神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)精選(九篇)

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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測；自動(dòng)變速率；隨機(jī)優(yōu)化算子

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）03-0614-03

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，更現(xiàn)顯了網(wǎng)絡(luò)安全的重要性。入侵檢測技術(shù)在安全防護(hù)中是一種主動(dòng)防護(hù)技術(shù)，能及時(shí)地檢測各種惡意入侵，并在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)受到危害時(shí)進(jìn)行響應(yīng)，因此在為安全防御體系中入侵檢測系統(tǒng)占有重要的地位。但是在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中，入侵檢測系統(tǒng)沒有充分發(fā)揮其作用。這是因?yàn)椋粩嘧兓娜肭址绞揭笕肭謾z測模型必須具有分析大量數(shù)據(jù)的能力。無論這些數(shù)據(jù)是不完全的，是非結(jié)構(gòu)化的，或者是含有噪音的。而且，有些攻擊是由處于不同網(wǎng)絡(luò)位置上的多個(gè)攻擊者協(xié)作進(jìn)行的，這就要求入侵檢測模型又必須具備處理來自非線性數(shù)據(jù)源的大量數(shù)據(jù)的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有聯(lián)想記憶能力、自學(xué)習(xí)能力和模糊運(yùn)算的能力。因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用入侵檢測中，它不僅可以識別出曾見過的入侵，還可以識別出未曾見過的入侵。該文首先介紹了一種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，然后分析了該算法在入侵檢測中的應(yīng)用，并給出試驗(yàn)仿真結(jié)果。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與入侵檢測

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與不足

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中應(yīng)用最廣泛一種。它基于成熟的BP算法，主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：1）它能夠?qū)崿F(xiàn)自組織、自學(xué)習(xí)，根據(jù)給定的輸入輸出樣本自動(dòng)調(diào)整它的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來模擬輸入輸出之間的非線性關(guān)系。2）在存儲上采用分布式存儲，所有的信息分布存儲在每一個(gè)神經(jīng)元中。3）它還可以實(shí)現(xiàn)并行處理，下一層的每個(gè)神經(jīng)元可以根據(jù)接收到的上一層信息同時(shí)獨(dú)立地計(jì)算。這些特點(diǎn)使其很適合應(yīng)用于入侵檢測技術(shù)，滿足入侵檢測的適應(yīng)性、可靠性、安全性和高效性的要求。

但是傳統(tǒng)的BP算法也存在著以下幾個(gè)方面的不足：1）局部極??；2）學(xué)習(xí)算法收斂速度慢；3）隱含層節(jié)點(diǎn)選取缺乏理論；4）加入新的樣本會(huì)影響已經(jīng)學(xué)完的樣本；5）每次輸入樣本特征的數(shù)目必須確定且相同。

1.2 入侵檢測技術(shù)

通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有非授權(quán)的網(wǎng)絡(luò)訪問和攻擊行為時(shí)，采取報(bào)警、切斷入侵線路等措施來維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全，這被就是入侵檢測技術(shù)。采用此技術(shù)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)稱為入侵檢測系統(tǒng)。根據(jù)采用的技術(shù)來說入侵檢測系統(tǒng)應(yīng)具有以下幾個(gè)特性：1）監(jiān)視用戶及系統(tǒng)活動(dòng)；2） 分析用戶及系統(tǒng)活動(dòng)；3） 異常行為模式分析；4） 識別已知的進(jìn)攻活動(dòng)模式并反映報(bào)警；5） 系統(tǒng)構(gòu)造和弱點(diǎn)的審計(jì)，操作系統(tǒng)的審計(jì)跟蹤管理；6） 評估重要的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)文件的完整性，并識別用戶違反安全策略的行為。

目前最常用的攻擊手段有：拒絕服務(wù)、探測、非授權(quán)訪問和非授權(quán)獲得超級用戶權(quán)限攻擊。而且這些攻擊手段在實(shí)際中還有很大的變異，因此給入侵檢測帶來了一定的難度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織自學(xué)習(xí)能力，使得經(jīng)過訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對以前觀察到的入侵檢測行為模式進(jìn)行歸納總結(jié)，除了可以識別出已經(jīng)觀察到的攻擊，還可以識別出由已知攻擊變異出的新的攻擊，甚至是全新的攻擊。

2.3 改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、非線性處理、信號檢測等領(lǐng)域應(yīng)用非常多，這是由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的良好的自適應(yīng)和自組織性，高度的非線性特性以及大規(guī)模并行處理和分布式信息存儲能力的特性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)質(zhì)上是非線性優(yōu)化問題的梯度算法，該算法在收斂性問題上存在限制與不足。即該算法學(xué)習(xí)的結(jié)果不能保證一定收斂到均方誤差的全局最小點(diǎn)，也有可能落入局部極小點(diǎn)，使算法不收斂，導(dǎo)致陷入錯(cuò)誤的工作模式。因此本文選擇了改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改進(jìn)主要有以下幾點(diǎn)：

2）自動(dòng)變速率學(xué)習(xí)法

傳統(tǒng)的BP算法是以梯度為基礎(chǔ)，采用LMS學(xué)習(xí)問題的最陡下降法，學(xué)習(xí)步長是一個(gè)固定不變的較小值，不利于網(wǎng)絡(luò)的收斂。因此，選擇了基于梯度方向來自動(dòng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)速率的方法。利用梯度確定學(xué)習(xí)的方向，由速率決定在梯度方向上學(xué)習(xí)的步長。因此，如果相鄰兩次的梯度方向相同則說明在該方向是有利收斂的方向，如果相鄰兩次的梯度方向相反則說明此處存在不穩(wěn)定。因此，可以利用兩次相對梯度變化來確定學(xué)習(xí)步長，當(dāng)兩次梯度方向相同時(shí)則增大學(xué)習(xí)步長，加快在該方向上的學(xué)習(xí)速度；而如果兩次梯度方向相反那么減小學(xué)習(xí)步長，加快整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。這種方法的自適應(yīng)速率調(diào)節(jié)公式如下：

