常见的神经网络算法

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇常见的神经网络算法范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

常见的神经网络算法范文第1篇

>> 基于PCA—LDA与蚁群优化BP神经网络的人脸识别算法 基于粒子群算法和神经网络的人脸识别分类器研究 基于卷积神经网络的人脸识别研究 基于BP神经网络的人脸识别研究 基于PCA算法的人脸识别技术研究 基于改进PCA算法的人脸识别研究 基于MB_LBP和PCA算法的人脸识别研究 基于BP神经网络的人脸识别算法的实现 基于模糊混沌神经网络的人脸识别算法 基于卷积神经网络的人脸识别 基于子图分割和BP神经网络的人脸识别方法 基于EMPCA和RBF神经网络的人脸识别 基于改进PCA与FLD算法的人脸识别 基于模糊人工神经网络的人脸识别研究 基于改进的LBP和PCA算法的人脸识别 基于并行PCA算法的人脸识别系统的研究 基于PCA和SVM的人脸识别 基于PCA和FLD的人脸识别方法 基于快速PCA―SVM的人脸识别研究 基于主分量分析的BP神经网络人脸图像识别算法 常见问题解答 当前所在位置：l.

[6]刘学胜.基于PCA和SVM算法的人脸识别[J].计算机与数字工程，2011（7）.

[7]廖海滨，陈庆虎. 基于因子分析的实用人脸识别研究[J].电子与信息学报，2011（7）.

[8]蔡晓曦，陈定方.特征脸及其改进方法在人脸识别中的比较研究[J].计算机与数字工程，2007（4）.

常见的神经网络算法范文第2篇

关键词：机器人路径规划算法

一、本文就常见的几种常见的路径规划算法及应用进行简单的探讨如下：

（一）遗传算法概念

遗传算法是根据达尔文的进化论，模拟自然选择的一种智能算法，“适者生存”是它的核心机制。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的。基于随机早期人口，根据的原则，优胜劣汰，适者生存，世代演化产生更好的人口大概。在每一代，根据问题域的个体适应度大小来选择个人，然后选定的个人在自然遗传学，遗传算子组合交叉和变异，产生代表性的解集的人口 。通过这些步骤，后生代种群比前代对于环境具有更好的适应性。人口最优个体解码后可作为近似最优解。

（二）遗传算法的特点

作为一种智能算法，遗传算法具有如下特点：①遗传算法在寻优过程中，只把适应度函数的值作为寻优判据。②遗传算法是由一个问题集合（种群）开始的，而不是从一个个体开始的。故而遗传算法的搜索面积很大，适合全局寻优。③遗传算法根据概率性的变换规则进行个体的优胜劣汰并推动种群的进化。④遗传算法具有隐含的并行性。⑤遗传算法具有自组织、自适应以及内在的学习性，同时遗传算法具有很强的容错能力。⑥遗传算法的基本思想简单。对于复杂的和非线性的问题具有良好的适应性。

（三）遗传算法的应用

遗传算法提供了一个整体框架地址复杂系统问题，它不依赖于俞特定领域的问题，问题的类型、 已是强的鲁棒性，所以广泛应用余许多科学： 功能优化遗传算法的经典应用，是遗传算法的性能评价的常见的例子，许多人建设的各种复杂的表格功能测试： 连续函数和离散函数，凸、 凹函数、 低维功能和高尺寸功能、 单式功能和更多峰值函数。一些非线性、 多模型、 多目标函数优化问题和其他优化方法很难解决，GA 你可以更好的结果。增加问题的规模，搜索空间的组合优化问题，将会迅速增加，有时的当前枚举方法和计算很难找到最佳的解决方案。实践证明，遗传算法、 组合优化问题的粒子非常有效。例如，已成功应用遗传算法解决旅行商问题、 背包问题、 装箱问题、 图形划分问题。此外，遗传算法的生产调度、 自动控制、 机器人技术、 图像处理和机器学习，人工生命，遗传编码，已获得广泛的应用。

二、蚁群算法及其应用

（一）蚁群算法概念

蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法。

（二）蚁群算法的特点

①蚁群算法是一种自组织算法。在早期的算法，单一的人工蚂蚁障碍找到求解算法，久而久之，通过信息作用的激素，人工蚂蚁进化将找到一些解决办法更接近最优的解决方案，它是无序到有序的过程。

