人工免疫网络算法的改进研究

第4讲 免疫算法概要

第4讲免疫算法 学习目的：了解和掌握免疫算法的基本思想和流程，解决优化等实际问题 学校要点：一般免疫算法、免疫克隆选择算法、免疫网络算法，免疫调度算法，其他改进的免疫算法。免疫算法在调度等优化问题方面的应用。 内容概述：免疫算法没有统一的模式，即使在生物学基础上也不是统一的。它与遗传算法等传统自然计算或计算智能方法的差别在于，遗传算法、人工神经网络等方法是基于单一的生物学理论而发展，比如进化论、人脑的神经网络结构。而免疫算法的生物学基础是多样的，比如免疫网络、克隆选择理论、阴性选择等，基于这些免疫学理论或机制已经开发出多种形式的算法模型。它是人工免疫系统的主要研究内容，也是免疫计算的主要形式。免疫算法是面向问题的方法，因此从人工免疫系统发展以来，已经有许多用于不同领域的免疫算法开发出来[3][4][5][6][7]，多数利用免疫系统的某一方面机制或原理设计新算法，或者改进现有技术。所依据的原理基本是传统的免疫学理论，因此免疫算法从启发源角度大致大致可以分为三类：免疫网络模型（分连续和离散两种形式）、克隆选择、阴性选择。代表性的主要有一般免疫算法[8]、早期的骨髓模型[9]、De Castro提出的克隆选择算法[10]、Forrest提出阴性选择算法[11]，De Castro提出的人工免疫网络算法（aiNet）等[12]。此外，文献[13]中提出了B细胞算法，文献[14]最早提出了基于疫苗概念的免疫算法。文献[15][16]分别对免疫算法进行了较为深入的研究。多数免疫算法都是针对优化问题展开研究，具体见第9、10章。 上述免疫算法可进一步分为两类：基于群体的和基于网络的。第一类包括所有不考虑免疫网络的免疫算法，如阴性选择、克隆选择算法等，基于网络的算法是所有受免疫系统网络理论启发的算法。一般免疫算法本质上是基于网络的算法。 图4.1 免疫算法与搜索算法 4.1 一般免疫算法

基于Matlab的人工免疫算法

文件头: 一个基于Matlab的人工免疫算法 %Immune Algorithm based on the immune network model for function f(x1,x2) optimum %copy right SCUT Guangxing Tan 2005.02.18 clear all; %Parameters Size=120; G=200; CodeL=15; E=round(rand(Size,2*CodeL)); %Initial Code %Main Program for k=1:1:G time(k)=k; for s=1:1:Size m=E(s,:); y1=0;y2=0; %Uncoding m1=m(1:1:CodeL); for i=1:1:CodeL y1=y1+m1(i)*2^(i-1); end x1=10.24*y1/65535.0-5.12;

m2=m(CodeL+1:1:2*CodeL); for i=1:1:CodeL y2=y2+m2(i)*2^(i-1); end x2=10.24*y2/65535.0-5.12; %f(X1,X2)=(a/(b+(x1*x1+x2*x2)))*(a/(b+(x1*x1+x2*x2)))+(x1*x1+x2*x2)*(x1*x1+x2*x2) %here -5.12=

免疫算法实例

智能控制课程综合报告 学院自动化学院 专业控制科学与工程 学号 学生姓名 指导教师 2016年6月7日

基于免疫优化算法的物流中心选址 1、建立模型 在物流配送中心选址模型中做如下假设 1）.配送中心的规模容量总可以满足需求点需求，并由其配送辐射范围内的需求量确定。 2）.一个需求点仅由一个配送中心供应。 3）.不考虑工厂到配送中心的运输费用。 然后要从n 个需求点中找出配送中心，并向需求点配送物品。目标函数是各配送中心到需求点的需求量和距离的乘积之和最小。 目标函数如下： 2、问题的求解 2.1算法的实现步骤： 1）.产生初始种群。 2）.对上述群体中各个抗体进行评价。 3）.形成父代群体。 4）.判断是否满足条件，是则结束，反之，则继续下一步操作。 5）.新种群的产生。 6）.转去执行步骤2。 2.2流程图如图1-1： ∑∑ =ij ij i Z d w F