2）引入遺忘因子

本文所采用的自適應(yīng)變速率學(xué)習(xí)法是依據(jù)相鄰兩次梯度變化來確定學(xué)習(xí)步長的算法，但單純的學(xué)習(xí)速率的變化還不能即完全地既保證收斂速度，又不至于引起振蕩。因此考慮變相的學(xué)習(xí)速率的學(xué)習(xí)。即在權(quán)值的調(diào)節(jié)量上再加一項(xiàng)正比于前幾次加權(quán)的量。權(quán)值調(diào)節(jié)量為：

我們將[τ]稱為遺忘因子。遺忘因子項(xiàng)的引入就是對學(xué)習(xí)過程中等效的對學(xué)習(xí)速率進(jìn)行微調(diào)的效果。遺忘因子起到了緩沖平滑的作用，使得調(diào)節(jié)向著底部的平均方向變化。

3）隨機(jī)優(yōu)化算子

雖然采用自動(dòng)變速率學(xué)習(xí)法，并引入遺忘因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以對學(xué)習(xí)速率進(jìn)行微調(diào)，但是仍存在著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的限制與不足因此引入隨機(jī)優(yōu)化算子。也就是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值誤差迭代一定的次數(shù)后，仍沒有明顯的收斂，或者系統(tǒng)誤差函數(shù)的梯度連續(xù)幾次發(fā)生改變，這說明網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入了一個(gè)比較疲乏的狀態(tài)，需要借助外界的推動(dòng)力來激活網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)上述的兩種情況時(shí)，就產(chǎn)生與權(quán)值維數(shù)相同的隨機(jī)數(shù)，并將隨機(jī)數(shù)與權(quán)值直接相加，然后判斷系統(tǒng)誤差的變化。如果誤差沒有降低，那么就再繼續(xù)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)來修改權(quán)值，直到誤差減少，再從新的權(quán)值開始繼續(xù)BP算法。隨機(jī)優(yōu)化算子可以令搜索方向隨機(jī)變化，從而擺脫局部極小點(diǎn)。

4）改進(jìn)算法與傳統(tǒng)算法比較

以200個(gè)訓(xùn)練樣本為例，分別采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練。兩種算法的誤差收斂對比曲線如圖1所示。

3 采用改進(jìn)算法的入侵檢測仿真實(shí)驗(yàn)

入侵檢測系統(tǒng)進(jìn)行測試和評估需要標(biāo)準(zhǔn)的、可重現(xiàn)的并包含入侵的大量數(shù)據(jù)。本仿真實(shí)驗(yàn)選取DARPA數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。然后，對這些數(shù)據(jù)選三組特征值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.1 數(shù)據(jù)源的選取

該實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)采用DARPA 1988入侵檢測評估數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)有大量的連接數(shù)據(jù)記錄。每個(gè)一記錄代表一次網(wǎng)絡(luò)連接，且每個(gè)記錄均有41個(gè)特征值，其中各個(gè)特征的含義不同，大致可分為三類：1）表示網(wǎng)絡(luò)連接內(nèi)容特征；2）表示網(wǎng)絡(luò)連接基本特征；3）表示網(wǎng)絡(luò)連接流量特征。

模擬的入侵主要有以下四種類型：DOS 、 R2L、U2R、Probing，考慮到設(shè)計(jì)的實(shí)用性分別對三類特征值用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練和識別。實(shí)驗(yàn)選取了13000組數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，其中3000組用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，10000組用于系統(tǒng)測試。

3.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對三類特征組的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)應(yīng)用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別訓(xùn)練出三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，表示網(wǎng)絡(luò)連接內(nèi)容特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，表示網(wǎng)絡(luò)連接基本特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示網(wǎng)絡(luò)連接流量的特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練成功時(shí)的迭代步數(shù)分別為7056，386，3030。然后再對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，結(jié)果如下：

1）表示網(wǎng)絡(luò)連接內(nèi)容特征組，利用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測識別，結(jié)果如表1所示。

2）表示網(wǎng)絡(luò)連接基本特征組，利用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測識別，結(jié)果如表2所示。

3）網(wǎng)絡(luò)連接流量特征組，利用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測識別，結(jié)果如表3所示：

從表中數(shù)據(jù)可以看出對常見的四種攻擊，不同的特征分組在改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用下檢測各有優(yōu)勢。

4 結(jié)論

論文采用自動(dòng)變速率學(xué)習(xí)法，利用遺忘因子進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)引入隨機(jī)優(yōu)化算子對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度比經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快，同時(shí)穩(wěn)定性也較好。并將該算法應(yīng)用于入侵檢測實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示改進(jìn)后的算法具有較好的識別攻擊的能力。

參考文獻(xiàn)：

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第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 礦山 安全狀態(tài) 評判能力

中圖分類號：TD77；TP181 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）04-0206-01

通過改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本等方式，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同訓(xùn)練樣本的反應(yīng)能力進(jìn)行對比分析，從而探討人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦山安全程度評價(jià)的適應(yīng)性。為了有效的提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦山安全程度評價(jià)的能力，可以通過改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)目以及初值賦值的方式來測試不同的結(jié)構(gòu)，從而得出不同參數(shù)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對相同訓(xùn)練樣本的評價(jià)結(jié)論，以便提高其評價(jià)能力，在礦山安全狀態(tài)評判中充分發(fā)揮出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備

本文中主要采取如1所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，根據(jù)測試目的的差異性，其測試過程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分性能也就不同，但是對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能不會(huì)改變。

