǎng)格的基本概念

網(wǎng)格又被稱為“下一代互聯(lián)網(wǎng)”，用于集成或共享在地理上分布的各種資源(包括計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、文件、數(shù)據(jù)庫、程序等)，使之成為一個(gè)邏輯整體，實(shí)現(xiàn)資源在網(wǎng)絡(luò)中的全面共享。

目前，網(wǎng)格技術(shù)已經(jīng)在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，很好的解決了分布式超級(jí)計(jì)算、高吞吐率計(jì)算、數(shù)據(jù)密集型計(jì)算等問題?？梢灶A(yù)見，隨著共享的資源越來越豐富，網(wǎng)格的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒌玫礁蟮耐卣埂?/p>

2 網(wǎng)格中的資源調(diào)度

網(wǎng)格中的資源指所有能夠通過網(wǎng)格遠(yuǎn)程使用的實(shí)體，包括：計(jì)算機(jī)軟件(比如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)等)，計(jì)算機(jī)硬件(比如CPU、內(nèi)存、硬盤、光盤感器、磁帶等)，設(shè)備和儀器(比如通信介質(zhì)、天文望遠(yuǎn)鏡、顯微鏡、傳感器、PDA、儀器儀表等)等物理資源以及人類資源(人的知識(shí)與能力)?！?】

由于網(wǎng)格是一個(gè)開放、動(dòng)態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)并行環(huán)境,用戶可以從網(wǎng)格的任何地方向網(wǎng)格平臺(tái)提交應(yīng)用,而且由于網(wǎng)格所固有的分布性、動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性以及自治性等特征,使得網(wǎng)格資源、可能隨時(shí)發(fā)生改變。因此，網(wǎng)格資源管理系統(tǒng)是網(wǎng)格的核心組成部分，也是網(wǎng)格的重要研究方向。

2.1 網(wǎng)格資源調(diào)度策略

傳統(tǒng)的分布式系統(tǒng)中資源管理的主要任務(wù)是將多個(gè)用戶提交的程序調(diào)度到一個(gè)計(jì)算集群中以最大化系統(tǒng)的利用率。即將一個(gè)復(fù)雜的程序中的多個(gè)子程序調(diào)度到并行的計(jì)算機(jī)中以提高計(jì)算效率，減少運(yùn)行時(shí)間。

而在網(wǎng)格中，由于網(wǎng)格系統(tǒng)的分布性、異構(gòu)性和動(dòng)態(tài)性，網(wǎng)格資源管理必須為用戶提供可靠的、一致的以及廉價(jià)的資源，而不用考慮資源訪問點(diǎn)的物理位置。[2]

我們使用有層的層次模型實(shí)現(xiàn)資源調(diào)度算法。此模型類似于網(wǎng)絡(luò)的五層沙漏模型。在邏輯上分為三層：用戶層、資源管理層及網(wǎng)格資源層。

用戶層是網(wǎng)格資源的使用者。各種應(yīng)用均在這一層實(shí)現(xiàn)，該層的需求即網(wǎng)格系統(tǒng)提供的服務(wù)，是網(wǎng)格所要達(dá)到的目標(biāo)。在本層中，用戶或應(yīng)用系統(tǒng)通過面向服務(wù)的視圖向下層中的各種發(fā)送用戶請求，描述自愿選擇、任務(wù)進(jìn)程創(chuàng)建和任務(wù)控制等。

資源管理層是本模型的核心層。由各種組成，是網(wǎng)格資源管理的執(zhí)行者。能夠發(fā)現(xiàn)、收集和存儲(chǔ)不同領(lǐng)域的資源信息；接收用戶請求，并按分配策略將所需要的資源分配給用戶。

網(wǎng)格資源層是網(wǎng)格系統(tǒng)中的硬件基礎(chǔ)，包括各種資源，它是網(wǎng)格資源管理的對象。其基本功能就是控制區(qū)域內(nèi)的資源，向上提供訪問這些資源的接口。

由以上分析可以看出，網(wǎng)格資源調(diào)度的實(shí)質(zhì)，就是將多個(gè)相互獨(dú)立的任務(wù)由各種分配到可用資源上，使得資源得到充分利用并且任務(wù)的完成時(shí)間最小。

調(diào)度算法的目標(biāo)是將所有的獨(dú)立的應(yīng)用任務(wù)通過調(diào)度到可獲得的計(jì)算資源中去，從可利用的資源中選取最佳的資源，并盡量減少由于網(wǎng)格的動(dòng)態(tài)性而對網(wǎng)格整體性能的影響。不好的資源調(diào)度算法，將會(huì)增加任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間并降低整個(gè)網(wǎng)格系統(tǒng)的吞吐量。因此，一個(gè)好的源調(diào)度算法，需要具有高效性和一定的智能性，使網(wǎng)格用戶能夠獲得所需要的資源，并且確保網(wǎng)格用戶不會(huì)過量使用資源。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬人腦的思維模式，具有很好的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)難以用數(shù)字計(jì)算和技術(shù)實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)信號(hào)處理算法。因此，很適合網(wǎng)格資源調(diào)度算法。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

國際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家Hecht-Nielson給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它通過對連續(xù)或斷續(xù)式的輸入作為狀態(tài)響應(yīng)而進(jìn)行信息處理”?！?】

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由大量的，同時(shí)也是很簡單的處理單元（稱為神經(jīng)元），通過廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。雖然每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能十分簡單，但由大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的行為卻是豐富多彩和十分復(fù)雜的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合于解決實(shí)際問題，它不僅可以廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、信號(hào)處理、知識(shí)工程、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、機(jī)器人控制等工程領(lǐng)域，也可以廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、商業(yè)、金融和文學(xué)領(lǐng)域。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論本身以及相關(guān)理論、相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定將更加深入。[4]

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，全稱為基于誤差反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前研究最多、應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，通過反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱含層(hide layer)和輸出層(output layer)。

通過圖可看出，層與層之間的神經(jīng)元采用全互連的連接方式，通過相應(yīng)的權(quán)系數(shù)相互聯(lián)系，隱含層內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。因此BP網(wǎng)絡(luò)可以看成是從輸入到輸出的一種高度非線性映射，映射中保持拓?fù)洳蛔冃?，如果隱含層中神經(jīng)元數(shù)目足夠多，則BP網(wǎng)絡(luò)就能模擬任何有理函數(shù)。由于BP網(wǎng)絡(luò)可在多個(gè)連續(xù)的輸入和一個(gè)或多個(gè)連續(xù)的輸出之間建立非線性映射這一特性，它常被用于智能預(yù)測。從而，我們使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬網(wǎng)格資源調(diào)度過程。

3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成：

信息的正向傳播過程：

輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給隱含層各神經(jīng)元；隱含層負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，傳遞到輸出層。各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過程；輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。

誤差的反向傳播過程：

當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱含、輸入層逐層反傳。

周而復(fù)始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權(quán)值不斷調(diào)整的過程，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程，此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者達(dá)到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。[5]

4 使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)格資源調(diào)度模型

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法響應(yīng)時(shí)間較快，適合大規(guī)模分布式的網(wǎng)格資源調(diào)度。為了能夠最大效率的調(diào)用網(wǎng)格資源，我們結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想，提出了基于BP網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)格資源調(diào)度模型。

模型流程如下：

(1)將用戶提交的任務(wù)請求(包含任務(wù)的任務(wù)量、通信量、任務(wù)提交時(shí)間、時(shí)間限度等參數(shù))加入到網(wǎng)格中的任務(wù)隊(duì)列排隊(duì)。任務(wù)隊(duì)列可以根據(jù)不同用戶的不同需求(用戶等級(jí)、任務(wù)時(shí)間相應(yīng)要求等)對進(jìn)入隊(duì)列的任務(wù)進(jìn)行排序。

(2) 調(diào)度系統(tǒng)中的計(jì)時(shí)器，每隔一定時(shí)間就從任務(wù)隊(duì)列中取出待處理的任務(wù)，并從監(jiān)視器中獲得當(dāng)前系統(tǒng)資源分配列表。

(3) 根據(jù)待處理任務(wù)及系統(tǒng)資源，使用BP算法產(chǎn)生一個(gè)最優(yōu)化的任務(wù)分配表。

(4) 執(zhí)行任務(wù)分配表中的任務(wù)。如果任務(wù)順利完成，則將任務(wù)占有的資源釋，如果任務(wù)失敗，則釋放該任務(wù)所占有的系統(tǒng)資源，并將失敗的任務(wù)插入到任務(wù)隊(duì)列中，以待下次調(diào)度。

(5) 當(dāng)不能從任務(wù)隊(duì)列中獲得任務(wù)時(shí)，表明所有任務(wù)都已經(jīng)完成。

5總結(jié)

在網(wǎng)格環(huán)境中，資源調(diào)度是一項(xiàng)非常復(fù)雜且極具挑戰(zhàn)性的工作。計(jì)算資源調(diào)度的好壞，效率的高低直接關(guān)系到網(wǎng)格系統(tǒng)的性能。相對別的網(wǎng)格計(jì)算資源調(diào)度算法與模型，本文提出使用BP算法的分層資源調(diào)度模型。

該模型由調(diào)度主程序負(fù)責(zé)全局資源調(diào)度，監(jiān)控程序監(jiān)控每個(gè)資源任務(wù)的完成情況，這種方法在能保證任務(wù)完成的前提下，靈活地對網(wǎng)格資源進(jìn)行配置，充分發(fā)揮網(wǎng)格中各節(jié)點(diǎn)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。

參考文獻(xiàn)：

1崔飛.基于市場的網(wǎng)格資源調(diào)度算法研究[J].中國科技論文在線

2都至輝，陳渝，劉鵬. 網(wǎng)格計(jì)算.[M]. 清華大學(xué)出版社, 2002

3黨建武，王陽萍，趙庶旭. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論.[M]. 蘭州大學(xué)出版社，2005,9

第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測； CMAES優(yōu)化算法； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 時(shí)間序列預(yù)測

DOI：1015938/jjhust201702026

中圖分類號(hào)： TP3930

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)： 1007-2683（2017）02-0140-05

Abstract：A method for network security situation prediction is proposed， where the covariance matrix adaptation evolution strategy algorithm （CMAES） is used to optimize the parameters of the radial basis function neural network forecasting model （RBF）， which makes the forecasting model have superior ability， and can quickly find out the rules of the complex time series The simulations results show that the proposed method can accurately predict the network security situation， and has better prediction accuracy than traditional prediction methods

Keywords：network security situation prediction； covariance matrix adaptation evolution strategy algorithm； Radial basis function neural network； time series prediction

0引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛使用和快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)開始呈現(xiàn)出越來越復(fù)雜的趨勢。所有復(fù)雜的系統(tǒng)都要面臨嚴(yán)峻的安全問題，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)也不例外，任何一個(gè)小的漏洞都有可能被黑客利用，從而導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的崩潰。傳統(tǒng)的安全技術(shù)屬于被動(dòng)防御技術(shù)，例如入侵檢測系統(tǒng)是在攻擊來臨時(shí)進(jìn)行識(shí)別并作出反應(yīng)。相比之下，管理人員更需要一種能夠宏觀描述并預(yù)測網(wǎng)絡(luò)整體狀況的技術(shù)，以此能夠做到未雨綢繆主動(dòng)防御。針對這個(gè)問題，Bass T 在1999年提出了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的概念[1-2]，他指出網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢是一組能夠反映網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)宏觀狀態(tài)的數(shù)值，通過它可以讓管理人員快速的了解網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的基本情況。獲取并處理網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的技術(shù)稱為網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知[1，3-7]，它包括3個(gè)層次[8]：①網(wǎng)絡(luò)底層態(tài)勢要素的提?。☉B(tài)勢提?。?；②網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的評(píng)估（態(tài)勢理解）；③網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的預(yù)測。態(tài)勢要素的提取主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等分類技術(shù)將威脅網(wǎng)絡(luò)安全的數(shù)據(jù)分類，然后在由網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評(píng)估技術(shù)按照不同攻擊種類的重要程度加權(quán)平均得出網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值[9]。當(dāng)收集到一段時(shí)間的歷史網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值后，就可以建立預(yù)測模型預(yù)測未來的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢?？梢钥闯?，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知中最為重要的環(huán)節(jié)，本文要解決的就是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測問題。

目前，已經(jīng)有很多預(yù)測模型用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測，例如灰色預(yù)測模型[10]、GABP預(yù)測模型[11]、RBF預(yù)測模型[12]、HMM預(yù)測模型[13]、EvHMM預(yù)測模型[14]以及HBRB預(yù)測模型[15-16]等。灰色預(yù)測模型是利用灰色理論對含不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的模型，但是它只能反映系統(tǒng)發(fā)展的大致趨勢，并不能精確預(yù)測未來的數(shù)值。HMM、EvHMM以及HBRB等預(yù)測模型將安全態(tài)勢視為隱含行為，優(yōu)化過程復(fù)雜且具有s束條件，不適用于實(shí)時(shí)性要求高的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測中最常用的方法，但是由于在訓(xùn)練模型的過程中需要優(yōu)化大量的參數(shù)，且傳統(tǒng)的優(yōu)化算法往往會(huì)在優(yōu)化過程中陷入到局部最優(yōu)點(diǎn)，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型并不能精確的預(yù)測樣本數(shù)量小且規(guī)律性不強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢。

針對上述問題，本文提出利用CMAES算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而提高網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測的精度。CMAES算法全稱是協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略[17-18]，是目前最受關(guān)注的優(yōu)化算法之一，它在高維非線性優(yōu)化問題上表現(xiàn)良好，能夠利用較少的個(gè)體快速收斂到全局最優(yōu)點(diǎn)。RBF全稱是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具備良好的泛化能力和逼近性能，并且可以處理復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。RBF解決了BP的局部最小值問題，并已成功應(yīng)用到眾多的工程領(lǐng)域[19-24]。將兩者結(jié)合到一起，可以克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺點(diǎn)，增加全局優(yōu)化能力，提高預(yù)測精度。

本文的組織結(jié)構(gòu)為：在第一節(jié)中，介紹了RBF及CMAES的相關(guān)概念及基本原理。在第二節(jié)中提出了CMARBF預(yù)測模型。在第三節(jié)中，利用所提出的方法對實(shí)際網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的安全態(tài)勢進(jìn)行預(yù)測，并將結(jié)果和其他傳統(tǒng)方法進(jìn)行了比較。在第四節(jié)中，對CMARBF預(yù)測模型進(jìn)行總結(jié)。

1基本概念

11RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在結(jié)構(gòu)上與BP相同，都屬于前饋型式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。區(qū)別在于RBF的隱層只有一個(gè)且使用徑向基函數(shù)作為隱層神經(jīng)元的激活函數(shù)，RBF的隱層可以將輸入變換到高維空間中，從而解決低維空間線性不可分的問題。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具備良好的全局最優(yōu)和逼近性能，并且結(jié)構(gòu)不復(fù)雜，收斂速度快，可以作為系統(tǒng)辨識(shí)的、非線性函數(shù)逼近等領(lǐng)域的有力工具。典型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

利用CMARBF預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的基本步驟如下所示：

Step1： 利用公式（9）確定模型的歷史樣本；

Step2： 確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)Ω0；

Step3： 確定初始迭代次數(shù)t=0和最大迭代次數(shù)tmax；

Step4： 確定CMAES算法的初始⑹；

Step5： 建立形如公式（11）優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；

Step6： 進(jìn)入循環(huán)：while t

Step 61： 利用公式（3）以Ωt作為期望meant生成新的種群；

Step 62： 利用公式（4）得到新的種群期望meant+1；

Step 63： 利用公式（5）（6）（8）更新種群的協(xié)方差矩陣，得到Mt+1；

Step 64： 利用公式（9）更新步長，得到st+1；

Step 65： 計(jì)算新種群的目標(biāo)函數(shù)值，選出最優(yōu)個(gè)體（參數(shù)）Ωbest；

Step 66： 重復(fù)執(zhí)行step 61，直到t=tmax跳出循環(huán)；

Step7： 以Ωbest作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，歷史樣本做為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對RBF進(jìn)行訓(xùn)練；

Step8： 用訓(xùn)練RBF模型對安全態(tài)勢預(yù)測。

3仿真實(shí)驗(yàn)

31背景描述

我們以真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為背景（如圖3所示），收集了三個(gè)月共92天的攻擊數(shù)據(jù)，并將它們利用層次化評(píng)估方法求出92天的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值。

圖3描繪的是某高校真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，全網(wǎng)可分為內(nèi)網(wǎng)和DMZ區(qū)兩大部分。其中內(nèi)網(wǎng)包括圖書館、宿舍、行政樓和教學(xué)樓；DMZ區(qū)包括各類服務(wù)器及數(shù)據(jù)庫。攻擊數(shù)據(jù)的收集在防火墻及核心交換機(jī)上完成。