②蚁群算法的并行算法是一种基本的。每个蚁群搜索进程独立的对方，只能通过信息素通讯。因此，蚁群算法可以看作是一种分布式的多智能体系统，它在问题空间搜索算法开始是一个独立的解决方案，不仅提高了可靠性，这使得该算法具有强的全局搜索能力。

③蚁群算法是一种积极的反馈的算法。从蚂蚁觅食中不难看到蚂蚁已设法找到最短路径的信息的过程取决于直接上的最短路径的积累，以及信息素的积累是一个积极的反馈过程。这种正反馈的过程进行初步的差距有不断扩大，并导致系统的最优解的方向发展。

④蚁群算法具有较强的鲁棒性。比较与其他算法、 蚁群算法、 初始对齐要求不高，外务大臣蚁群算法用于路由和搜索过程的初步结果不需要手动调整。第二，设立简单、 便于应用的蚁群算法求解组合优化问题的蚁群算法参数的殖民地，数目。

（三）蚁群算法应用

蚁群算法应用包括：二次分配问题、车间任务调度问题、车辆路线问题、机构同构判定问题、学习模糊规则问题、旅行社新旅游线路与旅行产品的制作等领域。

三、神经网络算法

（一）神经网络的概念

人工神经网络也被称为神经网络连接模式，它是一种动物模型，神经网络的行为特征，分布式并行处理算法的数学模型。网络依赖于复杂的系统，通过调整内部之间的联系，大量节点，以实现节能的目的，信息处理。

特征的神经网络模型的人工神经网络的主要网络连接拓扑，神经元的特点，学习规则。目前，近40种神经网络模型，其中有一个BP网络，传感器网络，自组织映射，神经，波尔兹曼机，自适应共振理论。系统的稳定性与联想记忆功能密切相关。

神经网络的应用

人工神经网络的非线性自适应信息处理能力，克服了传统人工智能方法的直觉，作为模型，语音识别，非结构化信息处理方面的缺陷，使神经网络专家系统，模式识别，智能控制，组合优化，预测等领域得到成功应用。人工神经网络和其他传统方法相结合，将促进人工智能和信息处理技术的发展。近年来，人工神经网络模拟人类认知方式更深入的发展，模糊系统，遗传算法，进化机制相结合，形成智能计算，人工智能，已成为一个重要的方向，在实际的应用开发。信息几何学应用于人工神经网络的研究，人工神经网络理论开辟了一条新的途径。

常见的神经网络算法范文第3篇

>> 大规模自组织人工神经网络技术在智能建筑中的应用方法研究 基于自组织增量神经网络的码书产生方法在图像分类中的应用 基于Matlab的自组织神经网络在油气层识别中的应用研究 基于自组织竞争神经网络的地震预测 自组织竞争网络在测井资料岩性识别中的应用 自组织特征映射网络在探地雷达数据处理中的应用 气体识别自组织神经网络 一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法 自组织灰色神经网络中的基于电力系统短期负荷预测方法应用研究 基于自组织映射神经网络的边坡样本分析方法 基于SOM神经网络技术的区域卷烟消费状态自组织分类 人工神经网络模型在水动力模型数据缺失中的应用 基于人工神经网络的数据挖掘技术在临床中应用进展 自组织特征映射网络在压缩编码设计中的应用 液压控制系统中自组织双模糊神经网络控制模型关键点研究 浅谈人工神经网络在林业中的应用 人工神经网络在空调系统中的应用 一种改进的动态二叉树的自组织神经网络算法 基于SOM神经网络技术的卷烟零售客户自组织分类 基于自组织神经网络SOM的汽车安全气囊装配故障诊断 常见问题解答 当前所在位置：百度百科 移动学习2012-12-7

[2] 叶成林 徐福荫 许骏 移动学习研究综述 电化教育研究 2004 No.3

[3] 陈伟超 国内移动学习研究现状及发展建议[J].中国电力教育，2009 No.9

[4] 词汇语义知识库浅述 刘兴林 福建电脑 2009 No.9

常见的神经网络算法范文第4篇

【关键词】BP神经网络 管道缺陷 缺陷分类

目前，通过图像处理的方式进行模式识别已成为新的研究热点，并广泛应用于识别汽车车牌、手写汉字、水位线、水稻品质及各种工业产品等领域。在城市管道检测技术方面，现多采用由管道机器人对待测管道进行内部信息采集，再由人工进行实时的观测并进行判断。但是，由人工对管道内部问题进行判断，其判断的主观性与遗漏的可能性都是难以避免的。针对这一情况，通过人工智能算法―BP神经网络对已获取的图像信息进行处理，从而得到管道内部的缺陷类型，不仅降低了系统操作人员的劳动强度，而且从整体上提高了缺陷分类软件的易用性和可移植性。