這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主體結(jié)構(gòu)是單輸入、三層式BP的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸出連接、目標(biāo)連接、輸入權(quán)重連接、偏置連接以及層權(quán)連接等是其主要的連接方式。各層神經(jīng)元的分類包括：第一隱含層有8個(gè)正切S型神經(jīng)元，第二隱含層有8個(gè)對數(shù)S型的神經(jīng)元，輸入層有4個(gè)元素，輸出層有一個(gè)線性神經(jīng)元。其網(wǎng)絡(luò)函數(shù)主要包括訓(xùn)練函數(shù)、初始化函數(shù)、性能函數(shù)以及各網(wǎng)絡(luò)層的層初始化函數(shù)。其訓(xùn)練函數(shù)需要采取TRAINLM回轉(zhuǎn)方法來運(yùn)算；初始化函數(shù)需要采取逐層初始化的方法運(yùn)算；性能函數(shù)需要采取均方誤差法來計(jì)算；各網(wǎng)絡(luò)層的層初始化函數(shù)需要采取優(yōu)化規(guī)則的方式計(jì)算，有的時(shí)候還需要采取INITWB的方式進(jìn)行運(yùn)算。各個(gè)權(quán)閾值的初始化需要采用RANDS方法來計(jì)算。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的原始樣本數(shù)據(jù)以及期望值中，這些數(shù)據(jù)主要是用來評價(jià)地質(zhì)因素對礦山安全影響程度的原始數(shù)據(jù)。當(dāng)訓(xùn)練完成之后，需要對其各種數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試，以便評斷這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在礦山安全狀態(tài)中的應(yīng)用價(jià)值與能力，并對其不足之處以及缺陷問題等進(jìn)行分析，以便尋找出更加優(yōu)化的方案，從而提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦山安全狀態(tài)中的評判作用與能力。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦山安全狀態(tài)評判能力的訓(xùn)練以及仿真測試

對礦山安全評價(jià)的方法較多，但是能夠較好的應(yīng)用于礦山安全評價(jià)的方法卻很少，例如事故樹分析法、概率風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)法以及事件樹分析法等，這些方法均由于基本事件的發(fā)生概率的確定方面存在一定的困難，從而導(dǎo)致運(yùn)用于礦山過程中的安全評價(jià)效率不高。另外，在礦山安全狀態(tài)評價(jià)的過程中，其安全檢查表、專家評價(jià)方法等存在一定的缺點(diǎn)與不足，其在評價(jià)的過程中，主觀性較強(qiáng)，受到個(gè)人意識的影響較大。綜合指標(biāo)評價(jià)法由于其指標(biāo)間的邏輯關(guān)系，指標(biāo)的權(quán)值與指標(biāo)的量化等問題，從而導(dǎo)致該方法難以在礦山安全狀態(tài)中進(jìn)行準(zhǔn)確的評價(jià)。只有能夠更好的適應(yīng)這種復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的安全評價(jià)方法，才能夠?qū)⑵涓玫膽?yīng)用在礦山安全狀態(tài)評價(jià)中[1]。

其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理無法使用簡單規(guī)則或公式進(jìn)行描述的大量的原始數(shù)據(jù)的問題時(shí)，以及在處理規(guī)律不清楚的問題時(shí)，其具有較大的優(yōu)勢。也正是由于這種方法能夠?qū)?fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的適應(yīng)，才能夠使其在礦山安全狀態(tài)評價(jià)中得到引進(jìn)與推廣。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦山安全狀態(tài)評價(jià)能力的訓(xùn)練進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在每次實(shí)驗(yàn)檢測之前，都需要對同一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新初始化，之后需要運(yùn)用相同的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以便達(dá)到訓(xùn)練要求后對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真測試，訓(xùn)練性能函數(shù)的誤差需要保持在10以內(nèi)。其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是網(wǎng)絡(luò)在初始權(quán)閾值的基礎(chǔ)上，對其權(quán)閾值進(jìn)行不斷的修改，以便尋找出它們之間的某種聯(lián)系，使得輸入的整個(gè)訓(xùn)練樣本集數(shù)據(jù)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算之后，其輸出與相應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)差別能夠滿足性能函數(shù)的要求。因此，在人工網(wǎng)絡(luò)對礦山安全狀態(tài)進(jìn)行評判的時(shí)候，即使所有數(shù)據(jù)與性能均符合要求，但是由于在訓(xùn)練的時(shí)候就被賦予了不同的權(quán)閾值，訓(xùn)練之后得到的權(quán)閾值的最終組合也會(huì)存在較大的差異。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對礦山進(jìn)行安全評判的目的在于運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)分析數(shù)據(jù)，對礦井各個(gè)致災(zāi)的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分析，進(jìn)而對礦山的安裝狀態(tài)進(jìn)行評判。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度來分析，通過運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算功能對訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并從中找出滿足目標(biāo)值以及性能要求的權(quán)閾值組合形式，從而通過仿真方式來評價(jià)礦山的安全狀態(tài)。

3 結(jié)語

通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦山安全狀態(tài)的評判能力進(jìn)行訓(xùn)練以及仿真測試后，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類評判方法存在一定的差異性，在今后的發(fā)展過程中，還需要對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦山安全狀態(tài)中的評判能力進(jìn)行不斷的優(yōu)化與改進(jìn)，以便更好的適應(yīng)礦山安全狀態(tài)的評判，在礦山安全狀態(tài)的評判中充分發(fā)揮出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用，從而更好的確保礦山生產(chǎn)與經(jīng)營的安全性。

第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

隨著科技的不斷進(jìn)步，國內(nèi)外各領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者相互努力共同打造了智能機(jī)器人。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論通過自身所擁有的歸納等能力，有效地幫助了人們更好地控制機(jī)器人。使其具備自我學(xué)習(xí)和聯(lián)想能力，通過蟻群算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論能夠更好地控制特種機(jī)器人，有效地應(yīng)對工作中隨機(jī)出現(xiàn)的變化問題。

關(guān)鍵詞：

特種機(jī)器人；蟻群算法；人工智能控制；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1創(chuàng)建機(jī)器人的數(shù)學(xué)模型

任何機(jī)械物體的運(yùn)動(dòng)都需要理論與實(shí)踐的支持，而特種機(jī)器人的研究也是如此，對特種機(jī)器人進(jìn)行操控就需要對它的各個(gè)運(yùn)動(dòng)構(gòu)件的方位、位置、速度等建立一個(gè)合理有序的關(guān)系。而機(jī)器人的空間坐標(biāo)、運(yùn)動(dòng)等可以通過數(shù)學(xué)模型來呈現(xiàn)。

1.1特種機(jī)器人的空間坐標(biāo)