图1-1 算法流程图 2.3初始群体的产生 如果记忆库非空，则初始抗体群从记忆库中生成。 否则，在可行解空间随机产生初始抗体群。此处 采用简单的编码方式。每个选址方案可形成一个长度为P 的抗体（P 表示配送中心的数量），每个抗体代表被选为配送中心的需求点的序列。如：考虑包含31个需求点的问题，从中选取6个作为配送中心。抗体 [2,7,15,21,29,11]代表一个可行解。 2.4、解的多样性评价 1）.抗体与抗原之间的亲和力 表示新的目标函数，分母的第二项表示对违反距离约束的解给予惩罚C 取比较大的正数。 2）.抗体与抗体之间的亲和力 其反映抗体之间的相似程度，此处借鉴Forrest 等人提出的R 位连续方法计算抗体之间的亲和力，两个个体有至少R 位编码相同则两种抗体近似相同。 ∑∑∑∑--==)0.1min(1F 1v v ij ij ij i Z C Z d w A ∑∑=ij ij i Z d w F v F L k s v s v ,,S =

人工免疫系统及其算法综述

基于异构网络环境的人工免疫系统及其算法研究综述 摘要：人工免疫作为一种新型的研究领域，有着广泛的应用范围，人工免疫算法的研究也已成为人工智能研究领域的一个重要内容，它突出地体现了现代科学发展的多层次、多学科和多领域的相互渗透、相互交叉和相互促进的特点。因此，将人工免疫系统的原理应用在计算机领域有着重要的理论意义和实际应用价值。本文详细介绍了几种常见的免疫算法机理，并指出了人工免疫系统的研究方向。 关键词：人工免疫系统，人工免疫算法 1、人工免疫系统介绍 1.1 人工免疫系统 20世纪70年代，Jerne[1,2]首先提出了人工免疫系统的网络假说，并以此开创了独特型网络理论。独特型网络理论为人工免疫系统以后的应用和研究提供了理论指导，并发展成为人工免疫的基础理论之一。 Perelson[3]在独特型网络理论的基础上进一步给出了免疫网络的数学框架，从而加快了人工免疫系统在计算机科学方面的发展。1986年，Farmer【4】基于免疫网络的假说，构造了一个免疫系统的动态模型，并提出了一些学习算法的构造思想。此后Forrest 又提出了阴性选择算法，他的工作对于人工免疫系统的发展尤其是在信息安全领域应 用的发展具有十分重要意义。随后的研究者不断从生物免疫系统中吸取精髓，使之广泛用于优化、数据分析、机器学习、聚类分析、模式识别、故障诊断、机器人控制、自适应控制领域、计算机及网络安全领域等各个应用领域。人工免疫系统主要关注的是用计算和数学模型对免疫学进行模拟，更好地了解免疫系统。人工免疫包括：免疫系统，遗传系统和神经系统。 按照目前人们普遍接受的观点，基于免疫系统仿生机理开发的入工免疫系统[9-12]的理论研究主要在集中在人工免疫网络模型 和人工免疫算法两个方面。针对人工免疫网络模型的研究多集中在以Jerne的独特性免疫网络为基础的不同模型仿真实验上。而针对人工免疫算法的研究主要是在已有系统 模型的基础上，制定一些目的性较强的计算方法或实施策略，主要包括免疫遗传算法、克隆选择算法、阴性选择算法和免疫学习算法等。 1.2 人工免疫系统处理特性 从信息处理的角度上分析，人工免疫系统具有如下特点： （1）多样性：免疫系统抗体库的多样性特征，能及时对不同类型的入侵抗原进行有效的保证和消除。 （2）容错性：免疫系统在分类和响应中突发的一些比较小的信息处理错误不会使整个信息处理结果造成严重影响。 （3）分布自律性：免疫系统没有集中控制系统，它是由许多局部的并且相互作用的基本信息单元联合起来达到对全局的保护。 （4）动态稳定性：免疫系统要消除各种外来的不断变化的入侵抗原，并保持整个系统的稳定。 （5）自适应鲁棒性：免疫系统具有非常强的自我学习能力，并且通过此学习使其成为能够随环境不断变化而不断改变和完善的一个自适应型的鲁棒进化系统。 2、免疫算法[6-8]介绍 人工免疫系统是借鉴免疫系统机理特点和功能的智能系统，具有广泛的应用和理论基础。在此着重阐述免疫算法的研究和AIS的应用研究。 2.1 免疫遗传算法 为了使遗传算法在个体多样性和群体收敛性之间取得平衡，并克服遗传算法的缺

