基于人工神经网络的预测研究_答辩(31页).ppt

基于人工神经网络的预测研究 作者:刘铭 指导老师:熊朝松 08级电信（2）班 研究任务 通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 论文分为六个部分，第一部分主介绍了人工神经网络的研究背景及意义；第二部分主要介绍了人工神经网络的概念，基本原理、分类和分析方法，第三部分讨论了有预测能力的是BP网络。而在第四部分，讨论了也具有预测功能的RBF网络。第五个部分通过举一个空调故障预测的例子来展示以及对比两种预测网络的能力。最后一个部分对论文进行总结，提出了人工神经网络预测的发展前景。 参考文献 董军,胡上序,混沌神经网络研究进展和展望[J]信息与制,1997,26(5)”360- 368. 中国机械工程学会设备维修分会,机械设备维修问答丛书,编委会空调制冷设备维修问答.[Z]机械工业出版社. 宋桂荣.,改进BP算法在故障诊断中的应用. [N]沈阳工业大学学报,2001 .23 (3) :252～254. 韩力群,人工神经网络理论、设计及应用..[M]北京:化学工业出版社,2002. 余江海. 一种制冷系统故障诊断方法.[C] 上海交通大学硕士论文,2001. 马锐,人工神经网路原理,[M]机械工业出版社. 朱大奇,人工神经网络研究现状及其展望,[N]江南大学学报2004.3:103～108 胡金滨,唐旭清.人工神经网络的BP算法及其应用[J].信息技术, 2004, 28(4);1~4. 智会强,牛坤,田亮等. BP网络和RBF网络在函数逼近领域内的比较研究[J].科技通报, 2005,2( 2). 刘永.张立毅,BP网络与RFB神经网络的实现及其性能比较[J].电子测量技术研究设计。2007.4：77~80. 胡守仁,余少波,戴葵,神经网络导[M].长沙:国防科技大学出版社,1992. 内容安排顺序 人工神经网络的研究背景及意义 人工神经网络的概念，基本原理、分类和分析方法 BP预测网络 RBF预测网络 人工神经网络运用于空调系统故障的预测 结论与展望 人工神经网络的研究背景及意义 背景：现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络的研究。 人工神经网络的研究背景及意义 意义：人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。人工神经网络是人工智能领域的重要分支，而神经网络的硬件实现是神经网路研究的基本问题之一。从对神经网络进行理论探讨的角度，可以通过计算机仿真途径来模拟实现特定的神经网络模型或算法。 人工神经网络的预测例子 现在人工神经网络广泛运用到了各个领域，它的更多用法也在不断被开发中，用它来预测事物的发展也是其中之一，而现在人工神经网络预测模型可通过几个问题就能确定答题者是否感染艾滋病，以往判定出入境人员是否感染艾滋病，必须要进行特异性血清学诊断和病原体检测，不仅花费时间，还需要被检测者支付一定的费用，因而工作比较难以开展。项目鉴定组组长、广东省出入境检验检疫局卫生检疫处处长胡龙飞认为，这一项目使得在没有特异性血清学诊断和病原体检测的条件下，有望在口岸疾病监测和现场卫生检疫工作中及时发现性病、艾滋病高危人群，尽早切断传播途径，最大限度地保障口岸安全。据了解，用这个模型研究者随机抽取了15例梅毒患者和15例非性病患者进行测试，结果该模型准确地识别出15例梅毒病例，准确率达100%。这就是人工神经网络预测的意义，通过问题建模用反向传播算法来计算出答案，直接缩短了原本检查需要的实验时间。 人工神经网路的原理 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。神经网络是一种运算模型，由大量的神经元之间相互联接构成。每个神经元代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个神经元间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权值，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 人工神经网路的原理 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。 人工神经网反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 人工神经