首先，描述特種機(jī)器人的空間坐標(biāo)，可以用X,Y,Z軸方向的向量表示。其次，對于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和操作，方位的準(zhǔn)確明了非常關(guān)鍵。而特種機(jī)器人的方位也可用坐標(biāo)系來表示。設(shè)一直角坐標(biāo)系{B}與此剛體固接，坐標(biāo)系{B}的三個(gè)主軸方向的單位矢量XB、YB、ZB相對于坐標(biāo)系{A}的方向余弦組成的3×3矩陣稱為ABR旋轉(zhuǎn)矩陣：ABR=[AxBAyBAzB]=r11r12r13r21r22r23r31r32r33333333333333333333（1）式中，R的上標(biāo)A和下標(biāo)B表示R是{B}相對于{A}的關(guān)系；r為矢量矩陣的單位向量。而剛體{A}的位姿可通過上述所說的坐標(biāo)系{B}在坐標(biāo)系{A}中的各個(gè)方位和位置來闡述，進(jìn)而{B}的原點(diǎn)根據(jù)其在坐標(biāo)系{B}、{A}中的方位，分別表示了剛體在其中的位置和方向，式（2）表示{B}的位置矢量，用ABR和APBORG來描述坐標(biāo)系{B}，其中APBORG是確定坐標(biāo)系{B}的位置矢量，建立公式（2）：{B}={ABR，APBORG}（2）

1.2機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方程

連桿坐標(biāo)系、動(dòng)力學(xué)方程、運(yùn)動(dòng)學(xué)方程都是操控機(jī)器人運(yùn)動(dòng)所需要的。特種機(jī)器人中的機(jī)械臂系統(tǒng)是一種涉及各桿、各關(guān)節(jié)、機(jī)械臂末端相對于絕對坐標(biāo)的位姿、運(yùn)動(dòng)等的多剛體系統(tǒng)。其中，連桿坐標(biāo)系的建立則為更好地操控機(jī)器人，使其高效長久地運(yùn)動(dòng)、工作做出了巨大的貢獻(xiàn)，圖1則為連桿坐標(biāo)圖。雖然建立了連桿坐標(biāo)系，但是其中的桿與桿的關(guān)系則要建立一個(gè)齊次變換陣來連接。通過這個(gè)矩陣，機(jī)器人末端連桿在笛卡爾坐標(biāo)系里的位置和位姿便可得出。

1.3機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程

機(jī)械臂系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型建立以后，還需建立動(dòng)力學(xué)模型來控制。而動(dòng)力學(xué)解決的問題是2種相對問題：若已知關(guān)節(jié)的施加力或力矩，求其速度、位移、加速度等；反之，則求力或矩陣。牛頓的歐拉方程等都是為了更好地操控特種機(jī)器人而建立的動(dòng)力學(xué)。

2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究

機(jī)器人系統(tǒng)功能多且復(fù)雜，對于各種生產(chǎn)運(yùn)作過程中出現(xiàn)的一些問題很難控制。對此，模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合而成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了解決一些問題的特別優(yōu)勢。模糊控制系統(tǒng)主要通過語言的描述控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)，而語言描述能夠充分地將專家的經(jīng)驗(yàn)、知識轉(zhuǎn)化為控制規(guī)則，模糊控制器由以下幾個(gè)高功能的部分構(gòu)成。

2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

用于控制特種機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人類大腦的思維模式和構(gòu)造而設(shè)計(jì)，其中，神經(jīng)元是大腦組織、信息處理的基本單位，而人工制作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則會(huì)根據(jù)企業(yè)、國家、個(gè)人的不同需求進(jìn)行設(shè)計(jì)和分類，前饋網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中的兩大類。前饋網(wǎng)絡(luò)不但層次感強(qiáng)，其常用的感知器、BP網(wǎng)絡(luò)也能非常有針對性地解決一些問題；遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含積分、反饋等功能，反饋機(jī)制是其在信息傳輸中的一大特點(diǎn)。

2.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)系統(tǒng)的輸入及各種運(yùn)作

實(shí)驗(yàn)證明：模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間具有很多相似點(diǎn)，可以相互轉(zhuǎn)化。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)使其對數(shù)據(jù)的計(jì)算等更快并且更加正確，通過模糊控制也使其自身的容錯(cuò)力增強(qiáng)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）模型的設(shè)計(jì)經(jīng)過專家利用各種經(jīng)驗(yàn)和知識的打造，能夠更好地通過BP網(wǎng)絡(luò)、建立樣本等方式控制特種機(jī)器人的運(yùn)作。

3蟻群算法優(yōu)化訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

特種機(jī)器人控制螞蟻算法是模仿生物界中蟻群通過交流、協(xié)作、共同搜尋獲取實(shí)物活動(dòng)的仿生優(yōu)化算法。在螞蟻工作的過程中，他們通過一種“信息素”交流。

3.1蟻群算法的本質(zhì)

螞蟻算法是通過分析、實(shí)踐、探索螞蟻群體活動(dòng)得出的，是一種隨機(jī)算法。螞蟻算法分適應(yīng)階段和調(diào)解階段，在這2個(gè)階段中他們不斷地優(yōu)化自身的機(jī)構(gòu)、積累需要的信息、尋求最佳解。螞蟻算法中的人工螞蟻不但有自組織性，還有協(xié)作、競爭的關(guān)系，在這過個(gè)程中，需要不斷地協(xié)作、改進(jìn)、更新。

3.2蟻群算法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

螞蟻算法具有全局優(yōu)化的特點(diǎn)，可以有效地訓(xùn)練FNN，避免了BP的缺陷。它在模糊控制系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)合后，不但提高了整體優(yōu)勢，也增加了一些功能和特點(diǎn)。這些優(yōu)化的改變，使某些工作的計(jì)算更加便捷。同時(shí)BP的缺陷及一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)無法解決的問題，它也能很好地解決。而螞蟻算法通過螞蟻群體機(jī)智有效的協(xié)作，總結(jié)并融合了一些思想，通過這些思想，特種機(jī)器人能夠自我選擇方便、快捷、有效的工作路徑[1]。螞蟻算法為進(jìn)一步控制特種機(jī)器人提供了更加合理有效的措施，也優(yōu)化了各種運(yùn)作系統(tǒng)。