人工神经网络算法

https://www.docsj.com/doc/8c18936815.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：

免疫算法

目录 1选题依据和意义 (2) 1.1研究背景及意义 (2) 1.2免疫算法的概述 (2) 1.3免疫算法的研究现状 (3) 1.4物流配送中心选址的概述 (4) 1.5物流配送中心的研究现状： (4) 1.6论文组织结构 (5) 2基本的免疫算法 (5) 2.1免疫算法的相关概念介绍： (6) 2.2免疫算法的步骤 (7) 2.3免疫算法流程图： (8) 2.4选择参数 (11) 2.5免疫算法与遗传算法的比较： (12) 3物流配送中心选址的数学模型的建立 (13) 4免疫算法物流配送中心选址中的应用： (14) 5实验： (15) 5.1小结 (18) 6总结与展望 (18)

1选题依据和意义 1.1研究背景及意义 科技日新月异的发展的21世纪，学科之间的融合成为了各学者的研究新方向，各学科之间相互渗透、相互影响、相互作用成为了新世纪科技发展的新特征。其中，由计算机科学与生命学科相互结合而产生的新型智能算法——免疫 算法就是其中的代表之一。 近年来，随着我国经济的快速发展并逐渐走向全球化的道路，物流已成为 了经济发展的重要产业之一，现如今各大城市都建设有自己的物流配送网络， 这对于城市的招商引资，资源的优化配置，经济产业的运行效率都有着促进作用。物流配送中心作为物流业重要的环节，其选址问题吸引着专家学者投身研 究当中。由于物流配送中心一旦选定并进行建设，其位置是固定的，所以在地 址的选定上尤为重要。相比较于传统的选址方法，免疫算法以其收敛速度快， 鲁棒性强等特点，得到专家学者们的青睐。 免疫算法是模仿生物免疫机制，结合基因的进化机理，人工地构造出的一 种新型智能搜索算法。免疫算法具有一般免疫系统的特征，免疫算法采用群体 搜索策略，一般遵循几个步骤”产生初始化种群→适应度的计算评价→种群间个 体的选择、交叉、变异→产生新种群”。通过这样的迭代计算，最终以较大的概 率得到问题的最优解。相比较于其他算法，免疫算法利用自身产生多样性和维 持机制，保证了种群的多样性，克服了一般寻优过程中特别是多峰值的寻优过 程中不可避免的“早熟”问题，求得全局最优解。大量表明，免疫算法能在较少 的迭代数能快速收敛到全局最优。因此，免疫算法在物流配送中心选址问题的 研究具有一定的应用价值和参考价值。 1.2免疫算法的概述 人们对人工免疫算法的研究从免疫学的基础上开始的。对免疫算法的深入研究，发现其在解决复杂问题上西安实处了强大的信息处理能力。

机器学习之人工神经网络算法

机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到 人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法 的知识。 1.神经网络的来源 我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络 的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学 习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。 在BP算法诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。 2.神经网络的原理 那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量 的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是 大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。 3.神经网络的逻辑架构 让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层

中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。在神经网络中，每个处理单元事实上 就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到 下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。 4.神经网络的应用。 图像识别领域是神经网络中的一个著名应用，这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以 看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低。但是进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。 在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识，具体的内容就是神经网络的起源、 神经网络的原理、神经网络的逻辑架构和神经网络的应用，相信大家看到这里对神经网络知 识有了一定的了解，希望这篇文章能够帮助到大家。