监控中视频处理的过程如图1所示，本项目将在图像处理技术的基础上通过BP神经网络着重对分类识别的部分进行研究，以达到机器智能检测的目的。

1 图像的预处理

1.1 管道内部缺陷样本的采集

建立管道内部缺陷库，是进行管道内部缺陷识别的必要条件。同时也是对识别方法进行客观测试，估计其性能，评价其优缺点的根本依据。采集样本时应符合大多数管道问题的实际情况，反映各种管道材料、直径、形状的特征等。

较差的学习样本不但会导致网络的错误映射关系，而且还可能会使该网络的学习过程不收敛， 因此采集学习样本对于BP神经网络系统的学习和训练尤为重要。本实验采集学习样本的原则为：

1.1.1 代表性

所用样本需要起到以点带面的作用，应当体现出输入输出关系，如选用特征突出的样本，只有通过具有代表性的学习样本所训练出来的BP神经网络才能很好的映射输入输出的关系。

1.1.2 广泛性

所用样本应能提供该BP网络各种情况下的输入，广泛的样本可使训练出来的BP网络具有良好的适应力，这对于管道内部缺陷识别与分类来说是非常重要的。

1.1.3 紧凑性

若学习样本含有较多的无效成分会导致学习过程难以收敛，从而导致训练出来的网络会产生错误的映射，使网络输出过多偏向无效学习成分所形成的错误的映射关系。

1.2 归一化处理

管道缺陷种类繁杂，缺陷特征各不相同，即使是常见缺陷也会因大小和分布的不同而有所差异，所以在进行缺陷识别前需要对其进行归一化处理。缺陷的归一化处理可分为线性和非线性两种。进行归一化处理是为了是消除由于管道自身缺陷而带来的识别问题，从而进一步的为提取特征和分类器识别打下良好的基础。

通过线性归一化的方式将其归一化为统一大小的图像，归一化后的图像可以表示为：

其中，width和height分别表示未归一化时原图像的宽与高，W与H则表示规一化后图像所对应的宽和高，A（水平）、B（垂直）分别表示原图像的左上角与规一化后矩形框左上角的距离。

线性归一化算法较为简单，即将图像按一定比例线性调整为同一尺寸，可以保有原图像的形状与特征（几乎无失真），但是无法改变图像的亮度与清晰度等属性；非线性归一化是按照管道内部的特征分布来处理、调整清晰度，削弱那些偏亮、偏暗的区域，或是像素密集的区域，压缩像素分散的区域。

1.3 平滑去噪处理

各N噪声可能存在于样本图像中，如高斯噪声、白噪声等。图像的平滑化，即消除样本图像中的噪声成分，是图像增强技术中的一种。该操作可达到两个目的：

（1）按特定的需要突出图像中的特定信息；

（2）消除视频图像在输入时混入的噪声，以适应计算机的处理。

图像平滑化处理的要求有：

（1）不能损坏图像的边缘轮廓及线条等重要信息；

（2）使图像清晰。

平滑处理的方法分为：

（1）空间域法（时域），其中空间域法又分为线性和非线性滤波器；

（2）频域法一般需要对图像进行一次正向的数学变换（通常离散傅立叶变换，也可以为拉氏变换或Z变换）和一次反向的数学逆变换。

2 BP神经网络的运用

许多学者对BP神经网络的算法及结构进行过优化，有人提出：神经网络好比是一种自适应机器，神经网络是一个由若干简单处理单元所共同组成的大型分布式处理器，因此具有存储经验知识（记忆性）和使之可用（有用性）的特性。神经网络与人脑的相似之处有两个：