3.3蟻群算法優(yōu)化的結(jié)果

通過各種實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，螞蟻算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加穩(wěn)定，也更加高效快速。通過實(shí)驗(yàn)比較發(fā)現(xiàn)：在普通的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，把基本臂和期望主臂的軌跡長度比較后發(fā)現(xiàn)，被螞蟻算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)運(yùn)行的軌跡更短效果更好更明顯。

4結(jié)語

隨著人類文明的發(fā)展，機(jī)械的運(yùn)用與不斷的創(chuàng)新隨處可見，這個(gè)時(shí)代對特種機(jī)器人的需求也在不斷增加。而國內(nèi)外對特種機(jī)器人的研發(fā)也在不斷地創(chuàng)新和投入，對此，涌現(xiàn)了大批的類型、功能不一的特種智能機(jī)器人。被螞蟻算法優(yōu)化過的系統(tǒng)很好地解決了一些問題，能夠全面地優(yōu)化各個(gè)方面，這種算法，為人類更好地發(fā)展特種機(jī)器人研究機(jī)器人做出了巨大的貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

Abstract： In order to further improve the ability of BP neural network fitting with complex functions， this paper further optimizes the genetic algorithm by changing the weights and threshold of BP neural network and applies this design model to the prediction system of vehicle sales. In order to compare its prediction effect with that of the traditional BP neural algorithm， this paper carries out the prediction simulation to compare the accuracies of the two. The simulation results show that the improved algorithm has better fitting ability and higher prediction precision for the data which has obvious linear correlation.

關(guān)鍵詞：預(yù)測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；線性相關(guān)；遺傳算法

Key words： prediction；neural network；linear correlation；genetic algorithm

中圖分類號：F224 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）12-0074-04

0 引言

以時(shí)間序列預(yù)測汽車銷量的方法在當(dāng)今的預(yù)測汽車銷售領(lǐng)域中占了絕大多數(shù)，比如我們所熟悉的有線性回歸法、季節(jié)預(yù)測法[1]等等。線性回歸法[2]（如AR、MA、ARIMA模型等）能夠體現(xiàn)銷售量數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢，季節(jié)預(yù)測法能夠有效地反映銷售量隨季節(jié)波動(dòng)的特點(diǎn)。然而，除了汽車市場的內(nèi)部影響因素之外，汽車銷售量還受到市場環(huán)境變化等外部因素影響，如經(jīng)濟(jì)危機(jī)、限購政策、油價(jià)上漲、小排量購置稅優(yōu)惠政策等等[3]。在常見的預(yù)測模型中對非線性因素的處理方法存在著“自身的缺陷”，比如在外部因素引起市場一定的波動(dòng)時(shí)，僅僅是靠時(shí)間序列模型的預(yù)測方法則很難做到精確。因此，在有效地收集、分析、掌握外部因素信息的基礎(chǔ)上，將這些因素甄別和量化，反映到整個(gè)預(yù)測過程中，提高預(yù)測模型可使用的總體信息量，提高預(yù)測模型的預(yù)測質(zhì)量，尤其在當(dāng)市場環(huán)境有變化的情況之下，銷售預(yù)測精確性將會(huì)獲得較大的提高，并且更加趨近合理。

1 系統(tǒng)模型

1.1 系統(tǒng)分析

在不同的系統(tǒng)分析中，我們有時(shí)會(huì)采取不同的算法，每個(gè)算法都有各自的優(yōu)勢。遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元回歸等算法也有著不同的優(yōu)點(diǎn)[4]，如遺傳算法的全局尋優(yōu)性， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)秀學(xué)習(xí)能力，從而避免了它們在各自單獨(dú)使用時(shí)所存在的不足。我們把數(shù)據(jù)分為兩個(gè)部分：線性相關(guān)和非線性相關(guān)，對這兩部分采取相關(guān)性分析法進(jìn)行處理。緊接著，充分利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多元回歸在處理數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，分次處理數(shù)據(jù)的非線性和線性部分；最后，利用遺傳算法所擁有的特性，即尋優(yōu)特性，將已由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元回歸算法處理的數(shù)據(jù)整合在一起，最終的目的是使各項(xiàng)值得到進(jìn)一步優(yōu)化，如多元回歸的權(quán)值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值以及閾值。

在這里，我們先暫定待處理的數(shù)據(jù)為DATA，DATA中包含的記錄條數(shù)為U條。DATA的第k個(gè)記錄含有M+N個(gè)自變量，記為X 其中：

k∈{1，2，…U}，i∈{1，2，…M+N}；1個(gè)因變量（期望值），記為Yk其中k∈{1，2，…U}。

1.2 相關(guān)性分析

當(dāng)我們要判定如國民收入和居民儲蓄存款或者身高和體重，這些變量之間的關(guān)系時(shí)，我們首先會(huì)去判定這兩個(gè)變量或兩個(gè)數(shù)據(jù)集合間是否存在線性相關(guān)時(shí)，這里就引出了我們所要用到的判定相關(guān)系數(shù)Pearson[5]。Pearson相關(guān)系數(shù)的作用最重要的是用來判定定距變量間的線性關(guān)系和兩個(gè)數(shù)據(jù)集合是否在一條線上。某些情況下我們會(huì)用到Pearson簡單相關(guān)系數(shù)r。其計(jì)算公式為：

我們根據(jù)所得r的數(shù)值來判斷兩者相關(guān)度的強(qiáng)弱。一般說來，當(dāng)相關(guān)系數(shù)的絕對值越大或者相關(guān)系數(shù)越接近于1或-1的情況下，相關(guān)度是越來越強(qiáng)的；而相關(guān)系數(shù)越趨近于0，相關(guān)度就會(huì)變得越來越弱。

若相關(guān)系數(shù)r>0.6，認(rèn)定自變量Xi與Y線性相關(guān)，否則為線性不相關(guān)。根據(jù)文獻(xiàn)[6]可知，本文研究的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入數(shù)據(jù)Xi i∈{1，2，…N}與輸出數(shù)據(jù)Y在Xi i∈{1，2…N}與Y線性相關(guān)，在Xi i∈{N+1，N+2…N+M}與Y線性不相關(guān)。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

