神经网络方法研究及应用,神经网络算法应用案例

神经网络算法的三大类分别是？

神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。

没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

BP人工神经网络方法

（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统AI爱发猫。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定的某一阈值作比较，再经过某种神经元激活函数f的作用，便得到该神经元的输出Oi。

常见的激活函数为Sigmoid型。

人工神经元的输入与输出的关系为地球物理勘探概论式中：xi为第i个输入元素，即n维输入矢量X的第i个分量；ωi为第i个输入与处理单元间的互联权重；θ为处理单元的内部阈值；y为处理单元的输出。

常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。

正向传播开始时，对所有的连接权值置随机数作为初值，选取模式集的任一模式作为输入，转向隐含层处理，并在输出层得到该模式对应的输出值。每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。

此时，输出值一般与期望值存在较大的误差，需要通过误差反向传递过程，计算模式的各层神经元权值的变化量。这个过程不断重复，直至完成对该模式集所有模式的计算，产生这一轮训练值的变化量Δωij。

在修正网络中各种神经元的权值后，网络重新按照正向传播方式得到输出。实际输出值与期望值之间的误差可以导致新一轮的权值修正。正向传播与反向传播过程循环往复，直到网络收敛，得到网络收敛后的互联权值和阈值。

（二）BP神经网络计算步骤（1）初始化连接权值和阈值为一小的随机值，即W（0）＝任意值，θ（0）＝任意值。（2）输入一个样本X。

（3）正向传播，计算实际输出，即根据输入样本值、互联权值和阈值，计算样本的实际输出。

其中输入层的输出等于输入样本值，隐含层和输出层的输入为地球物理勘探概论输出为地球物理勘探概论式中：f为阈值逻辑函数，一般取Sigmoid函数，即地球物理勘探概论式中：θj表示阈值或偏置；θ0的作用是调节Sigmoid函数的形状。

较小的θ0将使Sigmoid函数逼近于阈值逻辑单元的特征，较大的θ0将导致Sigmoid函数变平缓，一般取θ0＝1。

（4）计算实际输出与理想输出的误差地球物理勘探概论式中：tpk为理想输出；Opk为实际输出；p为样本号；k为输出节点号。

（5）误差反向传播，修改权值地球物理勘探概论式中：地球物理勘探概论地球物理勘探概论（6）判断收敛。若误差小于给定值，则结束，否则转向步骤（2）。

（三）塔北雅克拉地区BP神经网络预测实例以塔北雅克拉地区S4井为已知样本，取氧化还原电位，放射性元素Rn、Th、Tc、U、K和地震反射构造面等7个特征为识别的依据。

构造面反映了局部构造的起伏变化，其局部隆起部位应是油气运移和富集的有利部位，它可以作为判断含油气性的诸种因素之一。

在该地区投入了高精度重磁、土壤微磁、频谱激电等多种方法，一些参数未入选为判别的特征参数，是因为某些参数是相关的。

在使用神经网络方法判别之前，还采用K-L变换（Karhaem-Loeve）来分析和提取特征。S4井位于测区西南部5线25点，是区内唯一已知井。

该井在5390.6m的侏罗系地层获得40.6m厚的油气层，在5482m深的震旦系地层中获58m厚的油气层。

取S4井周围9个点，即4～6线的23～25点作为已知油气的训练样本；由于区内没有未见油的钻井，只好根据地质资料分析，选取14～16线的55～57点作为非油气的训练样本。

BP网络学习迭代17174次，总误差为0.0001，学习效果相当满意。以学习后的网络进行识别，得出结果如图6-2-4所示。

图6-2-4塔北雅克拉地区BP神经网络聚类结果（据刘天佑等，1997）由图6-2-4可见，由预测值大于0.9可得5个大封闭圈远景区，其中测区南部①号远景区对应着已知油井S4井；②、③号油气远景区位于地震勘探所查明的托库1、2号构造，该两个构造位于沙雅隆起的东段，其西段即为1984年钻遇高产油气流的Sch2井，应是含油气性好的远景区；④、⑤号远景区位于大涝坝构造，是yh油田的组成部分。

如何理解神经网络里面的反向传播算法

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反向传播算法（BP算法）主要是用于最常见的一类神经网络，叫多层前向神经网络，本质可以看作是一个generalnonlinearestimator，即输入x_1...x_n输出y，视图找到一个关系y=f(x_1...x_n)（在这里f的实现方式就是神经网络）来近似已知数据。

为了得到f中的未知参数的最优估计值，一般会采用最小化误差的准则，而最通常的做法就是梯度下降，到此为止都没问题，把大家困住了很多年的就是多层神经网络无法得到显式表达的梯度下降算法！