當(dāng)作為網(wǎng)絡(luò)安全要素的攻擊數(shù)據(jù)收集完畢后，可以由專家確定各安全要素的權(quán)重，在利用常用的層次化評(píng)估方法獲得全網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值，如圖4所示：

從圖4可以看出，該網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢在整體上呈現(xiàn)一定的規(guī)律，每個(gè)月的中期攻擊強(qiáng)度增大，月底逐漸減小，但是在局部，態(tài)勢值有一定的隨機(jī)性。為了利用前述的CMARBF模型去預(yù)測網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢值，我們將上述數(shù)據(jù)通過公示（9）生成了89組樣本，前60組作為訓(xùn)練樣本，后29組作為預(yù)測樣本。模型的初始參數(shù)見表1：

32比較實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證所提模型有效性，選取了沒有優(yōu)化RBF模型和GARBF模型與CMARBF模型比較，比較結(jié)果如圖5和表2所示：

從圖5和表2可以看出，CMARBF的預(yù)測精度要高于其他方法。

4結(jié)論

所提出的CMARBF預(yù)測模型是將新的進(jìn)化算法CMAES引入到RBF模型中，利用CMAES高效的尋優(yōu)能力去解決高維模型中參數(shù)優(yōu)化問題。兩者的結(jié)合使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)更加合理，具有更好的預(yù)測能力。本文將所提方法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測領(lǐng)域，得到了很好的效果。比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CMARBF模型的預(yù)測精度高于其他傳統(tǒng)方法。在今后的工作中，我們會(huì)繼續(xù)探索更適應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測的新方法。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]BASS T Intrusion Detection System and Multisensor Data Fusion： Creating Cyberspace Situation Awareness[J]. Communications of The ACM， 2000， 43（4）： 99-105

[2]王庚， 張景輝， 吳娜 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法的應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真， 2012， 29（2）： 98-101

[3]胡冠宇， 喬佩利 基于云群的高維差分進(jìn)化算法及其在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測上的應(yīng)用[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）， 2016， 46（2）： 568-577

[4]魯穎欣， 王健， 齊宏卓 模糊判斷在網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究[J]. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014， 19（1）：36-39

[5]高青波， 胡冠宇， 徐澤群 并行計(jì)算平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)[J]. 科技創(chuàng)新與應(yīng)用， 2015（15）： 4-5

[6]HU G Y， QIAO P Cloud Belief Rule Base Model for Network Security Situation Prediction[J]. IEEE Communications Letters， 2016， 20（5）： 914-917

[7]HU G Y， ZHOU Z J， ZHANG B C， et al A Method for Predicting the Network Security Situation Based on Hidden BRB Model and Revised CMAES Algorithm[J]. Applied Soft Computing， 2016， 48：404-418

[8]王慧強(qiáng)， 賴積保， 胡明明等 網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)-信息科學(xué)版， 2008， 33（10）： 995-998

[9]陳秀真， 鄭慶華， 管曉宏等 層次化網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢量化評(píng)估方法[J]. 軟件學(xué)報(bào)， 2006， 17（4）： 885-897

[10]馬杰， 任望， 薛東軍等 灰色災(zāi)變模型在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測中的研究[C]. 第三屆信息安全漏洞分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估大會(huì)，2010

[11]胡明明， 王慧強(qiáng)， 賴積保 一種基于GABPNN的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法[m]. 北京：中國科技論文在線， 2007

[12]任偉，蔣興浩，孫錟鋒 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2006 31： 136-139

[13]MUTHUMANI N， THANAMANI A S Optimizing Hidden Markov Model for Failure PredictionComparison of Gaine’s Optimization and Minimum Message Length Estimator[J]. Int J Comput Sci Eng， 2011， 3（2）： 892-898

[14]RAMASSO E Contribution of Belief Functions to HMM with an Application to Fault Diagnosis[J]. In： IEEE International Workshop on Machine Learning and Signal Processing， Grenoble， France， 2009： 2-4

[15]HU G Y， QIAO P L Cloud Belief Rule Base Model for Network Security Situation Prediction [J]. IEEE Communications Letters， 2016， 20（5）： 914-917

[16]HU G Y， ZHOU Z J， ZHANG B C， et al A Method for Predicting the Network Security Situation Based on Hidden BRB Model and Revised CMAES Algorithm[J]. Applied Soft Computing， 2016， 48： 404-418

[17]HANSEN N The CMA Evolution Strategy： a Comparing Review Towards a New Evolutionary Computation[J]. Advances on estimation of distribution algorithms， 2006， 75-102

[18]HANSEN N， KERN S Evaluating the CMA Evolution Strategy on Multimodal Test Functions[J]. Parallel Problem Solving from Nature PPSN VIII， 2004， 282-291

[19]同光， 桂衛(wèi)華 基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器感應(yīng)電機(jī)定子電阻辨識(shí)[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào)， 2015， 19（2）：89-95

[20]王建敏， 董小萌， 吳云潔 高超聲速飛行器 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)控制[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào)， 2016， 20（5）：103-110

[21]張旭隆， 曹言敬， 邵曉根 基于邊界約束RBF網(wǎng)絡(luò)的SRM磁鏈特性在線建模[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào)， 2015， 19（2）：83-88

[22]宋清昆， 李源松 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鍋爐燃燒系統(tǒng)建模[J]. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)， 2016， 21（1）：89-92

第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

【關(guān)鍵詞】系統(tǒng)辨識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 模糊邏輯

一、引言

系統(tǒng)辨識(shí)屬于現(xiàn)代控制工程范疇，是以研究建立一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的技術(shù)方法。分析法和實(shí)驗(yàn)法是主要的數(shù)學(xué)模型建立方法。系統(tǒng)辨是一種實(shí)驗(yàn)建立數(shù)學(xué)模型的方法，可實(shí)時(shí)建模，滿足不同模型建立的需求。L.A.Zadeh于1962年提出系統(tǒng)辨識(shí)的定義：在輸入、輸出的基礎(chǔ)上，確定一個(gè)在一定條件下與所觀測系統(tǒng)相等的系統(tǒng)。系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)主要由系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)辨識(shí)和系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)兩部分組成。

系統(tǒng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式的形式稱之為系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。對SISO系統(tǒng)而言，系統(tǒng)的階次為系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)；對多變量線性系統(tǒng)而言，模型結(jié)構(gòu)就是系統(tǒng)的能控性結(jié)構(gòu)指數(shù)或能觀性結(jié)構(gòu)指數(shù) 。但實(shí)際應(yīng)用中難以找到與現(xiàn)有系統(tǒng)等價(jià)的模型。因此，系統(tǒng)辨識(shí)從實(shí)際的角度看是選擇一個(gè)最好的能擬合實(shí)際系統(tǒng)輸入輸出特性的模型。

本文介紹一些新型的系統(tǒng)辨識(shí)方法，體現(xiàn)新型方法的優(yōu)勢，最后得出結(jié)論。

二、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法

近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘方面。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性計(jì)算能力、并行計(jì)算處理能力和自適應(yīng)能力，這為非線性系統(tǒng)的辨識(shí)提供了新的解決方法。

結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)法被用于各領(lǐng)域的研究，并不斷提出改進(jìn)型方法，取得了較好的進(jìn)展。如劉通等人使用了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對伺服電機(jī)進(jìn)行了辨識(shí)，使用了梯度下降方法進(jìn)行訓(xùn)練，確定系統(tǒng)參數(shù)；張濟(jì)民等人對擺式列車傾擺控制系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)，使用BP神經(jīng)對傾擺控制系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)；崔文峰等人將最小二乘法與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，改善了移動(dòng)機(jī)器人CyCab的運(yùn)行系統(tǒng)。

與傳統(tǒng)的系統(tǒng)識(shí)別方法相比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較多優(yōu)點(diǎn)：

（一）使用神經(jīng)元之間相連接的權(quán)值使得系統(tǒng)的輸出可以逐漸進(jìn)行調(diào)整；

（二）可以辨識(shí)非線性系統(tǒng)，這種辨識(shí)方法是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身來進(jìn)行，無需編程；

（三）無需對系統(tǒng)建行數(shù)模，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)已都反映在內(nèi)部；

（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)立性強(qiáng)，它采用的學(xué)習(xí)算法是它收斂速度的唯一影響因素；

（五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也適用于在線計(jì)算機(jī)控制。

三、基于遺傳算法的非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法

遺傳算法是一種新型的求解最優(yōu)算法，它的思想來源于資源遺傳學(xué)，結(jié)合了自然選擇的優(yōu)點(diǎn)與數(shù)學(xué)概率性算法，具有諸多優(yōu)點(diǎn)，如全范圍的搜索域、求取的解為全局最優(yōu)和接受任意性質(zhì)的函數(shù)，因此在各領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

雷旭升等人[5]使用了遺傳算法對小型無人飛行器的動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行高精度的構(gòu)建，并對構(gòu)建的系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性；趙靜等人[6]對人體能量代謝分析儀氣體流量系統(tǒng)進(jìn)行了模型建立，使用遺傳算法解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識(shí)方法辨識(shí)時(shí)產(chǎn)生的較大時(shí)延和誤差較大的問題。

四、基于模糊理論的非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法

近年來，模糊邏輯理論在非線性系統(tǒng)辨識(shí)領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，用模糊集合理論，從系統(tǒng)輸入和輸出量測值來辨識(shí)系統(tǒng)的模糊模型，是系統(tǒng)辨識(shí)的有效途徑。模型結(jié)構(gòu)辨識(shí)和模型參數(shù)預(yù)計(jì)是模糊建模的主要內(nèi)容。常用的模型是T-S模型，T-S模型具有計(jì)算速度快、結(jié)構(gòu)模型易觀、逼近力強(qiáng)等特點(diǎn)。

趙宏偉等人[7]提出了一種基于系統(tǒng)辨識(shí)的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立T-S推理模型系統(tǒng)，并應(yīng)用于磨礦控制領(lǐng)域；李超順等人[8]針對水輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性和難以用明確數(shù)學(xué)模型表達(dá)的特點(diǎn)，建立了該系統(tǒng)的T-S模型，實(shí)現(xiàn)了模糊模型結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)優(yōu)化；葉劍斌[9]等人針對了現(xiàn)有算法中容易出現(xiàn)的維數(shù)災(zāi)難，同時(shí)將模糊語言理論和支持向量機(jī)的方法結(jié)合，提出了一種組合方法，提高了函數(shù)逼近的能力。此外，還有一些綜合上述三種方法的組合型辨識(shí)的方法。

五、結(jié)語

近年來，系統(tǒng)辨識(shí)的方法得到了不斷的發(fā)展，系統(tǒng)辨識(shí)已經(jīng)成為了現(xiàn)代控制工程領(lǐng)域中十分重要的技術(shù)與研究方向。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯理論、遺傳算法、人工智能理論的成熟發(fā)展，越來越多的新型非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法被不斷提出，且在實(shí)際工程應(yīng)用中得到了有效性驗(yàn)證與較好的效果。但對于現(xiàn)實(shí)工程中結(jié)構(gòu)復(fù)雜的各種系統(tǒng)難以找到一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)辨識(shí)方法，因此研究需要更多的新型非線性系統(tǒng)辨識(shí)方法去解決實(shí)際工程應(yīng)用中出現(xiàn)的問題。對傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)方法進(jìn)行不斷完善將是系統(tǒng)辨識(shí)未來的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]王樂一，趙文. 系統(tǒng)辨識(shí)：新的模式、挑戰(zhàn)及機(jī)遇[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2013，39（9）：933-942.

[2]劉通.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某交流伺服系統(tǒng)辨識(shí)研究[J].機(jī)械制造與自動(dòng)化，2013，（2）：113-115.

[3]張濟(jì)民，王開文，池茂儒.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擺式列車傾擺控制系統(tǒng)的辨識(shí)[J] .機(jī)床與液壓，2003，（5） ：33-35.

[4]崔文峰，史儀凱.移動(dòng)機(jī)器人的鍵合圖建模與參數(shù)辨識(shí)[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2012，31（7） ：1062-1065.

[5]雷旭升，白浪.基于自適應(yīng)遺傳算法的小型無人旋翼機(jī)系統(tǒng)辨識(shí)方法[J].機(jī)器人，2011，33（5）：528-532.

[6] 趙靜，郭巧，王萍.基于遺傳算法的人體能量代謝分析系統(tǒng)辨識(shí)[J] .控制工程，2004，11（1）：17-19.

[7] 趙宏偉，齊一名，臧雪柏等.基于系統(tǒng)辨識(shí)與T―S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨礦分級(jí)控制[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)：工學(xué)版，2011，41（1） ：171-175.

第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

[關(guān)鍵詞]問題驅(qū)動(dòng) 研究型教學(xué) PBL 構(gòu)建主義

[中圖分類號(hào)] G642 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2014）04-0001-03

一、引言

盡管教育部及廣大有識(shí)之士大力呼吁并積極倡導(dǎo)應(yīng)用性、研究性教學(xué)與學(xué)習(xí)模式，但是以往的中國高等教育，實(shí)質(zhì)上也是以“滿堂灌”的教學(xué)模式為主，其主要原因在于，不論是教師還是學(xué)生，人們習(xí)慣于“滿堂灌”，認(rèn)為研究型或者是應(yīng)用性教學(xué)模式必定會(huì)加重老師和學(xué)生的負(fù)擔(dān)。到目前為止，人們還不清楚怎樣的教學(xué)和學(xué)習(xí)形式屬于研究應(yīng)用型教學(xué)，怎樣操作才會(huì)在不加重學(xué)生學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)的條件下，達(dá)到好的研究應(yīng)用型教學(xué)模式。因此，研究應(yīng)用型教學(xué)模式是當(dāng)今教學(xué)改革中的一個(gè)熱點(diǎn)研究問題，其核心問題是如何引導(dǎo)和激發(fā)出學(xué)生的學(xué)習(xí)和探索熱情。研究應(yīng)用型教學(xué)模式的中心問題是采用什么方式和方法來激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)和探索的欲望和熱情，使學(xué)生能創(chuàng)造性地運(yùn)用所學(xué)過的知識(shí)，研究應(yīng)用型教學(xué)模式是始于問題、基于發(fā)現(xiàn)、凸顯創(chuàng)造性特色的一種教學(xué)模式。張奠宙教授和張蔭南教授于2004年提出了新概念教學(xué)的理念，并以數(shù)學(xué)教學(xué)為例，深入淺出地介紹了這種教育和具體的教學(xué)方式，提出了“問題驅(qū)動(dòng)”式教學(xué)方法。

自動(dòng)控制原理是自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)的一門十分重要的專業(yè)基礎(chǔ)課，其特點(diǎn)是理論性強(qiáng)、數(shù)學(xué)要求高、工程背景強(qiáng)，直接關(guān)系到自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)學(xué)生能否順利并高效學(xué)習(xí)其他專業(yè)課。采用問題驅(qū)動(dòng)式的研究應(yīng)用型教學(xué)方法，培養(yǎng)學(xué)生良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，傳授如何對研究對象和目標(biāo)進(jìn)行縝密嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃伎?，如何提出具有?shí)際意義或理論研究意義的課題（或問題），分析和解決之，采用問題驅(qū)動(dòng)式的研究應(yīng)用型教學(xué)方法，將對深入學(xué)習(xí)其它后續(xù)課程大有裨益。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程具有理論性和工程應(yīng)用背景強(qiáng)的特點(diǎn)，這門課程所講授的內(nèi)容仍在不斷更新和發(fā)展，因此本課程內(nèi)容繁多，總體上來說系統(tǒng)性差，關(guān)鍵的是其課時(shí)往往十分有限。為了達(dá)到以點(diǎn)帶面的、示范引導(dǎo)的作用，我們采用了問題驅(qū)動(dòng)式的應(yīng)用研究型教學(xué)方法，較好地將該門課程的體系框架和基本內(nèi)容介紹給了學(xué)生。

二、問題驅(qū)動(dòng)和研究應(yīng)用教學(xué)模式的理論基礎(chǔ)

問題驅(qū)動(dòng)式教學(xué)模式強(qiáng)調(diào)以問題解決為主線，以學(xué)生為中心，以問題為驅(qū)動(dòng)力，將培養(yǎng)學(xué)習(xí)者問題意識(shí)、批判性的思維技巧，以及解決問題的實(shí)踐能力設(shè)定為主要目標(biāo)的教育教學(xué)方法。需要說明的是，問題驅(qū)動(dòng)中的問題并非就是普通的習(xí)題，而是那些能夠改變學(xué)生思維模式，幫助學(xué)生重建知識(shí)結(jié)構(gòu)，并愿意對問題進(jìn)行深入思考的具有啟發(fā)性、引導(dǎo)性和探究性的問題。