（1）所获取的知识都由外界环境学习而来；

（2）突触权值（神经元间的相互连接强度）用于储存所获取的知识。

2.1 BP神经网络的简介

人工神经网络是根据模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式并行处理算法的一种数学模型。这种网络在处理信息时是通过调整内部大量节点之间相互连接的关系所实现的。而BP（Back Propagation）神经网络模型是由Rumelhart和Mccdknd为首的科学家小组提出是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。其凭借着强大的联想能力、容错能力以及自组织能力，成为现阶段应用最为广泛的神经网络之一 。BP神经网络最大特点仅依靠样本输入、输出数据，不借助系统的基本物理定律，就能实现由Rn空间（n个输入节点）到Rm空间（m个输出节点）的高度非线性映射。

2.2 BP网络模型

BP神经网络是一种反馈前向型的神经网络，也是一种典型的多层前向型网络，通过网络内各层之间的权值与结构表示出复杂的非线性1/0映射关系，BP神经网络同时具有较好的自我学习功能，能够通过误差的反馈算法，比照已有的样本进行重复训练，调整网络内各层间的权值，直到该网络的1/0关系在某个训练指标下与样本最为接近。一个典型的BP神经网络应包含输入层、中间层（也称隐层）和输出层，不同层之间相互连接，层内神经元之间无连接。其中隐含层可以为一层或多层。每一层都由互不连接的若干个神经元组成。相邻两层的每一个神经元之间的关系由权值所决定，权值的大小直观地反映了两个神经元间的连接强弱，整个BP网络的计算流程是由输入层-中间层-输出层单向前进，因而属于前向型网络。

2.3 BP网络原理

典型的BP网络分为三层，即输入层、隐含层和输出层。其算法主要由以下四部分组成，即模式顺传播――误差逆传播――记忆训练――学习收敛。

2.3.1 模式顺传播

2.3.2 误差的逆传播

根据输出层产生的误差，经中间层向输入层传播，在这个过程中，按照梯度下降原则对各层的权值和阈值进行误差校正。

所以，按照梯度下降原则，可得到输出层各单元的阈值调整量为：

（1）中间层到输入层计算：

权值调整量计算：

按照梯度下降原则，可得到连接权值的调整量为：

阈值调整量计算：

按照梯度下降原则，可得到输出层各单元的阈值调整量为：

以上的推导为标准差逆传递的算法，其中各连接权值的改变量分别与各个学习模式所对应的误差Ek成比例变化。而相对于全局误差

的连接权调整，需要在完成m个学习模式后统一进行，这是累积误差逆传递的算法。一般来讲，当样本较少时，累积误差传递算法要比标准误差传递算法速度快。

2.3.3 记忆训练

给出一组样板反复进行学习，调整权值和阈值的大小以使输出值满足一定的精度要求。

2.3.4 网络收敛

经由多次训练，BP神经网络的整体误差趋向于最小值。

由于BP算法采用了按误差函数梯度下降的方向进行收敛，因此，可能使迭代陷入局部极小点，BP网络收敛依赖于样本的初始位置，适当改变隐层单元个数，或给每个权值加上一个很小的随机数，都可使收敛过程避免局部极小点。

3 结语

本文提出的基于图像处理和BP神经网络技术的管道缺陷识别方法，可以通过BP神经网络完成机器视觉的学习，使管道机器人能够自主判断出管道内部是否存在缺陷，并进一步区分出管道接口渗漏、错口、管道腐蚀、管身穿孔、支管、淤积、结垢、障碍物等缺陷类型，完成整个智能检测。同时，该方法也存在一定的误识别率，这与训练样本的丰富程度与待测管道的内部环境密切相关。

参考文献

[1]张小伟，解智强，侯至群，等.一种基于BP神经网络耦合排水管线信息的城市河道风险评价研究[J].测绘通报，2014（12）：93-96.

[2]彭向前.产品表面缺陷在线检测方法研究及系统实现[D].华中科技大学，2008.

[3]王雪梅.基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷识别分类技术研究[D].电子科技大学，2006.

[4]吴斌，齐文博，何存富，等.基于神经网络的超声导波钢杆缺陷识别[J].工程力学，2013（02）：470-476.

[5]童文俊.BP神经网络在板形缺陷识别中的应用[D].江南大学，2008.

[6]刘彩红.BP神经网络学习算法的研究[J].西安工业大学学报，2012，32（09）：723-727.

[7]弦.基于数据并行的BP神经网络训练算法[D].华中科技大学，2008.