BP算法实际上是一种近似的最优解决方案，背后的原理仍然是梯度下降，但为了解决上述困难，其方案是将多层转变为一层接一层的优化：只优化一层的参数是可以得到显式梯度下降表达式的；而顺序呢必须反过来才能保证可工作——由输出层开始优化前一层的参数，然后优化再前一层……跑一遍下来，那所有的参数都优化过一次了。

但是为什么说是近似最优呢，因为数学上除了很特殊的结构，step-by-step的优化结果并不等于整体优化的结果！不过，好歹现在能工作了，不是吗？

至于怎么再改进（已经很多改进成果了），或者采用其他算法（例如智能优化算法等所谓的全局优化算法，就算是没有BP这个近似梯度下降也只是局部最优的优化算法）那就是新的研究课题了。

神经网络算法是什么?

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Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。

“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。

在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。

Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。

然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。

最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。

每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。

然后，神经元会计算出权重合计值（netvalue），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。

相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。

Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。

由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。

然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmannmachines）！

而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。

这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。

对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。

TheFunctionofANNs--------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。

分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。

更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。

例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。

TheUpsandDownsofNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。

它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。

神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。

神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。

神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。

因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。

NN神经网络，NeuralNetworkANNs人工神经网络，ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。

这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。

这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。

简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

神经网络的准确率是怎么计算的？

其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解：1，期望输出[1001]，每个元素代表一个属性是否存在。

像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。

绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。

否则为0，所以你的[0.99680.00000.00010.9970]可以看成是[1,0,0,1],。

3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。

4，用总量为n的检验样本对网络进行评价，输出调整后的输出，统计错误的个数，记为m。所以检验正确率可以定义为n/m。

神经网络中每个节点的运算方式都是一样的吗？想被科普一下

同一层，基本都是一样的。这层的输出=f(输入的加权和），加权和=输入1*参数1+输入2*参数2。。。

+偏执项，再把这个加权和经过f函数的计算，得到这层的输出所以，从这个过程来看，每一层所有节点的函数f是一样的，输入也是一样的。不同的是参数1，参数2。

参数之所以会不一样，是因为初始化的参数是不一样的，比如服从某个分布的。所以每一层每个节点的输出也是不一样的。如果存在任意一层所有参数都一样，这种操作允许，但没意义，这个时候这一层就等效为一个节点。

神经网络Kohonen模型

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一、Kohonen模型概述1981年芬兰赫尔辛基大学Kohonen教授提出了一个比较完整的，分类性能较好的自组织特征影射(Self-OrganizingFeatureMap)人工神经网络(简称SOM网络)方案。

这种网络也称为Kohonen特征影射网络。这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能，它是一种竞争式学习网络，在学习中能无监督地进行自组织学习。

二、Hohonen模型原理1.概述SOM网络由输入层和竞争层组成。输入层神经元数为N，竞争层由M=R×C神经元组成，构成一个二维平面阵列或一个一维阵列(R=1)。输入层和竞争层之间实现全互连接。

SOM网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神经元有关的各连接权朝着更有利于它竞争的方向调整，这一获胜神经元就表示对输入模式的分类。

SOM算法是一种无教师示教的聚类方法，它能将任意输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形，并保持其拓扑结构不变。即在无教师的情况下，通过对输入模式的自组织学习，在竞争层将分类结果表示出来。

此外，网络通过对输入模式的反复学习，可以使连接权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致，即连接权矢量空间分布能反映输入模式的统计特征。

2.网络权值初始化因为网络输入很可能出现在中间区，因此，如果竞争层的初始权值选择在输入空间的中间区，则其学习效果会更加有效。

3.邻域距离矩阵SOM网络中的神经元可以按任何方式排列，这种排列可以用表示同一层神经元间的Manhattan距离的邻域距离矩阵D来描述，而两神经元的Manhattan距离是指神经元坐标相减后的矢量中，其元素绝对值之和。

4.Kohonen竞争学习规则设SOM网络的输入模式为Xp=(，，…，)，p=1，2.…，P。

竞争层神经元的输出值为Yj(j=1，2，…，M)，竞争层神经元j与输入层神经元之间的连接权矢量为Wj=(wj1，wj2，…，wjN)，j=1，2，…，M。

Kohonen网络自组织学习过程包括两个部分：一是选择最佳匹配神经元，二是权矢量自适应变化的更新过程。

确定输入模式Xp与连接权矢量Wj的最佳匹配的评价函数是两个矢量的欧氏距离最小，即，j=1，2，…，M，]]g，确定获胜神经元g。dg=mjin(dj)，j=1，2，…，M。