皮亞杰的建構(gòu)主義為研究型教學(xué)模式提供了理論支持，他認(rèn)為“兒童對新知識(shí)的理解和接受，及其智力的發(fā)展，最終都要依賴于兒童這個(gè)主體與知識(shí)載體環(huán)境的互動(dòng)中。建構(gòu)主義強(qiáng)調(diào)教師在教學(xué)中應(yīng)該主要起到指引促進(jìn)作用，教學(xué)過程的主體是學(xué)生自己，學(xué)生借助學(xué)習(xí)資料（自找或老師確定），在老師指導(dǎo)和幫助下，通過建構(gòu)主義的方式，即 “已知―未知―新的已知”的循環(huán)漸進(jìn)的模式來學(xué)習(xí)新內(nèi)容、獲取新知識(shí)。研究型教學(xué)就是在教學(xué)過程中體現(xiàn)研究的本質(zhì)特點(diǎn)，以“已知―未知―新的已知”循環(huán)漸進(jìn)的方式去發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、研究問題和解決問題。

三、研究問題的設(shè)計(jì)

科學(xué)研究的第一步，也是最關(guān)鍵的一步是提出恰當(dāng)而準(zhǔn)確的科學(xué)問題，這通常是學(xué)生們感到無從下手、十分困難的事情。一般來說，提出科學(xué)問題有兩種常用方法：首先，經(jīng)過縝密觀察與研究，識(shí)別出已有理論或技術(shù)的局限性，并據(jù)此提出新的研究問題和研究目標(biāo)；其次，經(jīng)過考察鉆研新的研究對象的特點(diǎn)提出新問題。

那么怎樣設(shè)計(jì)出操作性強(qiáng)、便于課堂教學(xué)的研究與應(yīng)用性問題？這是應(yīng)用研究型教學(xué)模式中的關(guān)鍵所在。這類問題主要包含兩大特點(diǎn)：首先，所設(shè)計(jì)出的問題能夠自然引導(dǎo)課堂教學(xué)內(nèi)容的深入推進(jìn)。具有這一特點(diǎn)的問題可能具有一定的研究深度和廣度，也可能研究內(nèi)容和深度是循序漸進(jìn)的、邏輯性強(qiáng)的，而非跳躍性的。其二，所設(shè)計(jì)的“驅(qū)動(dòng)問題”應(yīng)盡可能具有研究引導(dǎo)作用，即能夠引導(dǎo)學(xué)習(xí)者通過多角度思考或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證、理論推導(dǎo)，就能夠更全面深入地認(rèn)識(shí)所研究的事物的本質(zhì)。這類問題通常具有跳躍和挑戰(zhàn)性，需要采用演算、論證、分析和實(shí)驗(yàn)等多種手段，有時(shí)甚至需要通過多門課程的學(xué)習(xí)和把握才能夠得到有效解決。一般將具有第一個(gè)特點(diǎn)的問題稱為“問題引導(dǎo)”的問題，將符合第二個(gè)特征的問題稱為“問題驅(qū)動(dòng)研究”的問題。顯然嚴(yán)格區(qū)分“問題引導(dǎo)”的問題和“問題驅(qū)動(dòng)”的問題是比較困難的，因?yàn)閮烧咧g并無明顯界限。

我們在實(shí)際操作中通常將那些從學(xué)習(xí)者了解的知識(shí)出發(fā)，在某個(gè)教學(xué)段落，或者某個(gè)作業(yè)、實(shí)驗(yàn)中可以得到解決的，歸結(jié)到“問題引導(dǎo)”類中。這類問題往往有如下某個(gè)或幾個(gè)特征：

1.學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的反問題；

2.學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的某個(gè)知識(shí)點(diǎn)簡單的擴(kuò)展問題；

3.有理想工程背景和簡單數(shù)學(xué)模型應(yīng)用性問題；

4.學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握的某項(xiàng)知識(shí)在另一種不同情況或者背景下具體應(yīng)用；

5.通常是為單目標(biāo)和單參數(shù)研究設(shè)計(jì)的一個(gè)或一系列問題等。

設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)型研究題目是一個(gè)更復(fù)雜的過程，這是由于如果問題設(shè)計(jì)的太深太難，學(xué)生難于在短時(shí)間內(nèi)自我解答或得到解答，有可能導(dǎo)致學(xué)生失去學(xué)習(xí)興趣和信心的不良后果。但是，問題設(shè)計(jì)得太簡單則會(huì)失去驅(qū)動(dòng)作用。在設(shè)計(jì)“問題驅(qū)動(dòng)”的問題時(shí)，我們主要注意了以下幾點(diǎn)：

1.設(shè)計(jì)成綜合系列問題，該綜合系列問題包含了一系列的簡單問題；

2.設(shè)計(jì)成綜合研究問題，該綜合研究問題需要學(xué)生通過作業(yè)、實(shí)驗(yàn)、理論推導(dǎo)和計(jì)算比較獲得結(jié)果；

3.針對某個(gè)實(shí)際工程背景，經(jīng)過必要的簡化和抽象，設(shè)計(jì)成具有明確的工程實(shí)際應(yīng)用背景的研究型問題。

四、設(shè)計(jì)示例

（一） 自動(dòng)控制理論課程的問題設(shè)計(jì)

自動(dòng)控制原理是自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課，這門課程中引入問題驅(qū)動(dòng)的教學(xué)方法目的在于：在大學(xué)生們正式接觸各類專業(yè)課之前，從專業(yè)基礎(chǔ)的角度培養(yǎng)和發(fā)掘?qū)W生發(fā)現(xiàn)問題、提出問題和解決問題的能力。但是應(yīng)該注意到的是，在這個(gè)階段學(xué)生的知識(shí)面，特別是專業(yè)知識(shí)面還相當(dāng)空缺，因此，在課程初期和中期以“問題引導(dǎo)”為主，在課程后期逐步過渡到“問題驅(qū)動(dòng)”。

例如在學(xué)生掌握了一般情況下的勞斯判據(jù)以后，針對勞斯表計(jì)算過程中需要將上一行第一個(gè)元素作為分母的情況，首先提出：“如果這個(gè)元素為零怎么辦？”進(jìn)一步提出：“如果某一行元素全為零又怎么辦？”這兩個(gè)問題是比較容易解決并容易理解，能夠促使學(xué)生們積極思考，加強(qiáng)對勞斯判據(jù)的全面把握。又如，在清楚交代幅值條件、相角條件以及180°根軌跡繪制規(guī)則的基礎(chǔ)上，先提出一個(gè)簡單的擴(kuò)展性問題――有沒有其他角度條件的根軌跡繪制規(guī)則？然后再給出一系列帶有啟發(fā)性和引導(dǎo)性的詢問：“是什么角度？這個(gè)角度代表了什么含義？這個(gè)角度代表的含義與180°根軌跡代表的含義有什么不同？這種含義的不同在數(shù)學(xué)上的表現(xiàn)是怎樣的？從這些不同以及180°根軌跡繪制規(guī)則中可以總結(jié)出這種根軌跡的繪制規(guī)則嗎？”以這樣的方式講授0°軌跡的繪制規(guī)則只需要半節(jié)課，而且學(xué)生們接受起來很快，還能夠加深對根軌跡幅值條件和相角條件概念的理解。

在學(xué)習(xí)后期，我們會(huì)提出諸如“研究并總結(jié)出PID參數(shù)對控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、穩(wěn)態(tài)誤差和動(dòng)態(tài)特性的影響”，“如何利用Bode圖對控制系統(tǒng)性能進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)？”等這樣具有一定研究空間的問題。

（二）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程的問題設(shè)計(jì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課是面向本科高年級(jí)或研究生的課程。問題的設(shè)計(jì)目的不但要推進(jìn)課程的講解和學(xué)習(xí)，更重要的是培養(yǎng)和推動(dòng)學(xué)生的研究能力和熱情。

在課堂上講述了了生物神經(jīng)元的基本構(gòu)造和功能，重點(diǎn)討論了著名的閾值加權(quán)M_P模型，詳細(xì)介紹了單層離散感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)、計(jì)算、學(xué)習(xí)算法、表達(dá)能力、實(shí)際應(yīng)用等內(nèi)容。由于單層離散感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法都比較易于理解，而它所具有的功能實(shí)際意義和十分明確，因此容易使學(xué)生產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣。在這樣的條件下，我們采用不斷加深所需要解決問題難度的方法，循序漸進(jìn)地提出了一些能夠推動(dòng)學(xué)生深入思考，并且理論聯(lián)系實(shí)際的問題。

例如，在網(wǎng)絡(luò)模型方面，針對“單層離散感知器網(wǎng)絡(luò)只能解決線性可分問題”這樣一個(gè)局限性，我們自然給出“應(yīng)該怎么做才能夠?qū)崿F(xiàn)非線性分類？”這樣到目前為止仍需要不斷深入研究和解答的研究問題。對于這個(gè)問題，首先啟發(fā)學(xué)生觀察和思考多層離散感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的結(jié)構(gòu)和模型特點(diǎn)，然后考慮改變感知器模型形式來實(shí)現(xiàn)之。由這個(gè)問題出發(fā)，可以很自然地引出BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)等許多常見人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。進(jìn)一步BP或RBF網(wǎng)絡(luò)可以自然解決這個(gè)為題，我們又接著提出：“為什么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以解決？可否試圖用數(shù)學(xué)方法來解答？”這樣的理論性研究問題。

在研究生學(xué)習(xí)階段，為達(dá)到事半功倍的教學(xué)效果，教學(xué)中可以注意三個(gè)方面：首先，通過設(shè)計(jì)“問題引導(dǎo)”問題來講解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程當(dāng)中的基本概念和基本方法；其次，針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程當(dāng)中的理論和算法方面的學(xué)習(xí)，可以分別設(shè)計(jì)出“問題引導(dǎo)”和“問題驅(qū)動(dòng)”兩類問題；最后，為較快地將學(xué)生引入實(shí)際應(yīng)用，可以設(shè)計(jì)一些具有“問題驅(qū)動(dòng)”特點(diǎn)的實(shí)際課題供學(xué)生研究，可能的話，還可以提供研究范例。如果是本科生課程，筆者認(rèn)為應(yīng)側(cè)重于第一和第三個(gè)方面。

例如，人工網(wǎng)絡(luò)算法方面，在單層離散感知器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上，提出研究題目“線性自適應(yīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究和開發(fā)”。在應(yīng)用研究方面，目前適合教學(xué)的可借鑒的資料比較多，例如，“基于BP網(wǎng)絡(luò)算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)在大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用”，可以提出下面的問題：“這個(gè)研究問題屬于分類還是屬于擬合，怎樣具體實(shí)現(xiàn)？還可以采用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決此問題？如何實(shí)現(xiàn)？請說明不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決分類問題時(shí)的不同特點(diǎn)?！痹械馁Y料上提供的不過是一個(gè)例子，通過研究問題的引導(dǎo)和推動(dòng)，可以使學(xué)生通過一個(gè)簡單的例子，更全面地理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和功能，并大大加強(qiáng)學(xué)生的仿真和對比研究能力。

需要說明的是，為實(shí)現(xiàn)因材施教的教學(xué)理念，這類“問題驅(qū)動(dòng)研究”的問題設(shè)計(jì)是可以超越教學(xué)大綱的，也可以是有針對性地專為少部分特別有能力的同學(xué)設(shè)計(jì)的。

五、結(jié)束語

我國目前的教育方式仍存在著較嚴(yán)重的“滿堂灌”的現(xiàn)象，限制了學(xué)生們的想象力和創(chuàng)造性， “標(biāo)準(zhǔn)化”考試更加劇了這一弊端。學(xué)生們不愿提問題、提不出問題，能夠提問題的學(xué)生越來越少，提出好問題的學(xué)生更是鳳毛麟角，學(xué)生們大多習(xí)慣于索要 “標(biāo)準(zhǔn)答案”。 問題驅(qū)動(dòng)的研究應(yīng)用型教學(xué)方法能夠有效地活躍課堂氣氛，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)學(xué)生質(zhì)疑、提問和自我研究的良好習(xí)慣。

需要補(bǔ)充的一點(diǎn)是，只有通過全方位教學(xué)環(huán)節(jié)的相互配合，問題驅(qū)動(dòng)的研究應(yīng)用型教學(xué)才能夠有效實(shí)行，這其中包括有針對性地設(shè)計(jì)引導(dǎo)問題和驅(qū)動(dòng)問題、科學(xué)地設(shè)計(jì)課后練習(xí)與實(shí)驗(yàn)、巧妙地設(shè)計(jì)和安排課程講解順序與進(jìn)度、有時(shí)間和質(zhì)量保證的質(zhì)疑與答疑等許多教學(xué)環(huán)節(jié)必須充分配合。也需要相關(guān)課程的大力協(xié)助和配合?？傊瑔栴}驅(qū)動(dòng)的研究應(yīng)用型教學(xué)方式，對任課教師、實(shí)驗(yàn)室老師和學(xué)生本人都提出了非常高的要求。

[ 參 考 文 獻(xiàn) ]

[1] 張奠宙，張蔭南.新概念：用問題驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)教學(xué)[J].高等數(shù)學(xué)研究，2004，5（7）.

[2] 張建偉.基于問題解決的知識(shí)建構(gòu)[J].教育研究，2000，（10）.

[3] 籍建東.研究型教學(xué)模式與傳統(tǒng)教學(xué)模式的比較[J].職教論壇，2011，5（18）.

第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

地鐵工程中，深基坑支護(hù)設(shè)計(jì)是重要組成內(nèi)容，對工程造價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)控制、工期控制有至關(guān)重要的影響。為控制工程造價(jià)，保證周邊環(huán)境安全，地鐵設(shè)計(jì)單位不斷采用先進(jìn)的設(shè)計(jì)手段對基坑方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。而近年來飛速發(fā)展的數(shù)值方法使人們只要向計(jì)算機(jī)輸入反映地層性質(zhì)的參數(shù)、工程的幾何參數(shù)以及荷載邊界條件等，即可得到十分詳盡的力學(xué)狀態(tài)描述，用于進(jìn)行各種方案的基坑支護(hù)設(shè)計(jì)。

但與此同時(shí)，輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題開始浮現(xiàn)。再先進(jìn)的數(shù)值分析方法，還是得依賴設(shè)計(jì)者的輸入。要使各種先進(jìn)的數(shù)值分析方法很好地應(yīng)用于設(shè)計(jì)與施工中，應(yīng)保證分析中所用的地質(zhì)參數(shù)與力學(xué)模型等信息與實(shí)際情況接近。而實(shí)際情況時(shí)由于勘察取樣、試驗(yàn)時(shí)受各種客觀、主觀因素影響，得出來的地質(zhì)參數(shù)往往與實(shí)際情況有所差異。這一矛盾需要引入反分析方法解決。而地鐵工程具系統(tǒng)性的特點(diǎn)，又注定反分析的方法與普通基坑工程有所不同。

中圖分類號(hào)：TV551文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

1、反分析法的概念與設(shè)計(jì)原則

從系統(tǒng)角度看，基坑工程是一個(gè)復(fù)雜的巨系統(tǒng)，人們對其進(jìn)行的各種施工活動(dòng)均可看成系統(tǒng)輸入，而人們量測到的位移、變形破壞則為系統(tǒng)對輸入的相應(yīng)，即系統(tǒng)的輸出。而反分析則是根據(jù)一個(gè)灰色系統(tǒng)的輸出確定輸入的過程，也可以看成由系統(tǒng)的輸出對輸入的映射。

正分析

系統(tǒng)輸入 反分析系統(tǒng)輸出

基坑工程反分析問題，分為位移反分析、應(yīng)變反分析、地下水滲流場的反分析等類型。而其中位移反分析因介質(zhì)的力學(xué)模型差異可進(jìn)一步分為彈性問題位移反分析、彈塑性位移反分析和粘彈性位移反分析等。彈性問題位移反分析由于理論簡明和方法可行，與工程實(shí)際結(jié)合緊密，使用價(jià)值最大，在實(shí)際工程中應(yīng)用最多，有豐富的經(jīng)驗(yàn)可以借鑒。

采用位移反分析法進(jìn)行基坑工程設(shè)計(jì)，應(yīng)遵循以下原則：

1）位移反分析是一個(gè)由多環(huán)節(jié)組成的系統(tǒng)，缺一不可。位移反分析過程實(shí)際上是一個(gè)至少由7個(gè)環(huán)節(jié)組成的方法系統(tǒng)：關(guān)于工程設(shè)計(jì)目的研究及反分析參數(shù)的確定；地質(zhì)選點(diǎn)；反分析方法的選擇和唯一性的論證；開挖方法的研究；有效的聯(lián)測系統(tǒng)的建立和實(shí)測數(shù)據(jù)的分析；由實(shí)測位移反演目的參數(shù)；結(jié)果綜合評(píng)價(jià)。因此，為使反分析應(yīng)用成功，應(yīng)全面考慮位移反分析每一個(gè)環(huán)節(jié)，針對具體情況，精心設(shè)計(jì)和精心實(shí)施反演的每一個(gè)工作步驟。

