人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探

人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探

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时间:2019-11-23

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1、学院专业年级姓名课题对人工神经网络学习的探讨学号:人工智能课程论文计算机与涪息技术计算机科学与技术2010级计科一班对人工神经网络学习的探讨摘要:随着智能技术研究和应用的不断深入,人工智能越来越受到社会的关注。在屮国科协2008年举办的〃十项引领未来的科学技术〃网络评选屮,〃人工智能技术〃名列笫四。人工智能作为一项引领未来的科学技术,正在以其无限的潜力,影响着未来科学技术的发展,改变着人类的生产生活方式。人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样,人工智能则是人造

2、智能系统的精髓。今天,从智能理论到智能应用,从智能产詁到智能产业,从个体智能到群体智能,从智能家居到智能社会,人工智能已无处不在,其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术,深化智能应用是人工智能发展的根本。人工神经网络是一种新的数学建模方式,它貝有通过学习逼近任意非线性映射的能力,本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。关键字:人工智能;动态系统;反向传播;人工神经网络;BP神经网络一、简介作为动态系统辨识、建模和控制的一•种新的、令人感兴趣的工具,人

3、工神经网络(ANN)提供了一种普遍而且实用的方法从样例屮学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播(BACKPR0PAGATI0N)这样的算法,使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入一输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错谋健壮性很好,且已被成功的应用到很多领域,例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。然而,直到20世纪60年代晚期,人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限,而且找不到训练多层网络的冇效方法。在20世纪

4、80年代中期ANN的研究经历了一次复兴,主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。白从20世纪80年代,反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法,而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。二、人工神经网络学习的国内外研究状况随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏,国内也逐步掀起了研究热潮。经过十几年的发展,中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果,学术论文、应用成果和研究人员逐年增加.在国际上,1987年,在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会.此后毎年召

5、开两次国际联合神经网络大会(1JCNN).不久该学会创办了刊物JournalNeuralNetworks,另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世,至此,神经网络理论研究在国际学术领域获得了其应冇的地位。作为人工神经网络学习的典型算法反向传播(BP)算法,近年来国内外学者对这一算法提出了一些改进。其中,由宋绍云、仲涛提出的BP人工神经网络网络的新算法解决了传统算法的局部极小及收敛速度慢的问题。该算法是在BP神经网络现有的基础上提出的一种新的算法。人工神经网络的研究同样在实践中也冇所发展。比如

6、,基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划,可以很好的应用于机器人蔽障系统。BP算法在雷达目标识别中的应用以及在超声检测中的应用等都是在BP算法改进的基础上实现的。三、所选专题的研究意义与研究方法从1946年第一台电子数字计算机问世以来直到现在,大多数信息处理都采用程序式计算方式。这种方式解题需要设计算法或规则,并正确的编制成软件,然后才能进行问题求解。这种解题方式必须考虑3个因素:问题的形式化;可进行计算的算法;计算的复杂性。人脑处理信息的特点如F:大规模并行处理;具有很强的容错性,善于联

7、想、概括、类比和推广;具有很强的自适应能力。由上可知,脑是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理装置,人们正以极大的兴趣研究它的结构和机理。以此为背景,以人工神经网络为基础,形成了神经网络的新学科。目前,对大脑思维的过程了解仍然很肤浅,人工神经网络模拟的研究还很不充分,人们面临的是一个充满未知的新领域。神经网络将在基木原理方面进行更深刻的探索。神经网络研究的主要口的如下:(1)理解脑系统为何具有智能。这些计算与符号表示的形式操作处理不同,人脑是如何组织和实施这些计算的。(1)研究各种强调“计算能力

8、”的神经网络模型,并不着重于这些模型的生物学保真程度(2)研究大规模并行自适应处理机理。(3)研究神经计算机的体系结构和实现技术。四、适合神经网络学习的问题人工神经网络学习非常适合于这样的问题:训练集合为含冇噪声的复杂传感器数据,例如来自摄像机和麦克风的数据。它也适用于需要较多符号表示的问题,例如决策树学习任务。这种情况下ANN和决策树学习经常产生精度大体相当的结果。反向传播算法是最常用的ANN学习技术。它适合具冇以下特征的问题:(1)实例是用很多“屈性-值”对表示的。(2)系统中输出的是30属

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