輸入層、輸出層和隱含層[6]是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)組成部分，其中輸入層和輸出層各一個(gè)，而對于隱含層，在理論上，它的數(shù)量是不會(huì)受到任何限制的，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一般情況下僅設(shè)置一個(gè)或者兩個(gè)隱含層。在這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入信號經(jīng)過作用函數(shù)的作用之后，在其信號傳至隱層節(jié)點(diǎn)之時(shí)隨即把它得到的輸出信號傳遞到輸出層節(jié)點(diǎn)上，同樣經(jīng)過處理后而得到的輸出便是最終的結(jié)果。作用函數(shù)S型函數(shù)在本文中的節(jié)點(diǎn)之間會(huì)被用到，它的計(jì)算公式為：f（x）= 。

本文構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。

由圖1可知，我們這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型共有四層。模型的第一層X即是輸入層，它是以非線性相關(guān)的Xi i∈{N+1，N+2…N+M}的數(shù)據(jù)作為其輸入的；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的兩個(gè)隱含層分別是第二層J和第三層I；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層就是第四層BY。例如圖1上的J層第1節(jié)點(diǎn)，當(dāng)它和第I層的第2個(gè)節(jié)點(diǎn)連接時(shí)，權(quán)值的計(jì)算值則為W 。如若模型采用的節(jié)點(diǎn)作用函數(shù)為f（x）= ，則可以得到該節(jié)點(diǎn)的輸出為Y =f（ W Y -B ）。該式中W 、Y 和B 分別表示某一節(jié)點(diǎn)與其上層節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值、上層各節(jié)點(diǎn)的輸出值和節(jié)點(diǎn)的閾值。根據(jù)公式：E=（t-BY）*BY（1-BY），它表示的含義是網(wǎng)絡(luò)誤差的計(jì)算，在式中t的含義是輸出的期望值。將網(wǎng)絡(luò)誤差與最大允許誤差進(jìn)行比較：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式匹配、模式分類、模式識別和預(yù)測分析等方面[7]，性能優(yōu)勢十分明顯。

雖然BP算法是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中應(yīng)用比較普遍的算法之一，而且BP算法在應(yīng)用上也取得了一定的成功，但是BP算法本身還是存在著不可避免的局限性：

①在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，它為了不使加權(quán)值過大，通常選取較小的隨機(jī)數(shù)（如0～0.2之間）作為初始權(quán)值，同時(shí)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)在初始階段就處于S型函數(shù)的飽和區(qū)，就是在這樣給定初值的范圍內(nèi)，有些取值也會(huì)使算法的結(jié)果值陷入局部極小，一旦有了某些局部極小點(diǎn)[8]的牽累，就會(huì)引起訓(xùn)練的振蕩而達(dá)不到我們所想要的穩(wěn)定，同樣也會(huì)陷入局部極值的不利情況。

②在BP算法中，我們需要設(shè)置一些參數(shù)的初始值，以便網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得以進(jìn)行。如初始權(quán)重值，隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)值，當(dāng)我們在設(shè)置沒有任何參考時(shí)，可能會(huì)致使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的失敗或者說執(zhí)行的并不如我們所預(yù)料的結(jié)果那樣，與理想有所差別。但是這些參數(shù)的選取過程又缺乏嚴(yán)格的理論依據(jù)，需要根據(jù)我們過往的經(jīng)驗(yàn)以及一定的實(shí)驗(yàn)來選取，才可保證它的選取值合適與否。

③在BP算法中，它存在一個(gè)遺忘所學(xué)樣本的趨勢，就是在每當(dāng)其輸入一個(gè)的權(quán)重值時(shí)，會(huì)導(dǎo)致閾值不斷地修改，所以前面已學(xué)的學(xué)習(xí)樣本必然會(huì)受到后面每次所輸入樣本的影響。

2 一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸優(yōu)化的遺傳雜合算法

為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程并得到全局相應(yīng)的最優(yōu)化的解，我們提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸優(yōu)化的遺傳雜合算法。在文章的前面我們知道，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)的學(xué)習(xí)過程存在一些不足，我們提出的這種算法會(huì)把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合起來，利用遺傳算法的全局尋優(yōu)特性，來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到全局相應(yīng)的最優(yōu)解。改進(jìn)的算法模型如圖2。

待處理數(shù)據(jù)Xi i∈{1，2…N}和Y，我們假定兩者是呈線性相關(guān)的。首先對線性不相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理輸出為BY，BY與存在線性相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸。

模型誤差：

2.1 改進(jìn)算法模型的遺傳優(yōu)化

在生物進(jìn)化機(jī)制的搜索方法中有自然選擇和自然遺傳，而本文改進(jìn)的遺傳算法就是基于這些內(nèi)容的。現(xiàn)如今有一種算法正趨于發(fā)展成為自適應(yīng)啟發(fā)式概率性迭代式全局搜索算法[9]。某個(gè)優(yōu)化問題的解集，也就是它的搜索空間，并且映射搜索空間為遺傳空間。我們隨機(jī)產(chǎn)生的一組初始解，在遺傳算法中稱作此初始解為群體，它所產(chǎn)生的后代中不斷地傳下去并且一代一代地進(jìn)化，我們稱之為遺傳。我們找到收斂為最佳的染色體，即是最優(yōu)解。

將以上改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法運(yùn)用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、閾值以及回歸系數(shù)上，可以達(dá)到優(yōu)化這些參數(shù)的目的，使網(wǎng)絡(luò)誤差值最小。在本文的實(shí)驗(yàn)中，由生物種群的概念，我們視BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸系數(shù)的所有權(quán)值為一個(gè)種群。本文的實(shí)驗(yàn)是基于遺傳代數(shù)1000、種群60所進(jìn)行的遺傳算法優(yōu)化訓(xùn)練過程。即為圖3所示過程。