2）位移量測系統(tǒng)是位移反分析的物質(zhì)基礎(chǔ)。作為位移反分析依據(jù)的位移信息，只有借助一個(gè)合適的位移量測系統(tǒng)才可獲得。所以位移反分析需要高質(zhì)量的位移量測系統(tǒng)以取得高質(zhì)量的位移信息，只有高質(zhì)量的位移信息才能保證位移反分析成功。

3）盡可能壓縮位移反分析對象的個(gè)數(shù)。并非無論多少個(gè)參數(shù)都可以通過位移反分析來確定，若待分析的參數(shù)過多，有可能導(dǎo)致結(jié)果的非唯一性問題；其次，及時(shí)對于具有某一數(shù)量的待分析參數(shù)可以反分析得到唯一的結(jié)果，其反演精度也往往因反分析對象較多而下降。因此，應(yīng)合理利用其它手段減少位移反分析的待分析參數(shù)個(gè)數(shù)。

2、反分析法在地鐵系統(tǒng)性工程中的應(yīng)用方案

2.1地鐵基坑工程的系統(tǒng)性

地鐵基坑工程一般指明挖地下車站、區(qū)間等基坑，深度從地下三層站20米左右到地下一層站10米左右，圍護(hù)結(jié)構(gòu)形式一般以支護(hù)樁、連續(xù)墻為主。由于需滿足線路敷設(shè)要求，車站基坑沿線路分布，城區(qū)范圍內(nèi)距離1公里左右。一定區(qū)域內(nèi)，車站基坑地質(zhì)條件、支護(hù)方案相仿，設(shè)計(jì)原則一致，這是地鐵地基坑工程獨(dú)有的系統(tǒng)性。而由于各種客觀條件限制，地鐵基坑通常難以同期施工，工期先后特性明顯，而某些地鐵工程甚至選擇若干工點(diǎn)為試驗(yàn)段先期施工，

根據(jù)這一特點(diǎn)，本文提出，在地鐵線路范圍內(nèi)，根據(jù)場地條件劃分若干地質(zhì)單元體。地質(zhì)單元體是指建筑場地按工程地質(zhì)條件劃分的單元，在同一單元體內(nèi)，各部位工程地質(zhì)條件相近。針對各單元體先期施工基坑反演得出的工程地質(zhì)參數(shù)，指導(dǎo)后期基坑設(shè)計(jì)施工。

2.2反分析對象的選擇

一般基坑設(shè)計(jì)中需要取確定的參數(shù)有彈性模量E，泊松比υ，粘聚力c，摩擦角φ，比例系數(shù)m值等。為壓縮反分析對象的個(gè)數(shù)，提高分析效率與精度，選取對支護(hù)設(shè)計(jì)影響較大的c，φ，m值為反分析對象。但由于m值實(shí)際受圍護(hù)結(jié)構(gòu)剛度，基坑變形等因素影響，不同基坑不可通用，因此選取c，φ值為主要反分析研究對象。

2.3地質(zhì)選點(diǎn)

采用反分析的地段地層條件應(yīng)具代表性，地層結(jié)構(gòu)盡量均勻。為減少反分析工作量，可僅對對基坑支護(hù)設(shè)計(jì)有主要影響的地層進(jìn)行分析。而對于離散性較大的地層如雜填土層，參考價(jià)值較小，不建議將其作為反分析研究對象。

2.4正分析方法

基坑支護(hù)系統(tǒng)正分析過程即基坑支護(hù)設(shè)計(jì)過程。根據(jù)地質(zhì)詳細(xì)勘察報(bào)告提出的地層參數(shù)進(jìn)行數(shù)值分析。普通基坑分析可選取彈性地基梁模型，通過理正、啟明星等常用基坑設(shè)計(jì)軟件進(jìn)行計(jì)算，精度滿足一般設(shè)計(jì)要求。而對于邊界條件復(fù)雜的基坑，應(yīng)采用有限元分析軟件如midas、flac3d、ansys等進(jìn)行分析。

2.5正交試驗(yàn)方法

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是正交表來安排與分析多因素實(shí)驗(yàn)的一種設(shè)計(jì)方法。它是由試驗(yàn)因素的全部水平組合中，挑選部分有代表性的水平組合進(jìn)行試驗(yàn)的，通過對這部分試驗(yàn)結(jié)果的分析了解全面試驗(yàn)的情況，找出最優(yōu)的水平組合。

假設(shè)數(shù)值計(jì)算試驗(yàn)中因素?cái)?shù)為a個(gè)，各因素的水平數(shù)為b，若區(qū)全面試驗(yàn)共需bn次試驗(yàn)，可以采用正交試驗(yàn)法進(jìn)行不同因素不同水平的數(shù)值計(jì)算試驗(yàn)，試驗(yàn)次數(shù)可根據(jù)正交試驗(yàn)比表Lp（bn），只進(jìn)行P次試驗(yàn)，例如2水平3因素，全面試驗(yàn)8次，而正交試驗(yàn)只需4次。以彈塑性分析為例，因素?cái)?shù)5個(gè)即土體重度γ、彈性模量E，泊松比υ，粘聚力c，摩擦角φ，各因素水平可根據(jù)具體情況確定，若各因素水平數(shù)均為4，則正交試驗(yàn)數(shù)可通過查表L16(45),需進(jìn)行16次正交試驗(yàn)即可反映全面實(shí)驗(yàn)情況。

2.6數(shù)據(jù)反演

基坑工程反分析法主要有土體性態(tài)參數(shù)確定的二維或三維優(yōu)化反分析法、一維彈性地基梁水土壓力及基床系數(shù)的優(yōu)化反分析法以及基坑工程系統(tǒng)反演分析等。前兩種方法一般利用量測數(shù)據(jù)，建立目標(biāo)函數(shù)，通過優(yōu)化方法求解；后一種方法將土體與圍護(hù)結(jié)構(gòu)視為一系統(tǒng)，并將系統(tǒng)的宏觀表觀量如變形隨時(shí)間演化的過程視為動(dòng)態(tài)過程或隨機(jī)過程，并應(yīng)用相應(yīng)的系統(tǒng)學(xué)方面的理論與方法來研究基坑系統(tǒng)演化發(fā)展的規(guī)律。這些理論和方法包括灰色系統(tǒng)理論，時(shí)間序列分析，概率測度分析，統(tǒng)計(jì)分析，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論和混沌理論等。

基坑工程計(jì)算中多用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模不需要知道變形與所求參數(shù)之間的關(guān)系，通過樣本學(xué)習(xí)和記憶，就可以得出輸入（巖土體力學(xué)參數(shù)）與輸出（位移）之間的非線性特征關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反分析映射能力，而數(shù)值模擬有很好的定量分析能力，兩者結(jié)合起來是位移智能化分析的一條有效途徑。

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念

BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是按照誤差逆?zhèn)鞑W(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練的多階層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有二層或二層以上的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。上下層之間各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接，即下層的每一個(gè)單元與上層的每個(gè)單元都實(shí)現(xiàn)權(quán)連接，而每層的各個(gè)神經(jīng)元之間無連接。網(wǎng)絡(luò)按照有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)一個(gè)學(xué)習(xí)樣本提供給網(wǎng)絡(luò)后，神經(jīng)元的激活值，從輸入層經(jīng)中間層向輸出層傳播，在輸出層的各神經(jīng)單元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入相應(yīng)。在這之后u，按減少希望輸出與實(shí)際輸出誤差的方向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)，最后回到輸入層，因此得名“誤差逆轉(zhuǎn)播算法”。隨著這種誤差逆?zhèn)鞑バ拚牟粩噙M(jìn)行，網(wǎng)絡(luò)對輸入模式響應(yīng)的正確率也不斷上升。

由于誤差逆?zhèn)鞑ゾW(wǎng)絡(luò)及其算法增加了中間隱層并偶有相應(yīng)的學(xué)習(xí)規(guī)則可循，使其具有識(shí)別非線性模式的能力。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本思想是：根據(jù)樣本的希望輸出和實(shí)際輸出之間的平方誤差，利用梯度下降法，從輸出層開始，逐層修正權(quán)系數(shù)。BP算法的學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播兩個(gè)過程組成。在正向傳播過程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層傳向輸出層，如果輸出層得不到預(yù)期輸出，則進(jìn)行反向傳播，將誤差信號(hào)沿原來的連接通路返回，哦你通過國修改各層節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，使誤差最小。網(wǎng)絡(luò)不僅有輸入層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)，而且還有隱含層節(jié)點(diǎn)。隱含層可以是一層，也可以是多層。

三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)圖

3.2BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算步驟

根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步驟可歸納如下：

（1）根據(jù)問題的特征和環(huán)境，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、各層中的神經(jīng)元個(gè)數(shù)等。

（2）網(wǎng)絡(luò)的初始化：輸入學(xué)習(xí)率α、η；給定最大學(xué)習(xí)誤差ε（收斂精確度）；給輸入層至隱含層連接權(quán)矩陣、隱含層至輸出層的權(quán)矩陣賦初值；

（3）為網(wǎng)絡(luò)提供一組學(xué)習(xí)樣本；

（4）正向傳播，計(jì)算實(shí)際輸出。計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出的誤差EP，利用它修正Wkj。Wkj(t+1)=Wkj(t)+ ηδk(t+1)Oj(t+1),t為迭代次數(shù)；

（5）誤差回傳，修正前一層的Wji，直至輸入層；

（6）輸入下一個(gè)學(xué)習(xí)樣本，回至（4），直至輸完為止；

（7）計(jì)算系統(tǒng)誤差E，若E小于給定值，結(jié)束并轉(zhuǎn)向（8）；否則回至（3），反復(fù)迭代直至收斂；

（8）預(yù)測新樣本，并輸出預(yù)測結(jié)果。

4、基坑工程量測技術(shù)

現(xiàn)場實(shí)際施工量測數(shù)據(jù)是數(shù)值反演的重要依據(jù)，現(xiàn)場量測是反分析過程中的重要環(huán)節(jié)。基坑開挖過程中的現(xiàn)場量測信息是設(shè)計(jì)、施工的一個(gè)重要方面，也是保證工程施工安全的一個(gè)必不可少的手段。通過合理準(zhǔn)確的施工監(jiān)控量測，不僅可以進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，知道施工，而且可以實(shí)時(shí)監(jiān)控基坑工程的穩(wěn)定性狀況。基坑工程現(xiàn)場監(jiān)測工作主要包括以下三方面：

與周圍地層有關(guān)的量測：主要內(nèi)容包括基坑周圍地表沉降、水平位移等。

與周圍環(huán)境有關(guān)的量測:主要內(nèi)容包括周圍建筑物、道路的沉降和水平位移，周圍建筑物的傾斜和裂縫等。

垂直位移觀測方法主要是精密水準(zhǔn)測量。不宜采用三角高程。在一個(gè)測區(qū)內(nèi)，應(yīng)設(shè)3個(gè)以上基準(zhǔn)點(diǎn)，其基準(zhǔn)點(diǎn)宜設(shè)置在距基坑開挖深度3倍的距離以外的穩(wěn)地方。當(dāng)多個(gè)深大基坑同時(shí)開挖施工時(shí)，基準(zhǔn)點(diǎn)要組成網(wǎng)型。用秩虧平差方法進(jìn)行平差，統(tǒng)計(jì)求得穩(wěn)定點(diǎn)，計(jì)算觀測點(diǎn)的垂直位移計(jì)平墊精度；平面位移觀測一般采用經(jīng)緯儀覘牌、或是帶有讀書尺寸的覘牌，基座都應(yīng)有光學(xué)對中器，以提高對中精度，一般有小角度法和水準(zhǔn)線等光學(xué)儀器測量、測斜儀測量及并聯(lián)式鉆孔位移計(jì)量測等。

5、結(jié)語

5.1、利用反分析法能有效地通過實(shí)測位移反映土體實(shí)際的工作性狀彈性參數(shù)。通過顯示大量的工程經(jīng)驗(yàn)表明，這種方法是可靠，可行的。而反分析的結(jié)果與實(shí)驗(yàn)室得出的參數(shù)相比，更為可靠，更具實(shí)際意義。

5.2、地鐵工程基坑系統(tǒng)性的特點(diǎn)適合反分析法的應(yīng)用。通過充分發(fā)揮試驗(yàn)段工程的“試驗(yàn)”作用，為后續(xù)施工工點(diǎn)提供設(shè)計(jì)、施工依據(jù)，大大降低基坑工程風(fēng)險(xiǎn)，有助于進(jìn)一步控制工程造價(jià)，縮短施工工期。而反分析法得出的分析結(jié)果除為設(shè)計(jì)提出依據(jù)外，還可以有效預(yù)測基坑變形，這對市區(qū)周邊環(huán)境復(fù)雜，施工風(fēng)險(xiǎn)較大的基坑提供了強(qiáng)大的理論保障。

5.3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與基坑開挖參數(shù)分析，為巖土力學(xué)參數(shù)分析提供了新的方向。其強(qiáng)大的分線性映射能力，能化繁為簡，大大減少反演工作量。但由于其通用性，沒有結(jié)合巖土體的物理本質(zhì)，只是單純的數(shù)據(jù)分析工具，在工程實(shí)踐中應(yīng)用，需要大量的訓(xùn)練樣本方可保證其準(zhǔn)確性。

5.4、反分析是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，并不只是一二家參建單位參與就可完成的。反分析工作基于現(xiàn)場施工測量，與施工進(jìn)程緊密結(jié)合：施工設(shè)計(jì)――施工――現(xiàn)場監(jiān)測――反演分析――調(diào)整模型、參數(shù)――再設(shè)計(jì)。這一過程需建設(shè)單位、設(shè)計(jì)單位、施工單位、監(jiān)理單位、第三方監(jiān)測單位各方通力合作，只有建立相關(guān)管理制度，方可有效執(zhí)行。

參考文獻(xiàn)

[1]楊志法等. 巖土工程反分析原理及應(yīng)用[M] .地震出版社

[2]李寧等. 巖土工程反分析方法研究現(xiàn)狀與若干問題探討[J]. 水利與建筑工程學(xué)報(bào)，2006（9）

[3]朱合華等. 地下工程測試技術(shù)與反分析[J]

[4]王春波等. 深基坑工程土層參數(shù)反分析方法探討研究[J]. 地下空間與工程學(xué)報(bào)，2011（11）

[5]高德軍等. 長江三峽大石板滑坡計(jì)算參數(shù)反分析[J]. 河海大學(xué)學(xué)報(bào)，2006（6）

第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

關(guān)鍵詞：模式識(shí)別；教學(xué)內(nèi)容；授課方式；評(píng)價(jià)方式

模式識(shí)別是60年代迅速發(fā)展起來的一門學(xué)科，該技術(shù)用于自動(dòng)將物理對象或抽象的多維模式分類到已知或可能未知的類別。目前，市場已經(jīng)存在一些能進(jìn)行字符識(shí)別、手寫體識(shí)別、文檔分類、指紋分類、語音和說話人識(shí)別、白細(xì)胞分類以及其他軍事目標(biāo)識(shí)別的商業(yè)模式識(shí)別系統(tǒng)。低成本、高分辨率傳感器(如CCD攝像機(jī)、麥克風(fēng)和掃描儀)和互聯(lián)網(wǎng)上共享的數(shù)據(jù)為我們提供了關(guān)于文本、語音、圖像和視頻的巨大數(shù)字化資源庫，對這些資源進(jìn)行有效的歸檔和檢索，極大推動(dòng)了模式識(shí)別算法在新領(lǐng)域的應(yīng)用，例如文本、圖像和視頻檢索，生物信息學(xué)和面部識(shí)別等。

由于模式識(shí)別是一門理論與實(shí)踐緊密結(jié)合的學(xué)科，理論基礎(chǔ)涉及高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、小樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、模糊數(shù)學(xué)等學(xué)科，因此該課程具有一定的抽象性和難度，學(xué)生不容易理解所學(xué)內(nèi)容。為了使學(xué)生從抽象中理解具體，更好地、自主地、創(chuàng)新地學(xué)習(xí)，教師要在知識(shí)的傳授過程中注重學(xué)習(xí)方法的傳授，故教學(xué)探索成為模式識(shí)別課程中重要的研討內(nèi)容之一。隨著社會(huì)的發(fā)展、國際交流的頻繁及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的完善，如何借鑒先進(jìn)的國外教學(xué)理念，更好地培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力的學(xué)生，也成為教學(xué)探索的一個(gè)主要問題。