人工免疫算法介绍

Immune(免疫)是从拉丁文Immunise衍生而来的。很早以前，人们就注意到传染病患者痊愈后，对该病有不同程度的免疫力。因此，在相当长时期内，免疫在微生物学和病毒学上是指免除瘟疫；换言之，是指对传染因子的再次感染有抵抗力，这是机体在初次感染后对该传染因子产生了免疫应答的结果。在医学上，免疫是指机体接触抗原性异物的一种生理反应。免疫系统有能力产生很多种抗体，免疫系统的控制机制可完成这一调节功能，即只产生所需数量的抗体。根据网络理论，如果任一细胞系中的细胞由于抗原的刺激而被激活并开始繁殖，其它能识别这种基因类型的细胞系也被激活并开始繁殖。这样，如果这一过程连续地进行，就构成了对自身的免疫，并且通过所有淋巴细胞的作用实现了调节机制。 基本免疫算法 基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体的免疫系统。基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启发，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能。如果将免疫算法与求解优化问题的一般搜索方法相比较，那么抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度。 通俗地说，抗原就是入侵人体的病原体，而人体内的免疫系统会相应地产生免疫应答，产生抗体。而其中B细胞和T细胞的重要作用： B 细胞的主要功能是产生抗体，且每个B细胞只产生一种抗体．免疫系统主要依靠抗体来对入侵抗原进行攻击以保护有机体．T细胞的主要功能是调节其它细胞的活动或直接对抗原实施攻击．成熟的B细胞产生于骨髓中，成熟的T细胞产生于胸腺之中。B细胞和T 细胞成熟之后进行克隆增殖、分化并表达功能．两种淋巴细胞共同作用并相互影响和控制对方功能，形成了机体内部高度规律的反馈型免疫网络． 对于不同的系统，你所要关注的量不同的话，人工免疫的应用也就有不同的意义． 比如说，我要应用到通过估计饭堂里吃饭的人数，来寻优哪个时间点是最好的吃饭点（人数较少，饭又比较多等条件），这是你可以先定义一个目标函数minf (x)+约束条件来作为抗原，而争对抗原的变量计算，可以产生很多抗体（就是许多种可以选择的情况），再通过判断抗原和抗体的亲和力（亲和力高表示这个抗体是比较好的），和抗体之间的排斥力（相似度，相似度高的两个可以排除一个，使抗体多样化），再同通过交叉变异等操作来更新抗体，一直循环到满足一定条件就可以退出循环。 免疫的机理是具有特定性的，最可以说明问题的就是种牛痘只能防止天花，他不可能产生免疫防止肝炎。并且多目标优化多是互相矛盾的，没有又想让马儿跑还想让马儿不吃草的好事情。解决优化最简单的是图论中著名的柯尼斯堡七桥问题和欧拉示性一笔画方法。再就是优选法的0.618黄金分割和QC的质量控制方法。免疫算法是基于生物免疫学抗体克隆的选择学说，而提出的一种新人工免疫系统算法-免疫克隆选择算法ICSA（Immune Clonal Selection Algorithm），ICSA算法具有自组选择学习、全息容错记忆、辩证克隆仿真和协同免疫优化的启发式人工智能。由于该方法收敛速度快，求解精度高，稳定性能好，并有效克服了早熟和骗的问题，成为新兴的实用智能算法。

免疫算法

免疫算法理论与应用近代免疫的概念是指机体对自己或非己的识别并排除非己的功能，目的是维持自身生理平衡与稳定.免疫算法就是模拟免疫系统抗原识别、抗原与抗体结合及抗体产生过程，并利用免疫系统多样性和记忆机理抽象得到的一种免疫算法。这里介绍免疫算法的算法流程与代码.免疫学中基本概念的思想在免疫算法设计中得到有效应用，即亲和力，相似度，浓度及激励度,根据算法需要给出描述. 定义1 亲和力指抗体与抗原的匹配程度.反映在优化问题上，抗体（NBP）的亲和力定义为函数，与成反比，在此仍表示抗 (x)f(x)f(x)x体对应的可行解的目标函数.这里选 择 1 定义2 相似度指抗体 与其他抗体的相似程度，其被定义为，此根据信息熵理论设计.设M为含有m个字符的字符集，群体G为由N个长度为的字符串构成的集合，即l，其中G中基因座的信息熵定义为其中为M 中第个符号出现在基因座上的概率p ij定义3 抗体浓度指抗体在抗体群中与其相似的抗体所占的比例，定义为函数即 ，其中为 浓度阈值，，在此称为浓度抑制半径. 定义 4 激励度是指抗体应答抗原和被其他抗体激活的综合能力，定义为函 e 数，其中为调节因子，.抗体应答