2.2 算法詳細(xì)流程

①樣本值歸一化處理。

對原始樣本值X，Y按照公式X′= -1，Y′= -1歸一化處理作為模型輸入數(shù)據(jù)，歸一化處理后數(shù)據(jù)在[-1，1]之間。式中X′、Y′為歸一化后的數(shù)值，Ymin、Xmin為原始數(shù)據(jù)最小值，Ymax、Ymax為原始數(shù)據(jù)最大值。

②參數(shù)集。

將模型中待優(yōu)化參數(shù)BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)重W 、閾值B 與回歸系數(shù)？孜組成一個(gè)參數(shù)集C={W ，B ，？孜}，C作為染色體，Ci為單個(gè)基因。

③編碼。

編碼方式中有一種稱為實(shí)數(shù)編碼的，它是指個(gè)體編碼的長度與決策變量的個(gè)數(shù)相等，在合理具體的條件范圍內(nèi)，用一個(gè)實(shí)數(shù)表示某個(gè)體的每個(gè)基因值。該方法中用到的值是決策變量的真實(shí)值，因此我們又稱它為：真值編碼方法?？紤]我們實(shí)驗(yàn)過程所需要的算法，這種編碼方式對于我們的實(shí)驗(yàn)十分合適。

④初始化種群。

種群大小N=60，隨機(jī)生成第一代個(gè)體C 其中t為代數(shù)t=1，i表示個(gè)體編號i∈{1，…， }，C 表示第一代的第五個(gè)個(gè)體。

⑤個(gè)體適應(yīng)度。

我們以f =Emax-E（C ）為個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)，能夠滿足我們的要求。式中f 表示第t代的第i個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度計(jì)算值，Emax為最大系統(tǒng)誤差，E（C ）為C 個(gè)體的系統(tǒng)誤差。

⑥選擇操作。

在試驗(yàn)中我們需要知道選擇概率值，所以由前公式f =Emax-E（C ）和公式P = 兩者結(jié)合便可以計(jì)算出選擇概率。我們在pop（t）代中根據(jù)所計(jì)算得到的概率值隨機(jī)的選擇一部分個(gè)體染色體遺傳到下一代，為pop（t+1）代。將選擇出的個(gè)體染色體暫且稱為一個(gè)中間代mespop（t），并將其作為下面遺傳操作（交叉、變異）的對象。

⑦交叉算法。

我們先假設(shè)要交叉的兩個(gè)父體對象分別為Pi=（p ，

⑧變異算法。

在選擇交叉的遺傳過程中，我們也需要考慮到遺傳變異這一情況。所以我們采取了一種特殊的變異算法：邊界變異。它在遺傳的后代種群中選擇中間代mespop（t）代，又在其中選擇N對個(gè)體，當(dāng)交叉概率為Pc時(shí)，以此概率值指導(dǎo)個(gè)體進(jìn)行遺傳變異。邊界變異的取值方法的多樣性也正是后代種群群體多樣性的特點(diǎn)。其變異位的值往往是在它的邊界上，因?yàn)樵谶吔缟?，通常存在著許多約束優(yōu)化的最優(yōu)值，也就是其編碼位取值范圍的邊界之一。在中間代mespop（t）完成交叉和變異所形成的下一代中pop（t+1）進(jìn)行個(gè)體適應(yīng)度值計(jì)算的操作。

3 仿真結(jié)果和分析

仿真實(shí)驗(yàn)中，分別采用多元線性回歸、傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和本實(shí)驗(yàn)算法對多元線性方程、多元非線性方程、含有線性和非線性部分的方程進(jìn)行擬合。

多元線性方程：

多元非線性方程：

含有線性和非線性部分的方程：

3.1 樣本數(shù)據(jù)

樣本輸入數(shù)據(jù)是在考慮影響汽車銷售多方面因素的前提下，如：經(jīng)濟(jì)危機(jī)、限購政策、油價(jià)上漲、小排量購置稅優(yōu)惠政策等，在Matlab平臺下擬合而成。樣本輸入數(shù)據(jù)為xi∈[-1，1]，樣本總數(shù)為20，隨機(jī)生成20組數(shù)據(jù)作為樣本值（圖4）。

選用第一行到第四行作為式（8）的輸入函數(shù)值，如圖5。

選用第一行到第二行作為式（9）的輸入函數(shù)值，如圖6。

選用第一行到第二行作為式（10）的輸入函數(shù)值，如圖7。

3.2 仿真結(jié)果

式（8）多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)算法仿真結(jié)果（圖8）。

式（9）多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)算法仿真結(jié)果（圖9）。

式（10）多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)算法仿真結(jié)果（圖10）。

多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)算法擬合三種方程誤差平方和如表1所示。

3.3 仿真結(jié)果分析

由結(jié)合改進(jìn)算法的特點(diǎn)和對比分析所得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們可以得到以下三點(diǎn)結(jié)論：①多元線性回歸在擬合線性方程時(shí)所產(chǎn)生的誤差比較小，而在擬合非線性方程時(shí)，產(chǎn)生的誤差略大。②BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合存在非線性數(shù)據(jù)時(shí)，誤差較小，在擬合線性方程時(shí)存在明顯的不足。③三種算法在擬合非線性和線性結(jié)合方程時(shí)，本實(shí)驗(yàn)的誤差要比單純擬合非線性方程小很多，與理論預(yù)期明顯相悖。對于這種情況的原因，結(jié)合理論，本文總結(jié)出可能存在的兩小點(diǎn)：1）數(shù)據(jù)的輸入值范圍在[-1，1]，范圍太小，對函數(shù)值得影響不顯著；2）由于實(shí)驗(yàn)采用擬合函數(shù)的形式，函數(shù)關(guān)系內(nèi)部過于簡單。

4 結(jié)論

用改進(jìn)算法擬合復(fù)雜函數(shù)的能力比單純依靠線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在明顯的優(yōu)勢。影響商品銷售的因素有很多，各種因素對銷售的影響也各不相同，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)算法可以很好的預(yù)測效果。但是BP算法在處理那些同銷售值存在較大相關(guān)性的因素時(shí)，不能突出它的優(yōu)勢。我們通過把影響銷售較大的因素與其他因素直接加權(quán)相加得到銷售值，最后通過遺傳算法來優(yōu)化權(quán)值。這也就是我們研究本文算法的目的之所在。

參考文獻(xiàn)：

[1]張彥鐸，李哲靖，魯統(tǒng)偉.機(jī)器人世界杯足球錦標(biāo)賽中多機(jī)器人對目標(biāo)協(xié)同定位算法的改進(jìn)[J].武漢工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（02）：69.