1國內(nèi)外教學(xué)比較

下面就從教學(xué)內(nèi)容、授課方式和學(xué)生評(píng)價(jià)方式三個(gè)方面來闡明國內(nèi)外模式識(shí)別教學(xué)。

1.1教學(xué)內(nèi)容

模式識(shí)別領(lǐng)域的國內(nèi)外研究者和學(xué)者已編著了大量優(yōu)秀教材，由于篇幅關(guān)系，下面僅對部分教材進(jìn)行簡要介紹。

Richard O. Duda等編寫的《Pattern Classification》清晰地闡明了模式識(shí)別的經(jīng)典方法和新方法[1]。Sergios Theodoridis編寫的《Pattern Recognition》全面闡述了模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論、最新方法以及各種應(yīng)用[2]。Andrew R. Webb編寫的《Statistical Pattern Recognition》對統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基本理論和技術(shù)作了全面且詳盡的介紹[3]。J.P.Marques de Sá編寫的《Pattern Recognition：concepts，methods，and applications》詳細(xì)介紹了有關(guān)模式識(shí)別的概念和方法，并附加多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用案例[4]。M.Narasimha Murty等編寫的《Pattern Recognition：An Algorithmic Approach》講解了模式識(shí)別在算法中應(yīng)用的主要原則，并對模式識(shí)別的概念和最近取得的進(jìn)步進(jìn)行了詳細(xì)介紹[5]。Brian D.Pipley編寫的《Pattern recognition and neural networks》對模式識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了介紹，并給出了模式識(shí)別領(lǐng)域的許多實(shí)際例子[6]。Satoshi Watanab編寫的《Pattern recognition：human and mechanical》為模式識(shí)別提供了一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并介紹了該學(xué)科的廣闊前景[7]。Robert J.Schalkoff編寫的《Pattern Recognition：statistical，structural，and neural approaches》探究了模式識(shí)別的核心概念、方法和應(yīng)用[8]。Keinosuke Fukunaga編寫的《Introduction to statistical pattern recognition》，每章都含有大量習(xí)題[9]。

清華大學(xué)的邊肇祺教授等編寫的《模式識(shí)別》主要討論了統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論和方法，還介紹了人臉識(shí)別、說話人語音識(shí)別及字符識(shí)別等應(yīng)用實(shí)例[10]。干曉蓉教授編寫的《模式識(shí)別》主要內(nèi)容包括貝葉斯決策理論、概率密度估計(jì)、線形判別函數(shù)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和聚類、特征選擇與提取、模糊模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線形代數(shù)、多維隨機(jī)變量[11]。王碧泉教授等編寫的《模式識(shí)別：理論、方法和應(yīng)用》介紹了特征選擇、聚類和判別等方面的常用模型和算法，模式識(shí)別在地震學(xué)、數(shù)字圖像處理和決策管理等領(lǐng)域中的應(yīng)用[12]。楊光正教授等編寫的《模式識(shí)別》介紹統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法和句法方法的基本理論[13]。張學(xué)工教授編寫的《模式識(shí)別》系統(tǒng)地討論了模式識(shí)別的基本概念和代表性方法[14]。齊敏教授等編寫的《模式識(shí)別導(dǎo)論》按照統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別法四大理論體系來組織全書[15]。蔣先剛教授編寫的《數(shù)字圖像模式識(shí)別工程軟件設(shè)計(jì)》介紹圖像模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論和程序?qū)崿F(xiàn)技術(shù)，從工程應(yīng)用的角度全面介紹了圖像模式識(shí)別應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)的基本方法和實(shí)用技術(shù)[16]。孫即祥教授等編寫的《模式識(shí)別》系統(tǒng)地論述了各類經(jīng)典的模式識(shí)別的理論與方法，較全面地反映了本學(xué)科的新近科技成果[17]。

2.2授課方式

國外的授課方式往往注重內(nèi)容的學(xué)習(xí)、知識(shí)的掌握和學(xué)生獨(dú)立思考。課堂教學(xué)理念重參與性、積極性、創(chuàng)造性和靈活性。課堂相對活躍，講授和討論相輔相成，學(xué)生能積極地參與到課堂教學(xué)中，學(xué)生參與發(fā)問或發(fā)表個(gè)人意見，課堂上的參與往往是學(xué)期分?jǐn)?shù)的一部分，被認(rèn)為是評(píng)估學(xué)生所學(xué)習(xí)的知識(shí)的方法，并注重學(xué)生是否有能力與教師和同學(xué)進(jìn)行知性的對話。

國內(nèi)的課堂教學(xué)主要以教師講授為主，學(xué)生被動(dòng)接受，留給學(xué)生的自主空間較狹窄，課堂教學(xué)理念注重系統(tǒng)性、完整性、邏輯性、生動(dòng)性、計(jì)劃性。課堂相對平靜，討論較少，學(xué)生加入到課堂教學(xué)中的情況不多，學(xué)生參與發(fā)問或發(fā)表個(gè)人意見少。

2.3評(píng)價(jià)方式

國外對學(xué)生的培養(yǎng)重經(jīng)驗(yàn)、過程、體驗(yàn)和運(yùn)用。學(xué)生的學(xué)習(xí)過程只是其成長的一部分，教師評(píng)價(jià)學(xué)生時(shí)十分注重多渠道收集學(xué)生在校、在家和參加社會(huì)活動(dòng)的情況，通過綜合分析，對學(xué)生進(jìn)行全方位的、細(xì)化的評(píng)價(jià)，其中不僅有教師對學(xué)生的評(píng)價(jià)，還包括學(xué)生的自評(píng)、學(xué)生之間的互評(píng)、家長的評(píng)價(jià)和學(xué)生參加社會(huì)活動(dòng)獲得的評(píng)價(jià)。

國內(nèi)的教學(xué)目標(biāo)是追求知識(shí)、結(jié)果、記憶和會(huì)考試。由于教學(xué)中以教師為主，往往只注意知識(shí)的傳授，忽略了學(xué)生能力和全面素質(zhì)的培養(yǎng)。學(xué)生能牢固地掌握知識(shí)，但知識(shí)運(yùn)用能力差，主動(dòng)和創(chuàng)新能力欠缺。教師對學(xué)生的評(píng)價(jià)注重期中、期末考試，忽略了學(xué)生參加社會(huì)活動(dòng)的情況。

3教學(xué)探索

基于如下的研究結(jié)果：有效教學(xué)本質(zhì)上取決于教師建立能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期教育成果的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的能力，而每個(gè)學(xué)生都參與教學(xué)活動(dòng)是實(shí)施有效教學(xué)的前提[18]，我們從教學(xué)內(nèi)容、授課方式、評(píng)價(jià)方式三個(gè)方面進(jìn)行模式識(shí)別課程的教學(xué)探索。

3.1教學(xué)內(nèi)容

教學(xué)內(nèi)容的安排應(yīng)與本科學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和目前所掌握的知識(shí)程度相吻合，才能使學(xué)生牢固掌握知識(shí)。借鑒國內(nèi)外教學(xué)內(nèi)容情況，我們的模式識(shí)別課程的教學(xué)內(nèi)容共分9個(gè)章節(jié)，分別介紹模式識(shí)別綱要、貝葉斯決策理論、極大似然估計(jì)和貝葉斯參數(shù)估計(jì)、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計(jì)語言模型、支持向量機(jī)、最大熵模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹。

第1章 通過提出問題“智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)生為什么要學(xué)習(xí)模式識(shí)別”和“應(yīng)當(dāng)怎樣學(xué)習(xí)模式識(shí)別課程”展開，具體介紹內(nèi)容包括模式、模式識(shí)別、有監(jiān)督的分類、無監(jiān)督的分類、模式識(shí)別的主要方法和模式識(shí)別系統(tǒng)。

第2章 “貝葉斯決策理論”介紹了在概率結(jié)構(gòu)都知道的理想情況下的模式分類問題。雖然這種情況在實(shí)際中很少出現(xiàn)，但它為我們提供了一個(gè)能夠與其他分類器進(jìn)行對比的評(píng)價(jià)依據(jù)，即“最優(yōu)貝葉斯分類器”，幫助我們預(yù)測推廣到新模式時(shí)的最小誤差率。

第3章 主要圍繞“極大似然估計(jì)和貝葉斯參數(shù)估計(jì)”來展開。在先驗(yàn)概率和類條件概率密度已知的情況下，我們可使用“貝葉斯決策理論”來設(shè)計(jì)最優(yōu)分類器。但是在實(shí)際應(yīng)用中，通常不能得到和問題相關(guān)的全部概率結(jié)構(gòu)知識(shí)，因此我們利用已有的信息，對問題中涉及的先驗(yàn)概率和條件概率函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并把估計(jì)結(jié)果當(dāng)做實(shí)際的先驗(yàn)概率和條件概率，再來設(shè)計(jì)分類器。

第4章 “隱馬爾可夫模型”在解決一些與時(shí)間序列相關(guān)的問題，即某一過程隨著時(shí)間的流逝而進(jìn)行，而且某個(gè)時(shí)刻發(fā)生的事件受到前一時(shí)刻發(fā)生事件的直接影響中得到了很好的應(yīng)用，隱馬爾可夫模型在語音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用是最成功的例子。

第5章 “統(tǒng)計(jì)語言模型”是用來計(jì)算句子概率的模型，在很多自然語言處理的任務(wù)，如機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、印刷體或手寫體識(shí)別、拼寫糾錯(cuò)、漢字輸入中都有廣泛的應(yīng)用。在獨(dú)立假設(shè)的前提下，句子的概率公式可被簡化，并被計(jì)算出來。

第6章 “支持向量機(jī)”的基本思想是尋找一個(gè)能夠?qū)維空間的樣本數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地分為兩個(gè)類別的超平面。但是，由于樣本數(shù)據(jù)經(jīng)常是不可以被線性分割的，所以通過引入核函數(shù)，將樣本數(shù)據(jù)映射到一個(gè)可以線性分割這些數(shù)據(jù)的高維特征空間。而將數(shù)據(jù)映射到這樣的一個(gè)空間，通常會(huì)引起計(jì)算和過度適應(yīng)問題，但是支持向量機(jī)在高維空間中不需要直接處理，這就消除了前面提到的顧慮。并且支持向量機(jī)不像神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等其他的學(xué)習(xí)算法，很難衡量其學(xué)習(xí)的性能，我們能夠清楚地計(jì)算出其在未知數(shù)據(jù)集上的VC維。

第7章 “最大熵模型”在對一個(gè)隨機(jī)事件的概率分布進(jìn)行預(yù)測時(shí)，滿足全部已知的條件，而對未知的情況不進(jìn)行任何主觀假設(shè)。因?yàn)樵谶@種情況下，概率分布最均勻，預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)最小，概率分布的信息熵最大，所以被稱為最大熵模型。

第8章 “人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究的基礎(chǔ)上提出的，它并沒有完全真正反映大腦的功能，只是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行某種抽象、簡化和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信息處理是通過神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)的，知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連分布式的物理聯(lián)系，各種神經(jīng)元連接權(quán)系數(shù)的動(dòng)態(tài)演化過程決定了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別。

第9章 “決策樹”是一種廣泛應(yīng)用的歸納推理算法，它采用逼近離散值函數(shù)的方法，具有很好的健壯性，能根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出析取表達(dá)式。決策樹學(xué)習(xí)方法通過搜索一個(gè)完整表示的假設(shè)空間，從而避免了受限假設(shè)空間的不足。

3.2授課方式

遵循學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律和和學(xué)習(xí)特點(diǎn)，結(jié)合作者從事的模式識(shí)別課程教學(xué)，我們對模式識(shí)別的授課方式給出了如下建議。

首先，教師將不再單純地講解，而是引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)和組織學(xué)生進(jìn)行課堂活動(dòng)，使學(xué)生由原來的單純聽講、被動(dòng)接受灌輸轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)參與課堂教學(xué)，親自去發(fā)現(xiàn)結(jié)論和規(guī)律，使學(xué)生學(xué)會(huì)思考和善于思考，培養(yǎng)學(xué)生分析和解決問題的能力。通過教師和學(xué)生互相提問和共同討論，來發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性，使兩者在教學(xué)過程中相互聯(lián)系和作用，教學(xué)過程成為雙方主動(dòng)介入的過程。由于模式識(shí)別具有一定的抽象性和難度，因此教師講解時(shí)要盡可能通過實(shí)例引出問題，讓學(xué)生親睹實(shí)例，增加感性認(rèn)識(shí)，通過圖像、動(dòng)畫和視頻的生動(dòng)畫面和聲音吸引學(xué)生的注意力，將抽象的理論形象化，使學(xué)生印象深刻而又便于理解。

其次，教師在傳授知識(shí)的同時(shí)也應(yīng)該力所能及地幫助學(xué)生解決在生活、學(xué)習(xí)過程中遇到的疑問，對他們提出的問題給予認(rèn)真、耐心的解答，幫助他們克服困難。教師在教學(xué)過程中留出一定的時(shí)間，以朋友的身份和學(xué)生交流，了解他們的想法，從中獲得一些好的意見和建議。

再次，在講解理論部分時(shí)，教師應(yīng)該理論聯(lián)系實(shí)際，注重學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)。適當(dāng)引入一些實(shí)際生活的例子，幫助學(xué)生理解所學(xué)知識(shí)，如介紹最大熵模型，可使用“投資時(shí)不要把所有的雞蛋放在一個(gè)籃子里，這樣可以降低風(fēng)險(xiǎn)”的例子，使學(xué)生對模型的認(rèn)識(shí)不再抽象。簡要告訴學(xué)生下次課的內(nèi)容，鼓勵(lì)學(xué)生課后查閱相關(guān)資料，并對遇到的問題進(jìn)行分析和解決，帶著問題參與下一次的課堂教學(xué)。針對每一章的授課內(nèi)容，教師應(yīng)精心設(shè)計(jì)和安排相關(guān)實(shí)驗(yàn)，加深和鞏固學(xué)生所掌握的知識(shí)。

3.3評(píng)價(jià)方式

模式識(shí)別是智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門重要專業(yè)基礎(chǔ)選修課，對學(xué)生將來的學(xué)習(xí)、工作都起著非常重要的作用。該課程不僅僅是讓學(xué)生掌握知識(shí)，更重要的是培養(yǎng)學(xué)生的能力。因此，教師應(yīng)該積極鼓勵(lì)學(xué)生多參加社會(huì)實(shí)踐，評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)從多渠道和多方面收集學(xué)生在校和參加社會(huì)活動(dòng)的信息，通過綜合分析，對學(xué)生做出全方位的、細(xì)化和合理的評(píng)價(jià)，促進(jìn)學(xué)生全面素質(zhì)的培養(yǎng)，最終提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。

4結(jié)語

模式識(shí)別是一門理論與實(shí)踐緊密結(jié)合的學(xué)科，教與學(xué)的方式值得我們研究和探索。在今后的教學(xué)工作中，我們要多從模式識(shí)別理論涉及的學(xué)科廣泛，而本科生目前還沒有完全掌握這些知識(shí)等特點(diǎn)出發(fā)，不斷改革、實(shí)踐和創(chuàng)新。同時(shí)，教師也要不斷提高自身素質(zhì)和業(yè)務(wù)水平，不斷提高課堂教學(xué)質(zhì)量，為國家培養(yǎng)更多合格的應(yīng)用型本科人才。

參考文獻(xiàn)：

[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork. Pattern Classification[M]. Ventura：Academic Internet Publish, 2006.

[2] Sergios Theodoridis. Pattern Recognition[M]. San Diego：Academic Press，2006.

[3] Andrew R. Webb. Statistical pattern recognition[M]. The Atrium：John Wiley and Sons, 2002.

[4] J. P. Marques de Sá. Pattern Recognition: concepts, methods and applications[M]. Berlin：Springer, 2001.

[5] M. Narasimha Murty, V. Susheela Devi.Pattern Recognition：An Algorithmic Approach[M]. Hyderabad: Springer，2001.

[6] Brian D. Ripley. Pattern recognition and neural networks[M]. Cambridge：Cambridge University Press,2008.

[7] Satoshi Watanabe. Pattern recognition：human and mechanical[M]. San Francisco：Wiley，1985.

[8] Robert J. Schalkoff. Pattern Recognition：statistical，structural，and neural approaches[M]. San Francisco：J.Wiley, 1992.

[9] Keinosuke Fukunaga. Introduction to statistical pattern recognition[M]. San Diego：Academic Press, 1990.

[10] 邊肇祺,張學(xué)工. 模式識(shí)別[M]. 2 版. 北京:清華大學(xué)出版社,2007.

[11] 干曉蓉. 模式識(shí)別[M]. 昆明:云南人民出版社,2006.

