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1、神经网络算法简介主讲：何仁斌实际应用问题1、蠓虫的分类问题2、DNA序列分类问题3、癌症诊断问题……神经网络算法简介感知器感知器(perceptron)是由美国科学家F.Rosenblatt于1957年提出的，其目的是为了模拟人脑的感知和学习能力。感知器是最早提出的一种神经网络模型。它特别适合于简单的模式分类问题，如线性可分的形式。神经网络算法简介以两个输入的单层感知器神经元为例∑w(1,1)w(1,2)p(1)p(2)nabw——权重;b——阈值如果设w(1,1)=-1,w(1,2)=2,b=1L-b/w(1,2)-b/w(1,1)wp+b>0a=1wp+b
2、<0a=0单层感知器多层感知器w(1,1)w(1,2)p1p2na2∑b1∑b2n2a2n1a1∑b1w(2,1)w(2,2)性能指标：均方误差达到最小涉及算法注意：单层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分类能力。分类问题的MATLAB软件实现以蠓虫分类问题为例%输入向量P=[1.241.361.381.381.381.41.481.541.561.141.181.21.261.281.3;1.721.741.641.821.91.71.821.822.081.781.961.862.02.01.96];%目标向量T=[111111111000000];%
3、绘制输入向量plotpv(P,T);1）单层感知器∑w(1,1)w(1,2)p(1)p(2)nab%建立一个感知器net=newp([03;03],1);%绘制输入向量plotpv(P,T);%初始化感知器net=init(net);%画出分类线net.iw{1,1}net.b{1}linehandle=plotpc(net.iw{1,1},net.b{1});%作wx+b=0的分类线分类问题的MATLAB软件实现分类问题的MATLAB软件实现E=1;%修正感知器网络while(sse(E))%sse返回误差的平方[net,Y,E]=adapt(net,P,T
4、);%返回学习后的网络,Y是输出，E是误差linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);%分界线绘制函数drawnow;%更新分界线end;%利用训练好的感知器对未知类别样本进行分类p=[1.24,1.28,1.4;1.8,1.84,2.04];a=sim(net,p);plotpv(p,a);ThePoint=findobj(gca,'type','line');set(ThePoint,'Color','red');holdon;plotpv(P,T);plotpc(net.IW{1},net.b{1})
5、;holdoff;disp('Endofpercept')分类问题的MATLAB软件实现分类结果：AfApf以上结果是图形化的结果，如下给出数值化的结果：mcfl1.mP=[1.241.361.381.381.381.41.481.541.561.141.181.21.261.281.3;1.721.741.641.821.91.71.821.822.081.781.961.862.02.01.96];%目标向量T=[111111111000000];%建立一个感知器net=newp([03;03],1);%网络训练次数net.adaptParam.passe
6、s=100net=adapt(net,P,T);%返回自适应的神经网络%输出仿真结果Y=sim(net,P)%利用训练好的感知器进行分类p=[1.24,1.28,1.4;1.8,1.84,2.04];a=sim(net,p)仿真结果：Y=Columns1through1111111111100Columns12through150000a=111准确率达到100%。BP网络(Back-PropagationNetwork)目前，在人工神经网络的实际应用中，决大部分的神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式。BP网络主要用于：◆函数逼近◆模式识别◆分类◆数据压缩
7、学习过程由信号的正向传播与反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符合时，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此信号作为修正各单元权值的依据。BP算法的基本思想：x1x2xixn-1xn……y1y2yjym……W1WkWlo1okol……输入层隐层输出层隐层到输出层之间的权值矩阵：W=[W1,W2,…,Wl]1、网络结构2、各层信号之间的数学关系输出层ok=f(netk
8、),netk=∑j=0:mwjkyj,