抗原综合能力与其亲和力成正比，与其在抗体群中浓度成反比定义 5 克隆选择是 指在给定的选择率下，，在抗体群中选择亲和力较高的抗体.亲和力低的抗体则被清除. 定义6 细胞克隆是指在给定 的繁殖数M下，抗体群X中所有抗体依据自 s2身的亲和力及繁殖率共繁殖M个克隆的映射.，它是确定性映射，即设为抗体群的繁殖率函数，为抗体群，则定义x抗体繁殖个相同的克隆构成的集合. 由下式确定： mmiiim . 定义 7 亲和突变是指抗体空间到自身的随机映射，，其作用方式:S T m是抗体按与其亲和力成正比的可变概率独立地改变自身的基因，可选 . 定义 8 克隆抑制指在抗体群中依据抗体的亲和力和相似度抑制部分抗体的确定性映射,.克隆抑制算子的设计，设X是群体规模为M的抗体群，依据抗体的相似度和抑制半径以及式，将X划分为子群，不妨设获q个子群，利用处罚函数对中亲和力低的抗体进行处罚. 定义9 免疫选择是指在抗体群中依据抗体的激励度选择抗体的随机映射，N按其概率 规则 . x(X)ii j定义 10 募集

人工神经网络算法

人工神经网络算法 学习是要透过我们的头脑，因而研究大脑神经细胞的运作，可以帮助我们了解学习在脑神经是如何完成的，进而可以模拟神经细胞的运作以达到類似学习的功能。据估计人脑约有一千亿（1011）个神经细胞，每个神经细胞约有一千（103）根連结与其它神经细胞相連，因此人脑中约有一百万亿（1014）根連结，形成一个高度連结网狀的神经网路（neural network）。科学家们相信：人脑的信息处理工作即是透过这些連结來完成的 [葉怡成1993]。 神经细胞的形狀与一般的细胞有很大的不同，它包括：细胞体（soma）：神经细胞中呈核狀的处理机构；轴突（axon）：神经细胞中呈轴索狀的输送机构；树狀突（dendrites）：神经细胞中呈树枝狀的输出入机构；与突触（synapse）：树狀突上呈点狀的連结机构。根据神经学家的研究发现：当神经细胞透过神经突触与树狀突从其它神经元输入脉波讯号后，经过细胞体处理，产生一个新的脉波讯号。如果脉波讯号够强，将产生一个约千分之一秒100 毫伏的脉波讯号。这个讯号再经过轴突传送到它的神经突触，成为其它神经细胞的输入脉波讯号。如果脉波讯号是经过兴奋神经突触（excitatory synapse），则会增加脉波讯号的速率；相反的，如果脉波讯号是经过抑制神经突触（inhibitory synapse），则会减少脉波讯号的速率。因此，脉波讯号的速率是同时取决于输入脉波讯号的速率，以及神经突触的强度。而神经突触的强度可视为神经网路储存信息之所在，神经网路的学习即在调整神经突触的强度。 類神经网路（artificial neural networks），或译为人工神经网路，则是指模仿生物神经网路的信息处理系统，它是由许多人工神经细胞（又称为類神经元、人工神经元、与处理单元）所组成，

神经网络算法简介

神经网络算法简介 （） 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。 神经网络是一种运算模型[1]，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），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。 神经元示意图： ●a1~an为输入向量的各个分量 ●w1~wn为神经元各个突触的权值 ●b为偏置 ●f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() ●t为神经元输出 ●数学表示

●为权向量 ●为输入向量，为的转置 ●为偏置 ●为传递函数 可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。 单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。 该超平面的方程: 权向量 偏置 超平面上的向量 单层神经元网络是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。示意图： 通常来说，一个人工神经元网络是由一个多层神经元结构组成，每一层神经元拥有输入（它的输入是前一层神经元的输出）和输出，每一层（我们用符号记做）Layer(i)是由Ni(Ni代表在第i层上的N)个网络神经元组成，每个Ni上的网络