[12] 王碧泉,陳祖蔭. 模式識(shí)別:理論、方法和應(yīng)用[M]. 北京:地震出版社,1989.

[13] 楊光正, 吳岷, 張曉莉. 模式識(shí)別[M]. 合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社,2001.

[14] 張學(xué)工. 模式識(shí)別[M]. 3版. 北京:清華大學(xué)出版社,2010.

[15] 齊敏,李大健,郝重陽. 模式識(shí)別導(dǎo)論[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2009.

[16] 蔣先剛. 數(shù)字圖像模式識(shí)別工程軟件設(shè)計(jì)[M]. 北京:水利水電出版社,2008.

[17] 孫即祥, 姚偉, 滕書華. 模式識(shí)別[M]. 北京:國防工業(yè)出版社,2009:1-280.

[18] 華榮寶.“有效課堂教學(xué)”學(xué)習(xí)材料(一)[EB/OL]. (2008-02-29)[2011-03-10]. /Article/ShowArticle. asp?ArticleID=1545.

Pattern Recongnition Teaching Exploration

TAN Yongmei, WANG Xiaojie, ZHONG Yixin

(Department of Intelligence Science, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)

第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

伴隨著脈診儀關(guān)鍵技術(shù)——傳感器研究的不斷進(jìn)步，信息采集的精度和速度日益提高。信息量的豐富對相應(yīng)分析技術(shù)的要求也逐步提高。除幾種傳統(tǒng)的分析技術(shù)外，其他學(xué)科新興的分析技術(shù)不斷被引入脈診現(xiàn)代研究中，使有價(jià)值脈動(dòng)信息的獲取空間空前擴(kuò)大。目前，脈診現(xiàn)代研究中，常用的分析和識(shí)別方法有時(shí)域分析、頻域分析、時(shí)頻分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化分析以及一些其他分析方法。

1 時(shí)域分析

時(shí)域分析是對脈搏波動(dòng)圖形進(jìn)行分析的主要方法，是目前研究時(shí)間最長，也是最成熟的方法。最初的脈圖分析方法主要局限于從脈圖的時(shí)間、振幅、角度、形態(tài)等方面分析上升支、下降支、重搏波的高度及各種高度的比值或它們夾角的大小及面積大小時(shí)值等。

脈搏信號(hào)從時(shí)域上看，是一個(gè)周期性較強(qiáng)的準(zhǔn)周期信號(hào)。脈搏波動(dòng)頻率為60～100次/min。時(shí)域分析法主要分析脈波波幅的高度和脈動(dòng)時(shí)相的關(guān)系。通過對脈圖幅值和時(shí)值的分析，可以了解脈動(dòng)的頻率和節(jié)律，脈力的強(qiáng)弱，脈勢的虛實(shí)和脈象形態(tài)特征等。

崔玉田、趙恩儉等是較早對古代脈學(xué)理論和現(xiàn)代實(shí)研進(jìn)展進(jìn)行系統(tǒng)梳理的研究者，其專著《中醫(yī)脈學(xué)研究》、《中醫(yī)脈診學(xué)》中涉及到一些脈圖時(shí)域特征分析的內(nèi)容。其后，傅驄遠(yuǎn)、費(fèi)兆馥、黃世林、楊天權(quán)、徐迪華等研究者對脈圖的時(shí)域特征進(jìn)行了系統(tǒng)論述。

傅氏等[1]較早開展采用現(xiàn)代技術(shù)的中醫(yī)脈診研究，其在《中醫(yī)脈象今釋》中集中論述了18種常見脈象脈圖分析和判別的方法，并對脈象形成的機(jī)制，從血流動(dòng)力學(xué)、血液流變學(xué)以及影像學(xué)等方面進(jìn)行了探討。費(fèi)氏等[2]較早并較全面的對脈圖的時(shí)域分析方法進(jìn)行了研究，在其《現(xiàn)代中醫(yī)脈診學(xué)》一書中，詳細(xì)闡述了臨床常見17種脈象的脈圖及其時(shí)域特征參數(shù)。黃氏等[3]在《中醫(yī)脈象研究》中對10種常見脈象的脈圖進(jìn)行了細(xì)致分析，開創(chuàng)性地記錄了中醫(yī)學(xué)中的“十怪脈”的脈圖，并論述了其現(xiàn)代醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)。較晚的研究者對脈圖研究的種類更加全面，在各自的專著中均有詳細(xì)論述[4-5]。

時(shí)域分析方法通過提取脈搏圖曲線中一些有明確生理意義的特征點(diǎn)(如主波、重搏波和重搏前波的高度等)或角度(如升支斜率等)作為評(píng)價(jià)脈搏波的特征參數(shù)，將特征參數(shù)和對應(yīng)的生理因素結(jié)合起來就可能得到許多有臨床醫(yī)學(xué)價(jià)值的結(jié)果，故時(shí)域分析法成了最直觀和應(yīng)用最廣泛的一種方法。它可直接通過脈圖的形態(tài)分析及對各項(xiàng)指標(biāo)的分析來確定圖與脈之間的差別，鑒別出各種脈象。這方面的關(guān)鍵在于篩選判別各種脈搏波波形的特征參數(shù)，其主要工作在于分析脈波特征參數(shù)與時(shí)相的關(guān)系。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是直觀，臨床醫(yī)生容易接受，但在實(shí)際應(yīng)用上卻遇到一些難以解決的困難，如有些特征點(diǎn)難于準(zhǔn)確得出，要憑經(jīng)驗(yàn)估計(jì)，隨機(jī)誤差很大。另外，缺乏各種脈象的脈圖時(shí)域參數(shù)特征較統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。大量研究表明，脈象圖所反映的信息是多方面的、綜合的，單靠直觀形態(tài)分析法會(huì)將許多重要的信息掩蓋，因而促進(jìn)了分析方法向更加全面與多樣化發(fā)展。

2 頻域分析

頻譜分析是近代工程力學(xué)中常用的一種處理波動(dòng)信息的方法，主要采用傅立葉頻譜分析方法。它把一個(gè)很復(fù)雜的由許多重疊波構(gòu)成的脈搏波分解成不同的諧波，這樣就能把其中所包含的信息和能量提取出來，因此，較時(shí)域分析法更能清楚地反映、分析脈象的各種變化。但其只能刻畫整個(gè)時(shí)間域上信號(hào)的頻譜特征，不能反映局部時(shí)間區(qū)間上的信息。近年來，頻譜分析也大量用于脈搏信號(hào)和中醫(yī)脈象的研究。頻譜分析可能會(huì)揭示出許多生理病理信息，而這些信息通常從時(shí)域分析中較難獲得。

重慶大學(xué)的研究者基于脈象信號(hào)的頻域分析，從不同角度，采用不同方法對吸毒者與正常人的脈象進(jìn)行了辨識(shí)。他們根據(jù)脈象信號(hào)的非高斯隨機(jī)特性，發(fā)現(xiàn)非參數(shù)化雙譜估計(jì)、參數(shù)化雙譜估計(jì)以及倒雙譜估計(jì)的方法均是分析脈象信號(hào)的有效且可行的方法，吸毒者脈象信號(hào)在特定頻率區(qū)域內(nèi)的平均相位值、雙譜相位主值特征等參數(shù)明顯區(qū)別于正常人，分別給出了吸毒者和正常人脈象信號(hào)的判別依據(jù)[6-8]。

西北工業(yè)大學(xué)王炳和等[9-10]研究人員長期進(jìn)行脈搏波頻域分析的研究。其利用高性能的電子檢測儀器和計(jì)算機(jī)提取人體橈動(dòng)脈脈搏信號(hào)，并獲得了脈搏功率譜圖(PSG)。譜能比(SER)被定義為脈搏功率譜上10 Hz以下的譜能量與10 Hz以上譜能量的比值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，健康人兩手“寸、關(guān)”部位的SER值均大于100，而患者“寸、關(guān)”的某些特定部位的SER值均小于100，這些給出低SER值的特定部位與人體的病變器官相對應(yīng)，符合中醫(yī)理論。同時(shí)發(fā)現(xiàn)正常人平脈脈搏系統(tǒng)通常具有3個(gè)共振峰，滑脈脈搏系統(tǒng)有2個(gè)共振峰，弦脈脈搏系統(tǒng)出現(xiàn)4個(gè)共振峰，而細(xì)脈僅存在1個(gè)共振峰。倒譜分析顯示，滑脈與弦、細(xì)脈的特征差異要比在時(shí)域內(nèi)的差異大得多。脈象倒譜上τ=τz處的峰值大小可表征脈象的“流利”程度，τz1恰好反映了脈象的周期大小，而hc0值正好反映了脈搏強(qiáng)度的信息特征。

厲氏等[11]研究了遲脈、常脈、數(shù)脈、疾脈4種脈象的頻域特征。研究發(fā)現(xiàn)，對于脈率異常的脈象信號(hào)，在頻域具有與時(shí)域相似的特性，即隨著脈率的增大，頻域中幅度的最大值以及在低、中、高3個(gè)頻段的幅度值也相應(yīng)增大。相對于正常脈象，脈率失常的脈象在頻域中表現(xiàn)出幅度更不平穩(wěn)的特點(diǎn)。另外，浮脈患者脈象的能量最高，其次為常脈，沉脈患者脈象的能量最低。從SER看，3種脈象的低頻分量都占據(jù)了信號(hào)的主要能量，但沉脈患者SER最高，浮脈最小，常脈居中;與常脈相比，說明沉脈能量更加集中于信號(hào)的低頻段，浮脈卻向信號(hào)的高頻段擴(kuò)散[12]。另外，其他研究者也報(bào)道了脈診信息頻域分析的成果[13-18]。

3 時(shí)頻分析

時(shí)頻分析的主要任務(wù)是描述信號(hào)的頻譜含量是怎樣隨時(shí)間變化的，研究并了解時(shí)變頻譜在數(shù)學(xué)和物理上的概念和含義。時(shí)頻分析的最終目的是要建立一種分布，以便能在時(shí)間和頻率上同時(shí)表示信號(hào)的能量和強(qiáng)度。得到這種分布后，我們可以對各種信號(hào)進(jìn)行分析、處理，提取信號(hào)中包含的特征信息，或者綜合得到具有期望時(shí)頻分布特征的信號(hào)。時(shí)頻分析結(jié)果可以通過不同的方式直觀地表示，如三維立體圖、等高線圖等，具有揭示許多新現(xiàn)象即改變我們觀察思考醫(yī)學(xué)信號(hào)方式的潛力。目前，在脈診研究中應(yīng)用的是短時(shí)傅立葉變換和Gabor展開以及小波變換。

3.1 短時(shí)傅立葉變換

由于人體生理、病理和自然環(huán)境的影響，生物醫(yī)學(xué)信號(hào)通常呈現(xiàn)非平穩(wěn)與時(shí)變特性。傳統(tǒng)的傅立葉變換不能描述信號(hào)的時(shí)頻局域特性，僅反映信號(hào)的靜態(tài)頻譜特性。短時(shí)傅立葉變換克服了傅立葉變換的缺陷，并具有容易實(shí)現(xiàn)、計(jì)算簡潔有效等優(yōu)點(diǎn)，為最早和最常用的一種時(shí)頻分析方法。其主要缺陷是時(shí)間和頻率分辨率在整個(gè)時(shí)頻平面上固定不變。另外的限制是對一個(gè)特殊的信號(hào)，需要一個(gè)特殊的窗才能得到最佳分辨率。

有學(xué)者應(yīng)用全極點(diǎn)滑動(dòng)窗遞歸算法，以平均功率與總平均功率的比值為特征參數(shù)和通過奇異值分解有效地提取特征矢量，提出了用于劃分正常人和吸毒者的臨界參數(shù)，據(jù)此15例吸毒者全被檢測出來[19-20]。基于短時(shí)傅立葉變換的方法是一種穩(wěn)定、有效的特征提取方法。

3.2 小波變換分析

由于小波變換在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)，小波變換的數(shù)學(xué)理論和分析方法在各個(gè)領(lǐng)域都受到普遍關(guān)注。小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間-尺度(時(shí)間-頻率)分析方法，它具有多分辨率分析的特點(diǎn)，而且在時(shí)頻兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，是一種窗口大小固定不變，但形狀可改變，時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時(shí)間分辨率，在高頻部分具有較高的時(shí)間分辨率和較低的頻率分辨率，很適合于非平穩(wěn)信號(hào)的處理。小波變換在1-D生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理(生物聲學(xué)、ECG和EEG)和生物圖像處理中都得到了應(yīng)用。

白氏等[21]根據(jù)小波變換過零點(diǎn)和信號(hào)突變點(diǎn)之問的關(guān)系，分別運(yùn)用小波變換過零點(diǎn)表征檢測脈象時(shí)域特征點(diǎn)和各特征點(diǎn)脈搏信號(hào)變化的快慢。對20例健康人和20例孕婦脈象時(shí)域特征點(diǎn)過零點(diǎn)位置的統(tǒng)計(jì)及其變化快慢的計(jì)算，其分析結(jié)果正好與實(shí)際相吻合。

張氏等[22]利用小波變換奇異性檢測功能與多尺度分辨特性，提出了2種提取脈象信號(hào)特征的方法：連續(xù)小波變換法和二進(jìn)小波變換法。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造了兩種特征向量：小波變換系數(shù)的尺度——主波峰值和小波變換的尺度——能量值。經(jīng)過對臨床采集的235例脈象信號(hào)的處理與分析統(tǒng)計(jì)，所得數(shù)據(jù)具有較好的重復(fù)性與穩(wěn)定性，可以作為脈象信號(hào)區(qū)分正常人與心臟病患者的特征向量。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是反映人腦結(jié)構(gòu)及功能的一種抽象數(shù)學(xué)模型，一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)互連而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，用以模擬人類進(jìn)行知識(shí)的表示與存儲(chǔ)以及利用知識(shí)進(jìn)行推理的行為。一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能系統(tǒng)是通過學(xué)習(xí)獲取知識(shí)后建立的。從本質(zhì)上講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是一種歸納學(xué)習(xí)方式，它通過對大量樣本的反復(fù)學(xué)習(xí)，由內(nèi)部自適應(yīng)過程不斷修改各神經(jīng)元之間互連的權(quán)值，最終使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值分布收斂于一個(gè)穩(wěn)定的范圍。一個(gè)已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于相關(guān)問題的求解，對于特定的輸入模式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過前向計(jì)算可得出一個(gè)輸出模式，從而得到輸入模式的一個(gè)特定解。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的神經(jīng)元以一定的方式連接而成的，單個(gè)神經(jīng)元的作用是實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的一個(gè)非線性或線性函數(shù)關(guān)系，它們之間廣泛的連接組合就使得整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有了復(fù)雜的非線性特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量的信息隱含在其連接權(quán)值及閾值上，根據(jù)一定的學(xué)習(xí)算法調(diào)節(jié)權(quán)值和閥值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)從m維空間到n維空間復(fù)雜的非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的模式識(shí)別能力，可以對任意復(fù)雜狀態(tài)或過程進(jìn)行分類和識(shí)別。但是，必須首先用反映輸入特征量的大量樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，才具有這種功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)與用傳統(tǒng)方法進(jìn)行信息處理完全不同的性質(zhì)：第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自適應(yīng)和可以被訓(xùn)練的，它有自學(xué)習(xí)能力。如果它的輸出不滿足期望的結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)調(diào)整每個(gè)輸入值的權(quán)重，產(chǎn)生一個(gè)新的結(jié)果，整個(gè)修正過程可以通過訓(xùn)練算法來實(shí)現(xiàn)。第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就決定了它的大規(guī)模并行機(jī)制，也就是說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原理上看比傳統(tǒng)方法要快得多，它擅長通過大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和發(fā)現(xiàn)模式或規(guī)律。

岳氏[23]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇1456例患者作臨床脈象檢測，總體準(zhǔn)確率>92%，不僅對平、浮、沉、遲、數(shù)、虛、實(shí)、滑、澀、洪、弦、促、結(jié)、代等基本脈有較高的識(shí)別率，對于由上述基本脈構(gòu)成的臨床常見的相兼脈也有相當(dāng)高的識(shí)別能力(>82%)。研究過程中，解決了構(gòu)建合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、各層神經(jīng)元數(shù)量的確定、選擇合理的學(xué)習(xí)速率、脈象信號(hào)特征值的選取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練等關(guān)鍵問題。

胡氏等[24]以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為手段，以提取脈象信息為目的，由臨床采樣數(shù)據(jù)形成了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸入特征向量庫，不以單一脈本身為分類對象，而考慮它是否是某些可識(shí)別特征的組合，建立了浮沉、弦滑、遲數(shù)等一組脈象特征網(wǎng)絡(luò)。證實(shí)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于具有模糊性的脈象特征的識(shí)別和分類是可行的，帶智能處理的特色，其分辨準(zhǔn)確率可達(dá)90%。

