神经网络数学建模模型及算法简介.ppt

则有：取传递函数为=则同样，取第63页，课件共97页，创作于2023年2月（1）随机给出两个权矩阵的初值；例如用MATLAB软件时可以用以下语句：令p=0具体算法如下：=rand(2,3);=rand(1,3);(2)根据输入数据利用公式算出网络的输出=第64页，课件共97页，创作于2023年2月取（3）计算因为所以L=2计算第65页，课件共97页，创作于2023年2月(5)计算和j=1,2,3,i=1,2,3,j=1,2,3（4）取（或其他正数，可调整大小）第66页，课件共97页，创作于2023年2月(6)p=p+1，转（2）注：仅计算一圈（p=1，2，…，15）是不够的，直到当各权重变化很小时停止，本例中，共计算了147圈，迭代了2205次。最后结果是：第67页，课件共97页，创作于2023年2月如何分类？规定目标为：当t(1)=0.9时表示属于叉类，t(2)=0.1表示属于圆点类。22对训练样本第68页，课件共97页，创作于2023年2月（1）随机给出两个权矩阵的初值；例如用MATLAB软件时可以用以下语句：令p=0具体算法如下：=rand(2,3);=rand(1,3);(2)根据输入数据利用公式算出网络的输出=第69页，课件共97页，创作于2023年2月取（3）计算因为所以L=2计算第70页，课件共97页，创作于2023年2月(5)计算和j=1,2,3,i=1,2,3,j=1,2,3（4）取（或其他正数，可调整大小）第71页，课件共97页，创作于2023年2月直到当各权重变化很小时停止，本例中，共计算了200圈，迭代了4400次。最后结果是：第72页，课件共97页，创作于2023年2月数学建模中有很多题目都可以用神经网络加以解决。比较典型的题目有：DNA序列分类题（2000年全国赛A题），癌症判断题（2001年北京大学数学建模竞赛），乳房癌的诊断题（2001年全国大学生数学建模夏令营C题）神经网络在数学建模中的应用第73页，课件共97页，创作于2023年2月DNA序列模式分类问题假定已知两组人工已分类的DNA序列（20个已知类别的人工制造的序列），其中序列标号1—10为A类，11-20为B类。要求我们从中提取已经分类了的DNA序列片段的特征和构造分类方法，并且还要衡量所用分类方法的好坏，从而构造或选择一种较好的分类方法。测试对象是20个未标明类别的人工序列（标号21—40）和182个自然DNA序列。例如A类：第74页，课件共97页，创作于2023年2月a1=aggcacggaaaaacgggaataacggaggaggacttggcacggcattacacggaggacgaggtaaaggaggcttgtctacggccggaagtgaagggggatatgaccgcttgg;b1=gttagatttaacgttttttatggaatttatggaattataaatttaaaaatttatattttttaggtaagtaatccaacgtttttattactttttaaaattaaatatttatt;……我们用前20组数据对网络进行训练，再用训练好的网络来计算未知数据，便能得到分类的结果。第75页，课件共97页，创作于2023年2月文件给出了一个114个基因,60个人的基因表达水平的样本.其中前20个是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),其后的是20个正常人的基因表达信息样本,其余的20个是待检测的样本(未知它们是否正常).(1).试设法找出描述癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立数学模型,及识别方法,去预测待检测样本是癌症还是正常样本.癌症判断题（2001年北京大学数学建模竞赛）我们用前40组数据对网络进行训练，再用训练好的网络来计算后20组数据，便能得到分类的结果。第76页，课件共97页，创作于2023年2月神经的网络应用神经网络的应用领域语音识别语音识别娃娃图像识别与理解人脸检测第77页，课件共97页，创作于2023年2月(1)采用BP神经网络方法建模的首要和前提条件是有足够多典型性好和精度高的样本。而且，为监控训练（学习）过程使之不发生“过拟合”和评价建立的网络模型的性能和泛化能力，必须将收集到的数据随机分成训练样本、检验样本（10%以上）和测试样本（10%以上）3部分。(2)尽量获取足够多的样本，它的多少直接关系到所