求输入模式Xp在竞争层的获胜神经元g及其在邻域距离nd内的神经元的输出。中国矿产资源评价新技术与评价新模型dgm为邻域距离矩阵D的元素，为竞争层中获胜神经元g与竞争层中其它神经元的距离。

求输入模式Xp在竞争层的获胜神经元g及其在邻域距离nd内的神经元的权值修正值。中国矿产资源评价新技术与评价新模型式中：i=1，2，…，N；lr为学习速率；t为学习循环次数。

Δwjt(t+1)的其余元素赋值为0。进行连接权的调整wji(t+1)=wji(t)+Δwji(t+1)。

5.权值学习中学习速率及邻域距离的更新(1)SOM网络的学习过程分为两个阶段第一阶段为粗学习与粗调整阶段。

在这一阶段内，连接权矢量朝着输入模式的方向进行调整，神经元的权值按照期望的方向在适应神经元位置的输入空间建立次序，大致确定输入模式在竞争层中所对应的影射位置。

一旦各输入模式在竞争层有了相对的影射位置后，则转入精学习与细调整阶段，即第二阶段。

在这一阶段内，网络学习集中在对较小的范围内的连接权进行调整，神经元的权值按照期望的方向在输入空间伸展，直到保留到他们在粗调整阶段所建立的拓扑次序。学习速率应随着学习的进行不断减小。

(2)邻域的作用与更新在SOM网络中，脑神经细胞接受外界信息的刺激产生兴奋与抑制的变化规律是通过邻域的作用来体现的邻域规定了与获胜神经元g连接的权向量Wg进行同样调整的其他神经元的范围。

在学习的最初阶段，邻域的范围较大，随着学习的深入进行，邻域的范围逐渐缩小。

(3)学习速率及邻域距离的更新在粗调整阶段，学习参数初始化最大学习循环次数MAX_STEP1=1000，粗调整阶段学习速率初值LR1=1.4，细调整阶段学习速率初值LR2=0.02，最大邻域距离MAX_ND1=Dmax，Dmax为邻域距离矩阵D的最大元素值。

粗调阶段学习循环次数step≤MAX_STEP1，学习速率lr从LR1调整到LR2，邻域距离nd从MAX_ND1调整到1，求更新系数r，r=1-step/MAX_STEP1，邻域距离nd更新，nd=1.00001+(MAX_ND1-1)×r。

学习速率lr更新，lr=LR2+(LR1-LR2)×r。在细调整阶段，学习参数初始化，最大学习循环次数MAX_STEP2=2000，学习速率初值LR2=0.02，最大邻域距离MAX_ND2=1。

细调阶段MAX_STEP1＜step≤MAX_STEP1+MAX_STEP2，学习速率lr慢慢从LR2减少，邻域距离nd设为1，邻域距离nd更新，nd=MAX_ND2+0.00001。

学习速率lr更新，lr=LR2×(MAX_STEP1/step)。6.网络的回想——预测SOM网络经学习后按照下式进行回想：中国矿产资源评价新技术与评价新模型Yj=0，j=1，2，…，M，(j≠g)。

将需要分类的输入模式提供给网络的输入层，按照上述方法寻找出竞争层中连接权矢量与输入模式最接近的神经元，此时神经元有最大的激活值1，而其它神经元被抑制而取0值。这时神经元的状态即表示对输入模式的分类。

三、总体算法1.SOM权值学习总体算法(1)输入参数X[N][P]。(2)构造权值矩阵W[M][N]。1)由X[N][P]求Xmid[N]，2)由Xmid[N]构造权值W[M][N]。

(3)构造竞争层。1)求竞争层神经元数M，2)求邻域距离矩阵D[M][M]，3)求矩阵D[M][M]元素的最大值Dmax。(4)学习参数初始化。(5)学习权值W[M][N]。

1)学习参数学习速率lr，邻域距离nd更新，分两阶段：(i)粗调阶段更新；(ii)细调阶段更新。2)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。

(i)求X[N][p]与W[m][N]的欧氏距离dm；(ii)按距离dm最短，求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。

3)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]及其在邻域距离nd内的神经元的输出Y[m][p]。

4)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]及其在邻域距离nd内的神经元的权值修正值ΔW[m][N]，从而得到输入模式X[N][p]产生的权值修正值ΔW[M][N]。