5 模糊屬性識(shí)別方法

20世紀(jì)80年代出現(xiàn)的用句法分析指導(dǎo)的脈象模糊屬性識(shí)別方法，從根本上拋開了人工測定脈圖指標(biāo)的模式，它是從檢測到的脈搏波上進(jìn)行采樣、基元抽取及基元屬性提取等，然后作分類，這就使得計(jì)算機(jī)識(shí)別有可能突破醫(yī)生的水平。模糊聚類法用于人體脈象的識(shí)別研究也獲得了較高的正確率。

王氏等[25]對脈搏聲信號(hào)進(jìn)行AR模型擬合來完成特征提取，并通過K-L(Karhunen-Loeve)變換實(shí)現(xiàn)特征壓縮，然后討論了一種新的FUZZY聚類方法——F-PFSR聚類法，最后給出了對臨床實(shí)測脈象信號(hào)聚類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。但研究結(jié)果顯示這種聚類的正確率還有待于提高。

6 可視化分析

牛氏等[26]利用彩色Doppler超聲成像技術(shù)檢測到寸口橈動(dòng)脈等處血管的徑向張縮、軸向收縮和軸心位移組合成的三維運(yùn)動(dòng)，提出與脈管三維運(yùn)動(dòng)有關(guān)的脈象變化規(guī)律;同時(shí)應(yīng)用該技術(shù)還可以在活體上直接觀察到中醫(yī)所謂的“斜飛脈”、“反關(guān)脈”及在寸口處并行的“雙管脈”。

張氏等[27-28]運(yùn)用具有B超和壓力復(fù)合傳感器的可視化脈動(dòng)信息采集和分析裝置，對橈動(dòng)脈三維運(yùn)動(dòng)和脈診“位、數(shù)、形、勢”屬性的關(guān)系進(jìn)行了探索性研究，發(fā)現(xiàn)了二者之間的對應(yīng)關(guān)系，為解決“脈形”、“脈勢”等研究難點(diǎn)提供了新的思路和方法。

張氏等[29]自主研制了一種圖像化脈搏傳感器。通過對沿血管橫截面方向的14個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)軌跡的檢測，提取得到了脈搏波形，并計(jì)算得出脈搏頻率，同時(shí)給出脈搏振幅、脈寬信息測量的定性說明。研究表明，本系統(tǒng)能夠有效提取多維脈搏特征信息，為中醫(yī)診斷客觀化和科學(xué)化提供了一種新的手段和方法。

7 其他方法

7.1 混沌分析方法

李氏等[30]借助動(dòng)態(tài)心電圖記錄獲取心電RR間期的變化信息的混沌分析方法手段——Lorenz圖，觀察脈象速率、節(jié)律的改變，將醫(yī)生靠個(gè)體感覺的判斷變?yōu)榫哂锌梢曅?、直觀性和連續(xù)性的圖形表達(dá)，可客觀地量度脈象的改變程度和性質(zhì)。認(rèn)為雖然Lorenz圖無法量度脈搏形態(tài)的變化，但有時(shí)脈搏的形態(tài)與速率相關(guān)，如沉遲、洪數(shù)等特異性的復(fù)合脈象，這也許是繼續(xù)研究的切入點(diǎn)。

7.2 整體動(dòng)態(tài)方法

劉氏等[31]在自行研制的具有新型點(diǎn)陣式傳感器的脈象儀的基礎(chǔ)上，建立了一種新的分析方法。該方法通過繪制整體脈搏-脈體時(shí)空綜合圖，以反映脈體、脈力、脈長;整體脈搏-脈勢時(shí)空綜合圖，以反映脈寬、脈體、脈流、脈力;整體脈搏-脈流時(shí)空綜合圖，以反映脈流、脈長、脈寬等，從而準(zhǔn)確反映脈搏整體動(dòng)態(tài)變化，使脈象的“位、數(shù)、形、勢”在整體上得到動(dòng)態(tài)體現(xiàn)。

7.3 金氏脈學(xué)方法

魏氏等[32]根據(jù)金氏脈學(xué)的基本思想：三對基本概念、二個(gè)基本規(guī)律和一個(gè)基本原理，設(shè)計(jì)了獨(dú)特的脈搏分層測量系統(tǒng)，克服了原有脈象儀的單點(diǎn)單面采樣，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)多層面信息采集。對脈搏波進(jìn)行“多層分析”，實(shí)現(xiàn)對疾病“定性、定位、定量”的診斷。

7.4 分形方法

楊氏等[33]探索了分形理論在脈象特征提取中的應(yīng)用。研究結(jié)果表明，不同類別的脈象信號(hào)具有不同的分形維，這為采用分形理論進(jìn)行目標(biāo)特征提取提供了基礎(chǔ)。與頻域分析方法比較，利用分形提取維數(shù)特征的方法更簡單易行。

8 展望

8.1 分析方法的發(fā)展

傳感器技術(shù)的進(jìn)步使脈動(dòng)信息獲取空間擴(kuò)大。信息來源的豐富要求新的分析方法來適應(yīng)這種變革。目前，分析方法體現(xiàn)出兩種獲取新特征信息的趨勢：一是在原有信息來源的基礎(chǔ)上，引進(jìn)新的分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)新的特征參數(shù);二是開發(fā)除脈動(dòng)壓力信息以外的新的信息來源，并應(yīng)用新的分析技術(shù)。

時(shí)頻分析屬于前一種趨勢。時(shí)頻分析的目的是在時(shí)間和頻率上同時(shí)表示信號(hào)的能量和強(qiáng)度，最終建立一種能量和強(qiáng)度的時(shí)相分布，具有動(dòng)態(tài)分析的特征。其與原有的時(shí)域和頻域分析不同，但又兼有二者的一些優(yōu)點(diǎn)，所以，部分研究者熱衷于脈動(dòng)信息時(shí)頻特征參數(shù)的獲取。小波變換是時(shí)頻分析的另一種重要手段，也是脈診研究的熱點(diǎn)之一，其在信息學(xué)、工程學(xué)中的應(yīng)用則更為廣泛和深入。小波變換方法在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)，即可以在兩個(gè)領(lǐng)域中對同一信號(hào)進(jìn)行可調(diào)控地、更細(xì)微地觀察，具有放大效應(yīng)，故被稱為“數(shù)學(xué)放大鏡”?？梢钥闯觯瑫r(shí)頻分析與常規(guī)時(shí)域、頻域分析的關(guān)鍵區(qū)別在于對同一信號(hào)進(jìn)行分析的角度和尺度，而信號(hào)的來源是同一的，并沒有新的信息引入。

可視化分析(或圖像分析)屬于后一種趨勢?？梢暬夹g(shù)的應(yīng)用突破了長期以來一維脈動(dòng)壓力信號(hào)的采集模式。所采用的圖像分析方法，將主要研究對象轉(zhuǎn)移到橈動(dòng)脈三維運(yùn)動(dòng)相關(guān)的圖形圖像變化上。如對橈動(dòng)脈B超圖像的分析，由于視覺是人類獲取外界信息的最主要途徑，可視化的動(dòng)態(tài)圖像所攜帶的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于壓力信號(hào);同時(shí)采用與壓力信號(hào)分析截然不同的分析方法，將三維運(yùn)動(dòng)的空間測量作為參數(shù)獲得的主要手段，用一些直觀、簡單的參數(shù)即可完成脈診屬性的分析，對一些壓力信號(hào)無法反映的特征，如“脈長”、“脈寬”、“脈勢”等實(shí)現(xiàn)了參數(shù)定量分析。

8.2 識(shí)別方法的發(fā)展

脈象本身的復(fù)雜性和多元體現(xiàn)形式使原有的有限參數(shù)與某種脈象的整體特征一一高度對應(yīng)的研究設(shè)想難以實(shí)現(xiàn)?；趶?fù)雜性思想的辨識(shí)方法是近幾年脈診現(xiàn)代研究的新方向。目前脈象辨識(shí)模式的兩種主要趨勢是：具有復(fù)雜性研究性質(zhì)的識(shí)別方法和基于“位、數(shù)、形、勢”脈診屬性的“復(fù)雜-簡單-復(fù)雜”模式。

8.2.1 具有復(fù)雜性研究性質(zhì)的識(shí)別方法 聚類技術(shù)的根本問題是對兩個(gè)對象間距離和相異度度量的選擇，針對兩兩對象之間的“相似度”或“相異度”劃分不同類別，并不能從多維和多層次角度來全面分析數(shù)據(jù)并解釋數(shù)據(jù)中真正復(fù)雜結(jié)構(gòu)。另一方面，信息與脈象之間的關(guān)聯(lián)性是非常復(fù)雜的，具有多維和多層次的復(fù)雜聯(lián)系。目前脈動(dòng)信息所常用的時(shí)域或頻域分析所獲得參數(shù)，僅僅是對一維壓力信號(hào)的多角度觀測。信號(hào)本身信息量的單薄，加之分析方法的局限，使上述復(fù)雜關(guān)系難以體現(xiàn)。所以，目前聚類方法在脈診識(shí)別研究中始終是一種輔助的手段，其相關(guān)報(bào)道較少。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要精確的數(shù)學(xué)模型，而是通過模擬人的聯(lián)想推理和抽象思維能力，來解決傳統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)無法解決的許多復(fù)雜的、不確定性的、非線性的自動(dòng)化問題。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建結(jié)構(gòu)上模擬了人的中樞神經(jīng)結(jié)構(gòu)，通過多個(gè)循環(huán)的訓(xùn)練來達(dá)到最終目標(biāo)，自身具有很強(qiáng)的自組織性和容錯(cuò)性，與人的思維有一定的相似性，所以是目前研究較為熱門的方向之一。脈診辨識(shí)的相關(guān)研究顯示其應(yīng)用結(jié)果是令人滿意的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，尤其是輸入層和隱含層的數(shù)目，嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和擬合程度。為了實(shí)現(xiàn)較快的識(shí)別，優(yōu)化和統(tǒng)一結(jié)構(gòu)將是未來研究的方向之一。另外，目前脈診現(xiàn)代研究的目標(biāo)要求盡可能的減少主觀因素在脈象辨識(shí)中的影響，形成較為一致和公認(rèn)的客觀識(shí)別方法，而訓(xùn)練樣本的不同會(huì)導(dǎo)致不同的人工智能的認(rèn)知模式，即使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，亦是如此。這與客觀研究的目標(biāo)背道而馳。所以，如何統(tǒng)一有限的訓(xùn)練樣本，將是未來研究人員面臨的新問題。

8.2.2 基于脈診屬性的“復(fù)雜簡單復(fù)雜”模式 “位、數(shù)、形、勢”是周學(xué)海提出的分類脈象的綱領(lǐng)。目前單脈有28種之多，相兼脈則更多。但不論脈象種類有多少，均可被分解到“位、數(shù)、形、勢”的不同程度中去，所以，“位、數(shù)、形、勢”可以看作脈診的四個(gè)基本屬性?；诿}診“位、數(shù)、形、勢”屬性的分析研究，將復(fù)雜多樣的脈象分解簡化為四種有量化可能性的參數(shù)分類，實(shí)現(xiàn)了“復(fù)雜簡單”的過程;通過客觀參數(shù)反映的“位、數(shù)、形、勢”屬性，在“組合關(guān)系”論的指導(dǎo)下可進(jìn)一步合成為具體的單一脈象，實(shí)現(xiàn)“簡單復(fù)雜”的過程。

參考文獻(xiàn)

[1] 傅驄遠(yuǎn)，牛 欣.中醫(yī)脈象今釋——現(xiàn)代實(shí)驗(yàn)研究[M].北京：華夏出版社，1993.341-345.

[2] 費(fèi)兆馥.現(xiàn)代中醫(yī)脈診學(xué)[M].北京：人民衛(wèi)生出版社，2003.147-222.

[3] 黃世林，孫明異.中醫(yī)脈象研究[M].北京：人民衛(wèi)生出版社，1986.45-196.

[4] 楊天權(quán).中醫(yī)脈學(xué)應(yīng)用新進(jìn)展——附60例脈案分析[M].上海：上海交通大學(xué)出版社，1994.187-321.

[5] 徐迪華，徐劍秋，徐麗敏.中華脈診的奧秘——200幅脈圖解析[M].南京：江蘇科學(xué)技術(shù)出版社，2005.189-265.

[6] 李玉韓，蔡坤寶，張繼紅.雙譜估計(jì)在中醫(yī)脈象信號(hào)分析中的應(yīng)用[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2006，29(5)：44-47，61.

[7] 張繼紅，蔡坤寶，李玉韓.中醫(yī)脈象信號(hào)的參數(shù)化雙譜估計(jì)及其切片分析[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2006，29(6)：47-50，74.

[8] 黃 鐳，劉宗行，蔡坤寶.倒雙譜估計(jì)在海洛因吸毒者脈象信號(hào)檢測中的應(yīng)用[J].重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2007，21(7)：98-102.

[9] 王炳和，羅 建，相敬林，等.人體脈搏功率譜分析與中醫(yī)脈診機(jī)理研究[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2001，31(1)：21-25.

[10] 王炳和，相敬林，楊 颙，等.基于信號(hào)檢測的人體脈搏系統(tǒng)傳遞函數(shù)的估計(jì)[J].科學(xué)通報(bào)，1999，44(10)：1069-1073.

[11] 厲樹忠，張 媛，劉 進(jìn).中醫(yī)脈率波形的頻譜分析[J].甘肅科技，2006， 22(9)：120-121.

[12] 王全來，厲樹忠，楊金龍，等.中醫(yī)浮脈與沉脈的頻譜分析[J].甘肅科技，2007，23(6)：77-79.

[13] 張鏡人，鄭秀春，楊天權(quán)，等.正常人脈象圖頻域指標(biāo)分析[J].遼寧中醫(yī)雜志，1995，22(10)：435-436.

[14] 孟兆輝，白 凈，王蘇中，等.高血壓病人的光電容積脈搏波的頻域分析[J].北京生物醫(yī)學(xué)工程，2002，21(1)：1-4.

[15] 車新生，范威陽，劉明林.基于傅立葉級(jí)數(shù)的中醫(yī)脈象三維顯示[J].遼寧中醫(yī)雜志，2007，34(11)：1505-1507.

[16] 姜 斌，宋蜇存.脈象信號(hào)的頻譜分析[J].通訊與信息處理，2007，26(8)：38-39.

[17] 周 越，許 晴，孔 薇.脈象特性分析和識(shí)別方法的研究[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志，2006，23(3)：505-508.

[18] 曾小青，李 玲，歐陽俊.指端脈搏波檢測與頻域分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[J].實(shí)用預(yù)防醫(yī)學(xué)，2004，11(2)：362-363.

[19] 周 霞，蔡坤寶.中醫(yī)脈象信號(hào)的短時(shí)傅立葉分析[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)， 2003，26(10)：47-51.

[20] 周 丹，蔡坤寶.基于短時(shí)傅立葉變換的脈象信號(hào)的模式識(shí)別方法[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2007，9(3)：49-52.

[21] 白金星，趙子?jì)?，王艷蘋.基于小波變換過零點(diǎn)表征的脈搏信號(hào)分析[J].航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程，2006，19(3)：204-207.

[22] 張麗瓊，王炳和.基于小波變換的脈象信號(hào)特征提取方法[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2004，19(3)：323-328.

[23] 岳沛平.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別在中醫(yī)脈象信號(hào)辨識(shí)系統(tǒng)中的運(yùn)用[J].江蘇中醫(yī)藥，2005，26(11)：4-6.

[24] 胡家寧，閻述池，王秀章，等.脈象特征人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器[J].中國醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)，1996，25(6)：571-574，578.

[25] 王炳和，相敬林.基于AR模型的人體脈象信號(hào)模糊聚類研究[J].應(yīng)用聲學(xué)，2001，20(5)：21-25.

[26] 牛 欣，楊學(xué)智，傅驄遠(yuǎn)，等.橈動(dòng)脈的三維運(yùn)動(dòng)與脈診位數(shù)形勢[J].中國中西醫(yī)結(jié)合雜志，1994，14(7)：435-437.

[27] 張治國，牛 欣，楊學(xué)智，等.脈形和脈勢檢測方法新探[J].中西醫(yī)結(jié)合學(xué)報(bào)，2008，6(3)：243-248.

[28] 張治國，牛 欣，楊學(xué)智，等.脈長的數(shù)字化、可視化探索[J].中醫(yī)雜志，2008，49(9)：830-832.

[29] 張愛華，李向群.基于圖像傳感器的脈搏三維運(yùn)動(dòng)分析[J].微計(jì)算機(jī)信息(測控自動(dòng)化)，2007，23(5)：176-177，270.

