人工智能神经网络实验报告(共5页).doc

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神经网络实验报告
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神经网络实验报告

实验目的
(1)熟悉Matlab/Simulink的使用.  
(2)掌握BP神经网络的基本原理和基本的设计步骤.          
(3)了解BP神经网络在实际中的应用. 
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 (4)针对简单的实际系统, 能够建立BP神经网络控制模型. 
二、实验内容
BP神经网络
神经网络的概念、原理和设计是受生物、特别是人脑神经系统的启发提出的. 神经网络由大量简单的处理单元来模拟真实人脑神经网络的机构和功能以及若干基本特性,,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入- 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程. 它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入( input) 、隐层( hide layer)和输出层(output layer) ,如图1所示.
三、　基于BP神经网络的手写数字识别
3. 1　输入向量与目标向量
首先对手写数字图像进行预处理,包括二值化、去噪、倾斜校正、归一化和特征提取,生成BP神经网络的输入向量Alphabet和目标向量Tar2get. 其中Alphabet选取
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40 ×10的矩阵,第1列到第10列代表0～9的数字. Target为10 ×10的单位矩阵,每个数字在其所排顺序位置输出1,其他位置输出0.
3. 2　BP神经网络的构建
BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成. 正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元. 若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程. 通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完