5)权值修正W[M][N]=W[M][N]+ΔW[M][N]。

6)学习结束条件：(i)学习循环到MAX_STEP次；(ii)学习速率lr达到用户指定的LR_MIN；(iii)学习时间time达到用户指定的TIME_LIM。(6)输出。

1)学习得到的权值矩阵W[M][N]；2)邻域距离矩阵D[M][M]。(7)结束。2.SOM预测总体算法(1)输入需分类数据X[N][P]，邻域距离矩阵D[M][M]。

(2)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。1)求X[N][p]与W[m][N]的欧氏距离dm；2)按距离dm最短，求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。

(3)求获胜神经元win[p]在竞争层排列的行列位置。(4)输出与输入数据适应的获胜神经元win[p]在竞争层排列的行列位置，作为分类结果。(5)结束。

四、总体算法流程图Kohonen总体算法流程图见附图4。五、数据流图Kohonen数据流图见附图4。

六、无模式识别总体算法假定有N个样品，每个样品测量M个变量，则有原始数据矩阵：X=(xij)N×M，i=1，2，…，N，j=1，2，…，M。

(1)原始数据预处理X=(xij)N×M处理为Z=(zij)N×M，分3种处理方法：1)衬度；2)标准化；3)归一化。程序默认用归一化处理。

(2)构造Kohonen网竞争层与输入层之间的神经元的连接权值构成矩阵WQ×M。WQ×M初始化。(3)进入Kohonen网学习分类循环，用epoch记录循环次数，epoch=1。

(4)在每个epoch循环中，对每个样品n(n=1，2，…，N)进行分类。从1个样品n=1开始。

(5)首先计算输入层的样品n的输入数据znm(m=1，2，…，M)与竞争层Q个神经元对应权值wqm的距离。

(6)寻找输入层的样品n与竞争层Q个神经元的最小距离，距离最小的神经元Win[n]为获胜神经元，将样品n归入获胜神经元Win[n]所代表的类型中，从而实现对样品n的分类。

(7)对样品集中的每一个样品进行分类：n=n+1。(如果n≤N，转到5。否则，转到8。

)(8)求分类后各神经元所对应的样品的变量的重心，用对应的样品的变量的中位数作为重心，用对应的样品的变量的重心来更新各神经元的连接权值。(9)epoch=epoch+1；一次学习分类循环结束。

(10)如果满足下列两个条件之一，分类循环结束，转到11；否则，分类循环继续进行，转到4。1)全部样品都固定在某个神经元上，不再改变了；2)学习分类循环达到最大迭代次数。

(11)输出：1)N个样品共分成多少类，每类多少样品，记录每类的样品编号；2)如果某类中样品个数超过1个，则输出某类的样品原始数据的每个变量的均值、最小值、最大值和均方差；3)如果某类中样品个数为1个，则输出某类的样品原始数据的各变量值；4)输出原始数据每个变量(j=1，2，…，M)的均值，最小值，最大值和均方差。

(12)结束。七、无模式识别总体算法流程图Kohonen无模式总体算法流程图见附图5。

神经网络参数如何确定

神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。

如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。

②、初始权值的确定 初始权值是不应完全相等的一组值。已经证明，即便确定 存在一组互不相等的使系统误差更小的权值，如果所设Wji的的初始值彼此相等，它们将在学习过程中始终保持相等。

故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

③、最小训练速率 在经典的BP算法中，训练速率是由经验确定，训练速率越大，权重变化越大，收敛越快；但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。

因此，在DPS中，训练速率会自动调整，并尽可能取大一些的值，但用户可规定一个最小训练速率。该值一般取0.9。④、动态参数 动态系数的选择也是经验性的，一般取0.6~0.8。

⑤、允许误差 一般取0.001~0.00001，当2次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代计算，给出结果。⑥、迭代次数 一般取1000次。

由于神经网络计算并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛，当迭代结果不收敛时，允许最大的迭代次数。⑦、Sigmoid参数该参数调整神经元激励函数形式，一般取0.9~1.0之间。⑧、数据转换。

在DPS系统中，允许对输入层各个节点的数据进行转换，提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换。扩展资料：神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

主要的研究工作集中在以下几个方面：1.生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2.建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3.算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）

什么叫神经元神经元节点信息计算方法

隐层节点数在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

神经元之间联系的基本方式是形成突触，突触由突触前膜、突触间隙和突触后膜构成，突触前膜内侧有大量线粒体和囊泡，不同类型突触所含囊泡的形态、大小及递质均不同。突触后膜上有递质作用的受体。

扩展资料：神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。

树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。人工神经网络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。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

参考资料来源：百度百科-神经网络算法。