[30] 李方潔，劉國正.混沌方法Lorenz圖對脈象的表達(dá)[J].中國中醫(yī)藥信息雜志，2003，10(6)：10-11.

[31] 劉 峰，陳家旭.脈象信號(hào)分析新方法與實(shí)施方案[J].中醫(yī)藥學(xué)刊， 2006，24(12)：2217-2218.

第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；自動(dòng)化控制技術(shù)；電子科技；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；通信技術(shù) 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中圖分類號(hào)：TM76 文章編號(hào)：1009-2374（2015）30-0046-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.30.023

如今，越來越多的新型科技在解決電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)問題中顯示出了其強(qiáng)大的生命力，而自動(dòng)化技術(shù)作為較先進(jìn)的技術(shù)方法，對電力部門的管理水平及管理效率的提高有著極為重要的作用。但隨著科技更新?lián)Q代腳步的加快，使電力部門對電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制技術(shù)的應(yīng)用提出了更高的要求，從而適應(yīng)當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展。本文針對其概念、內(nèi)容、基本技術(shù)進(jìn)行了具體的闡述，以供相關(guān)人員參考。

1 電力系統(tǒng)的自動(dòng)化控制技術(shù)概述

1.1 電力系統(tǒng)自動(dòng)化的概念

所謂電力系統(tǒng)自動(dòng)化，就是憑借信號(hào)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)信息傳輸系統(tǒng)對電力系統(tǒng)各部分及整體的遠(yuǎn)程監(jiān)測及控制。在此過程中，發(fā)揮作用的裝置具有自動(dòng)監(jiān)測、決策和控制的基本功能。在此之中，使得電力系統(tǒng)的運(yùn)行更加安全可靠，并在很大程度上確保了電能質(zhì)量的合

格性。

1.2 電力系統(tǒng)自動(dòng)化的構(gòu)成

作為電力行業(yè)新技術(shù)與新理念下的產(chǎn)物，電力系統(tǒng)自動(dòng)化是電力行業(yè)所取得的重大成果。其基本內(nèi)容主要有三點(diǎn)：

一是系統(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化。其主要是采集與監(jiān)控電力系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，對實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化給予有利條件。保證電力系統(tǒng)運(yùn)行與調(diào)度、電力市場運(yùn)營與可靠性、發(fā)電廠運(yùn)營決策等順利進(jìn)行。在電力系統(tǒng)中，作為電力系統(tǒng)自動(dòng)化的核心技術(shù)，調(diào)度自動(dòng)化對自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行與基礎(chǔ)工作的高質(zhì)量提供了重要的保證。

二是變電站的自動(dòng)化。其目的是為變電站安全、穩(wěn)定、高效的運(yùn)行提供重要保障，并使其運(yùn)營效益得以提高。具體來說，就是通過對現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)及信息處理技術(shù)的運(yùn)用，使整個(gè)變電站在科學(xué)統(tǒng)一的管理下得以正常運(yùn)行。

三是配電網(wǎng)的自動(dòng)化。控制傳統(tǒng)的配電網(wǎng)主要是靠工人手動(dòng)操作來實(shí)現(xiàn)的。但隨著自動(dòng)化技術(shù)中獨(dú)立功能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，使配電網(wǎng)自動(dòng)化更加完善與成熟。而所謂的配電網(wǎng)自動(dòng)化，就是利用大量的智能終端與通信技術(shù)及后臺(tái)軟件，使資源的利用率得以提高。此外，由于配電網(wǎng)設(shè)置情況各異，因此應(yīng)分批分期對其進(jìn)行改造，從而使配電資源的綜合利用率逐步提高。

2 電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制要求及特點(diǎn)

2.1 參數(shù)的收集與處理

為實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)定、可靠的電力系統(tǒng)自動(dòng)化，就需要相關(guān)人員對初期的供電服務(wù)進(jìn)行科學(xué)的調(diào)查與分析，并對電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)、各個(gè)部件的安全運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行嚴(yán)格的檢驗(yàn)與測試，然后將其進(jìn)行合理的分析，以提供數(shù)據(jù)上的保障，來使電力系統(tǒng)自動(dòng)化得以有效控制。

2.2 科學(xué)的調(diào)控

在調(diào)控電力系統(tǒng)時(shí)，要將電力系統(tǒng)的具體運(yùn)行情況與其可行性分析結(jié)合起來，并依據(jù)建立電力自動(dòng)化系統(tǒng)有關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及要求對其進(jìn)行調(diào)控。此外要注意的是，在調(diào)控自動(dòng)化控制技術(shù)時(shí)，要運(yùn)用不同的調(diào)控措施對自動(dòng)化控制的不同部件與環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)控，例如宏觀調(diào)控、微觀調(diào)控等。

2.3 歸納規(guī)律特點(diǎn)

在對系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)調(diào)控后，要不斷總結(jié)電力系統(tǒng)自動(dòng)化各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)行情況，以此歸納出其規(guī)律與特點(diǎn)。為了建立起全面自動(dòng)化的電力系統(tǒng)，有關(guān)人員在對運(yùn)行模式進(jìn)行選擇時(shí)，應(yīng)以高效節(jié)能為其選擇原則，從而確保運(yùn)行模式的安全可靠，并達(dá)到指導(dǎo)實(shí)踐的效果。

2.4 優(yōu)勢分析

相較于傳統(tǒng)較為落后的機(jī)械化生產(chǎn)模式，現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù)不僅使更多的人力、物力及財(cái)力得到了節(jié)省，而且使生產(chǎn)周期與生產(chǎn)環(huán)節(jié)也得到了縮減，使工人勞動(dòng)強(qiáng)度得到了降低，最終使事故的發(fā)生率得以降低。在生產(chǎn)的安全性與穩(wěn)定性上，電力自動(dòng)化控制技術(shù)有著良好的效果，保證了電力系統(tǒng)運(yùn)營效率的提高與頻繁停電在生產(chǎn)生活中的減少，并對社會(huì)秩序的正常進(jìn)行起到了積極意義。

3 電力系統(tǒng)自動(dòng)化基本技術(shù)的應(yīng)用

3.1 主動(dòng)面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫技術(shù)

經(jīng)過近年來的不斷發(fā)展，主動(dòng)面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫技術(shù)不但具有明顯的開放性與繼承性，而且還有一定的共享性與智能性，且該項(xiàng)技術(shù)特別在電力系統(tǒng)自動(dòng)化的建設(shè)方面有著重要的促進(jìn)作用。在科學(xué)調(diào)度的前提下，現(xiàn)代電力系統(tǒng)自動(dòng)化還有著供電服務(wù)功能。而此項(xiàng)技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)相比，有著無法比擬的優(yōu)越性，其可以對電力控制通過數(shù)據(jù)庫的觸發(fā)子系統(tǒng)進(jìn)行全方位的監(jiān)控，從而使其數(shù)據(jù)分析及相關(guān)管理獲得有力的保證。此外，建立與應(yīng)用數(shù)據(jù)庫在對數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、輸出效率以及存儲(chǔ)的安全性與可靠性的提高上都有著良好的促進(jìn)作用。

3.2 現(xiàn)場總線控制技術(shù)

作為以數(shù)據(jù)信息傳輸為主的控制系統(tǒng)，現(xiàn)場總線是通過實(shí)際測量與現(xiàn)場設(shè)備的控制，并對現(xiàn)場配備的自動(dòng)化智能儀表、現(xiàn)代化設(shè)備、控制中心設(shè)備加以利用，來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化設(shè)備與控制中心信息通訊與控制的一體化的。此項(xiàng)技術(shù)對現(xiàn)場儀表與設(shè)備的連接與數(shù)據(jù)通信等都有著不同的要求。因此，在電力系統(tǒng)的建設(shè)過程中，必須依照科學(xué)而合理的體系與協(xié)議對該項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行規(guī)范。

在我國的電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制實(shí)踐中，對現(xiàn)場總線技術(shù)的應(yīng)用非常廣泛。因?yàn)楝F(xiàn)場總線系統(tǒng)在應(yīng)用現(xiàn)場總線控制技術(shù)中，對現(xiàn)場各生產(chǎn)設(shè)備間及控制系統(tǒng)間的數(shù)字通信的多方向、多結(jié)點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)有著良好的促進(jìn)作用。而在電力自動(dòng)化系統(tǒng)中，PCS系統(tǒng)是目前應(yīng)用最為廣泛、效果最為明顯的系統(tǒng)。較之傳統(tǒng)應(yīng)用的系統(tǒng)，此系統(tǒng)的性能更為靈活、優(yōu)化、穩(wěn)定與安全。特別是在故障發(fā)生時(shí)，該系統(tǒng)可以按照具體發(fā)生的問題，經(jīng)上位機(jī)對所引起故障環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確定位，來制定出及時(shí)而有效的措施，從而確保系統(tǒng)在最短的時(shí)間內(nèi)得以正常運(yùn)行。

3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理的控制技術(shù)

從理論上來說，非線性、魯棒性、并行處理及自組織學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本特征。因?yàn)槠渥陨硖攸c(diǎn)與優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制獲得了大眾的廣泛關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本連接方法是以大量的神經(jīng)元進(jìn)行連接的，這使得相關(guān)人員對神經(jīng)權(quán)值按照一定的算法進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而使非線性映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)。

3.4 專家系統(tǒng)的基本控制技術(shù)

所謂專家系統(tǒng)的基本控制技術(shù)，就是包括辨別系統(tǒng)警告狀態(tài)等特殊狀態(tài)、具有緊急處理能力及對系統(tǒng)的恢復(fù)與控制能力等的一項(xiàng)控制技術(shù)。在實(shí)際生產(chǎn)中，對這種技術(shù)的應(yīng)用比較廣泛，但其中也存在著一些不容忽視的問題，有著一定的局限性。所以，在對其的應(yīng)用中，要權(quán)衡利弊，對其局限性進(jìn)行深入的了解，保證在該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用能夠順利進(jìn)行。

4 結(jié)語

當(dāng)前，隨著電子科技、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)的不斷更新與完善，電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)也隨之飛速發(fā)展起來，其在當(dāng)代的電力行業(yè)展示了自我與時(shí)俱進(jìn)的風(fēng)采。作為我國電力系統(tǒng)的重要組成部分，必須對其加以重視。要從國外先進(jìn)技術(shù)中汲取養(yǎng)料，依照國際化標(biāo)準(zhǔn)來對其進(jìn)行發(fā)展，從而為我國電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定提供重要的保證。本文電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制技術(shù)的應(yīng)用從電力系統(tǒng)的自動(dòng)化控制技術(shù)概述、要求、特點(diǎn)，以及其所基本技術(shù)進(jìn)行了具體的闡釋，希望對相關(guān)人員有所

幫助。

參考文獻(xiàn)

[1] 張建林.電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制技術(shù)的重要性及要點(diǎn)分析[J].科技與企業(yè)，2013，（10）.

[2] 伊端斌.電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制技術(shù)的重要性及要點(diǎn)分析[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā)，2013，（23）.

第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念范文

關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)模型；網(wǎng)絡(luò)特性

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）03-0023-02

1 基本概念

所謂“網(wǎng)絡(luò)”（networks），實(shí)際上就是節(jié)點(diǎn)（node）和連邊（edge）的集合。若節(jié)點(diǎn)相對（i，j）和（j，i）的邊是相同的，則它就是無向網(wǎng)絡(luò)；如果不是相同的邊，那么就是有向型的。當(dāng)將權(quán)值賦給各邊時(shí)，就得到了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，若不賦值，就是無權(quán)型的，具體如下圖：

如果根據(jù)特定規(guī)律將各節(jié)點(diǎn)連邊到一起，那么就能獲得圖2所示規(guī)則網(wǎng)絡(luò)。若根據(jù)任意形式將節(jié)點(diǎn)各邊連到一起，那么就能獲得隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。

通?？梢杂媒閿?shù)、度分布、平均路徑長度等參數(shù)來闡述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的各種特性，下文將描述各參數(shù)。

1）平均路徑長度（Average path length）

將網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的任意兩節(jié)點(diǎn)[i]與[j]的間距[lij]定x為假定兩節(jié)點(diǎn)分別為起點(diǎn)與終點(diǎn)，中間過程最小的連邊量。將網(wǎng)絡(luò)直徑定義成網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部任何兩節(jié)點(diǎn)之間的最大值。則：

[D=maxi，jlij] （1-1）

平均路徑長度定義[L]為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對之間距離的平均值，用公式表示為：

2）簇系數(shù)（Clustering efficient）

網(wǎng)絡(luò)中存在一節(jié)點(diǎn)[i]，它和另外的節(jié)點(diǎn)通過[ki]條邊連到一起，這i[ki]個(gè)節(jié)點(diǎn)稱為節(jié)點(diǎn)[i]的鄰居節(jié)點(diǎn)，最多會(huì)有[KiKi-12]條邊。[i]的簇系數(shù)用[ki]個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)中含有的邊數(shù)[2Ni]比上最大邊數(shù)[KiKi-12]的數(shù)值來計(jì)算，用[Ci]來表示。公式為：

[Ci=2NiKiKi-1i] （1-3）

3）度分布（Degree distribution）

若將節(jié)點(diǎn)[i]的度[ki]定義成和它連接的另外節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，就可用[i]的鄰居數(shù)來稱呼它。一般每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)有單獨(dú)的度，網(wǎng)絡(luò)平均度就是全部節(jié)點(diǎn)度的均值，用[k]表示。公式為：

[K=1Ni=1NKi] （1-4）

通常可以用度分布函數(shù)[Pk]來顯示節(jié)點(diǎn)的分布狀態(tài)。[Pk]含義為選擇任何的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，它的度正好是[k]的概率。則：

[Pk=1Ni=1Nδk-ki] （1-5）

2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型

1）規(guī)則網(wǎng)絡(luò)（Regular network）

圖3顯示了普遍的網(wǎng)絡(luò)模型，分別是全局耦合、最近鄰耦合及星型模型。

上圖（a）顯示的全局模型中存在[N]個(gè)節(jié)點(diǎn)，邊數(shù)為[NN-12]條邊，它的[L=1]（最?。琜C=1]（最大）。

2） ER隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)（random network）

20世紀(jì)50年代匈牙利的兩位科學(xué)家設(shè)計(jì)出了此模型，如圖4所示：

（a）[p=0]時(shí)，存在10個(gè)孤立節(jié)點(diǎn)；（b）～（c）[p=0.1，0.15]時(shí)，得到的隨機(jī)效果圖

3）小世界網(wǎng)絡(luò)（small-world network）

1998年美國的Watts等人提出了一個(gè)小世界模型，它的特點(diǎn)是聚類參數(shù)大、路徑長度短，功能是使完全規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)向完全隨機(jī)的形式轉(zhuǎn)變，通常稱作WS模型。如圖5所示：

4） NW小世界模型

因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的連通性或許會(huì)被WS模型的隨機(jī)重連過程損壞，所以想要防止孤立子網(wǎng)產(chǎn)生，在1999年美國的Newman等人設(shè)計(jì)了一個(gè)新的小世界模型，它將隨機(jī)重連用隨機(jī)加邊代替，通常稱作NW模型。如圖6所示：

5）無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)（scale-free network）

1999年Albert等人設(shè)計(jì)了一種無標(biāo)度模型，來解釋此類網(wǎng)絡(luò)的冪律特性，通常被稱作BA模型，如圖7所示。

3 網(wǎng)絡(luò)模型比較

下面比較WS小世界網(wǎng)絡(luò)模型、BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的主要性質(zhì)的異同。根據(jù)表1.5所示，現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)三大特性中的兩點(diǎn)能被BA與WS模型捕捉到。研究人員為了使現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的全部特性都能被顯示，又設(shè)計(jì)了很多模型，然而BA與WS模型的結(jié)構(gòu)簡單，規(guī)則明確，且對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本特性準(zhǔn)確把握，所以現(xiàn)階段應(yīng)用頻率最高的還是BA與WS模型。

[模型＼&節(jié)點(diǎn)度分布＼&平均路徑長度＼&聚類系數(shù)＼&真實(shí)網(wǎng)絡(luò)＼&冪率分布＼&?。?大＼&小世界網(wǎng)絡(luò)＼&泊松分布＼&?。?大＼&無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)＼&冪率分布＼&小＼&大＼&]

4 結(jié)束語

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索過程的復(fù)雜性給搜索過程建模工作帶來一定程度的難度，在了解基本概念與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性的基礎(chǔ)上，主要目的就是為了更好地描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)行為相關(guān)的問題（比如：網(wǎng)絡(luò)搜索、滲流、傳播、相變等）的在個(gè)體層和群體層之間的復(fù)雜性。本首先綜述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本概念與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較。

參考文獻(xiàn)：