[8]黄良炯.供水管道表面损伤特征提取及其评价技术研究[D].哈尔滨工业大学，2008.

[9]王赓.基于BP神经网络的脱机手写汉字识别研究[D].天津师范大学，2009.

[10]余本国.BP神经网络局限性及其改进的研究[J].山西农业大学学报：自然科学版，2009，29（01）：89-93.

[11]李炯城，黄汉雄.一种新的快速BP神经网络算法――QLMBP[J].华南理工大学学报：自然科学版，2006，34（06）：49-54.

[12]吴凌云.BP神经网络学习算法的改进及其应用[J].信息技术，2003，27（07）：42-44.

[13]彭松，方祖祥.BP神经网络学习算法的联合优化[J].电路与系统学报，2000，5（03）：26-30.

常见的神经网络算法范文第5篇

关键词：Madaline网络；矩阵运算；批量学习；两类分类

中图分类号： TP183

文献标志码：A

Matrix computing-based batch learning for Madaline network with one hidden layer

ZHANG Yin-chuan*，BAI Shu-kui

College of Computer and Information， Hohai University， Nanjing Jiangsu 211100，China

Abstract：

In this paper， a matrix computing-based mathematic model was established for the feedforward discrete Madaline network with one hidden layer. By analyzing the matrix representing samples and the matrix representing attributes of the network， and combining the hyperplane division theory in high dimensional space， a batch learning method was proposed for Madaline network with the input of lower dimensional samples. This method can effectively solve the problem of two-category classification of discrete data.

英文关键词　Key words：

Madaline network； matrix computing； batch learning； two-category classification

0 引言

随着信息技术的不断发展，现代计算机已经具有很强的信息处理能力，可以迅速可靠地解决一些人类自身所不能解决的问题，如计算量很大的数值计算。但人类在复杂环境中处理问题的能力却远远超过电子计算机，如识别文字、声音与图像，这是因为人脑具有高度复杂的、非线性的和并行的处理结构。通过模拟这种结构，人们构造出一种新的计算系统，即人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经系统的组织结构、处理方式和系统功能的一类人工智能简化系统[1]。

神经网络发展至今，已经广泛应用于模式识别、控制优化、智能信息处理等领域。同时网络的结构也呈现多样化，根据网络的不同特点有不同的划分方法，如前馈型网络、反馈型网络、连续型网络、离散型网络等。Madaline是一种离散型前向神经网络，适用于解决许多具有离散性质的问题，如Boole函数问题、二分问题等。对于连续型网络已经有许多有效的训练算法，但其中很多算法都涉及微积分计算，因此不能直接应用于具有离散性质的Madaline网络。20世纪60年代，Widrow等[2]针对Madaline网络的特点提出了Madaline Rule Ⅱ（MRⅡ）算法，算法的基本思想是“最小扰动原则”。该算法有其独特的优点，使得网络的泛化性能与学习性能呈正相关性，但算法的收敛能力不太理想。1995年，Kim等[3]给出了针对二进神经网络的几何学习方法，当前，包括基于敏感性的自适应规则在内的一些离散网络学习算法仍在研究中[4-5]。

本文主要讨论单隐层Madaline网络的批量学习方法。通常在实际应用中，只含一个隐层的三层网络可用于解决许多问题，如模式识别中最常见的两类分类问题。本文所提方法将所有训练样本、网络输入层、隐层和输出层的数据表示为矩阵，并在高维空间利用矩阵运算对网络进行训练，以对样本进行正确划分。

1 单隐层Madaline网络

Adaline神经元是Madaline网络的基本组成元素，构成网络中的一个节点。Adaline神经元的工作原理为将R维输入向量X=（x1，x2，…，xR）T与权值W=（w1，w2，…，wR）T相乘，并加上一个偏置w0，形成一个模拟量的和，记作n，再经过激活函数得到一个数字量输出y。输入向量的每个分量和输出只取离散值1或-1，权值向量的分量和偏置可取任意实数。这里，激活函数选为对称硬极限函数：

Madaline是由多个Adaline神经元连接而成的前向网络，每层由若干个具有相同输入的神经元组成。相邻两层上的神经元互相连接，处于同一层的神经元或者不相邻的两层神经元之间没有连接。前一层的输出作为后继层每个神经元的输入，网络的输入作为第一层的输入，最后一层的输出作为网络的输出。