人工智能-BP神经网络算法的简单实现

人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，能提高人们对信息处理的智能化水平。它是一门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等方面比起以前有了较大的发展，但至今无根本性的突破，还有很多空白点需要努力探索和研究。 1人工神经网络研究背景 神经网络的研究包括神经网络基本理论、网络学习算法、网络模型以及网络应用等方面。其中比较热门的一个课题就是神经网络学习算法的研究。 近年来己研究出许多与神经网络模型相对应的神经网络学习算法，这些算法大致可以分为三类：有监督学习、无监督学习和增强学习。在理论上和实际应用中都比较成熟的算法有以下三种： (1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)； (2) 模拟退火算法； (3) 竞争学习算法。 目前为止，在训练多层前向神经网络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之一。但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度比较慢，或者只求得了局部极小点等等。因此，近年来，国外许多专家对网络算法进行深入研究，提出了许多改进的方法。 主要有： (1) 增加动量法：在网络权值的调整公式中增加一动量项，该动量项对某一时刻的调整起阻尼作用。它可以在误差曲面出现骤然起伏时，减小振荡的趋势，提高网络训练速度； (2) 自适应调节学习率：在训练中自适应地改变学习率，使其该大时增大，该小时减小。使用动态学习率，从而加快算法的收敛速度； (3) 引入陡度因子：为了提高BP 算法的收敛速度，在权值调整进入误差曲面的平坦区时，引入陡度因子，设法压缩神经元的净输入，使权值调整脱离平坦区。 此外，很多国内的学者也做了不少有关网络算法改进方面的研究，并把改进的算法运用到实际中，取得了一定的成果： (1) 王晓敏等提出了一种基于改进的差分进化算法，利用差分进化算法的全局寻优能力，能够快速地得到BP 神经网络的权值，提高算法的速度； (2) 董国君等提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法，该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式，通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点，从而得到全局最优值； (3) 赵青提出一种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经网络学习算法。将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中，再用BP 算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果，该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解；

神经网络算法

神经网络算法 分类及概念： 生物神经网络 生物体的每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。 人工神经网络 以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN）。·神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。 ·人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式 ·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。 BP神经网络

一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。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层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 神经网络的基本特征： 神经网络的基本功能： 输入的样本经过自动提取，经过非线性映射规则处理输出需要的样本。 分类与识别功能：

优化计算功能： 神经网络的应用领域：医学领域 1.检测数据分析 2.生物活性研究 3.医学专家系统 神经网络建模： 思考方法：用生物神经网络类比人工神经网络

生物神经元在结构上由四部分组成 1.胞体 2.树突 3.轴突 4.突触 神经元的状态分为：静息兴奋抑制 信息的传递过程： 电信号沿着轴突到突触前膜，期间，突触小泡释放神经递质（兴奋性或抑制性）到突触间隙，作用于突触后膜的受体，使下一个神经元兴奋或抑制。从而完成此次信号的传递。 PS：可能有多个神经元同时作用于一个神经元。 生物神经元的信息整合度： 同一时刻多个神经元所产生的刺激所引起的膜电位变化，大致等于个单独刺激引起膜电位点位的代数和。 各次的兴奋传递到突触后膜的时间不同，总的动作电位为该段时间的总和。神经元之间突触的连接方式和连接强度不尽相同。

关于人工神经网络的学习方法

关于人工神经网络的学习方法 信计一班陈思为 0857129 摘要：人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本 文提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。 关键字：神经网络，BP模型。 引言： 在系统建模、辨识和猜测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box－Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列猜测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统猜测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种猜测方法有机结合具有很好的发展前景，也给猜测系统带来了新的方向与突破。建模算法和猜测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与猜测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和猜测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和猜测的研究，代表了神经网络建模和猜测新的发展方向。 正文： 2BP神经网络模型BP网络是采用Widrow－Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow－Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。 BP神经网络包括以下单元： ① 处理单元（神经元），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。 BP神经网络结构。 1基本算法BP算法主要包含4步，分为向前传播和向后传播两个阶段：1）向前传播阶段从样本集中取一个样本，将Xp输入网络；计算相应的实际输出Op在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成练习后正常运行时的执行过程。2）向后传播阶段计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差；按极小化误差的方式调整权矩阵。这两个阶段的工作受到精度要求的控制，在这里取作为网络关于第p个样本的误差测度，而将网络关于整个样本集的误差测度定义为。