第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

【關(guān)鍵詞】電力負(fù)荷預(yù)測 模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

能量的管理系統(tǒng)當(dāng)中一個(gè)非常關(guān)鍵的部分就是電力負(fù)荷的預(yù)測，它對電力系統(tǒng)的運(yùn)行和控制等工作發(fā)揮著非常重要的作用。怎么去提高預(yù)測工作所呈現(xiàn)的精準(zhǔn)程度已經(jīng)成為現(xiàn)在對負(fù)荷預(yù)測理論研究的重點(diǎn)所在。但是對于符合的預(yù)測是比較復(fù)雜的，利用傳統(tǒng)解析模型基本上無法完成對負(fù)荷比較準(zhǔn)確的預(yù)測。經(jīng)過長時(shí)間科研工作者的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，外部環(huán)境條件是對負(fù)荷產(chǎn)生影響的一個(gè)尤為重要的因素。為了得出環(huán)境條件對負(fù)荷影響的規(guī)律，保證電力供應(yīng)能夠保持一定的平衡，必須要將電力負(fù)荷的變化特征作為基礎(chǔ)，繼而定量分析它們具體的關(guān)系。

1 氣候條件對電力負(fù)荷的影響

1.1 溫度以及濕度

電網(wǎng)負(fù)荷產(chǎn)生的變化與外部環(huán)境中氣溫的高低有著密不可分的聯(lián)系，能夠產(chǎn)生正向的影響。而在氣溫比較適宜的情況之下，濕度對于人類身體產(chǎn)生的影響并不是特別的顯著。在氣溫過高或者過低的時(shí)候，濕度的波動(dòng)就會(huì)給人體熱平衡以及溫?zé)岣袘?yīng)形成較高的影響。當(dāng)空氣中的濕度處于一個(gè)較高的狀態(tài)時(shí)，人們身體所向外生成的熱輻射將會(huì)被空氣中所含有的水蒸氣所吸納。當(dāng)環(huán)境中的氣溫低于人體皮膚表面溫度的時(shí)候，風(fēng)可以使人散熱過程的速度更快。大概是每秒的風(fēng)速漲一米，人們的體感溫度就會(huì)下降二到三攝氏度。

1.2 大氣壓

外部環(huán)境所呈現(xiàn)的大氣壓與電力的負(fù)荷在不同的季節(jié)當(dāng)中都有一定的關(guān)系，不過目前關(guān)系的數(shù)據(jù)和形式還不能確定，有待進(jìn)一步研究。

1.3 降水量

經(jīng)過相關(guān)的研究證明，基本所有的降水過程都能對日用電量產(chǎn)生影響，引起下降的幅度一般為百分之三左右，最大幅度能夠達(dá)到百分之十。不過，降水過程對負(fù)荷的影響具有延遲的特性。

上文所陳述的三種分析結(jié)論還是存在一定偏差的，這是由于負(fù)荷曲線的峰值、谷值以及一些其它形式的波動(dòng)能夠受到一些大型工廠以及企事業(yè)單位工作時(shí)間，以及公共設(shè)施使用狀況等各方面因素的綜合影響，上面所說的氣象因素只是對總負(fù)荷形成影響的一個(gè)部分。在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中應(yīng)該將這些因素加以更為全面的考慮，避免對單個(gè)因素孤立的分析。

2 利用多模型方法實(shí)現(xiàn)建模以及預(yù)測

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

它是在模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的基礎(chǔ)上而形成的一種模型。一般情況下，生物神經(jīng)元能夠受到傳入刺激，繼而自輸出端傳導(dǎo)至相關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元之上，輸出跟輸入過程之間的變化呈現(xiàn)出非線性聯(lián)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是由很多個(gè)簡單的原件以及它的層次組織，采用大規(guī)模并行的連接形式所形成的，以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相類似的形式來處置輸入信息。對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以模仿建立起來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于輸入信號有著十分強(qiáng)大的處理能力。

很多神經(jīng)元之間相互連接而形成一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)神經(jīng)元就可以實(shí)現(xiàn)對幾個(gè)輸入信號的接收，并且依據(jù)一定的規(guī)律將其轉(zhuǎn)變?yōu)檩敵鲂盘枴Ｓ捎谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元見有著比較復(fù)雜的一種關(guān)聯(lián)，并且每一個(gè)神經(jīng)元在對信號進(jìn)行傳遞的時(shí)候都會(huì)顯現(xiàn)出非線性的基本形式，因此輸入和輸出信號見可以建立起不同的關(guān)系，可以當(dāng)成黑箱模型，用在對作用機(jī)理不明確的模型實(shí)現(xiàn)描述，不過輸出跟輸入間有客觀、確定或者模糊規(guī)律的客體。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已然在化工開發(fā)等領(lǐng)域得到了較大面積的應(yīng)用。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所包含的各種層次的神經(jīng)元主要是通過wkj以及wlk進(jìn)行連接的。神經(jīng)元所呈現(xiàn)的輸出與權(quán)之間做出乘法運(yùn)算就能得到下層神經(jīng)元的輸出。每一個(gè)隱層神經(jīng)元的輸出其實(shí)就是輸出層所呈現(xiàn)的輸入，它們都是被神經(jīng)元的活化函數(shù)決定。

BP模型是NN模型中應(yīng)用最為廣泛的一種模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是指將BP算法當(dāng)做基礎(chǔ)的一種多層神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常都具有至少一個(gè)隱含層，隱含層中的神經(jīng)元采用了sigmiod函數(shù)，而輸出層則是應(yīng)用purelin傳遞函數(shù)。在理論方面其實(shí)已然證明了有著當(dāng)個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò)模型在隱含層神經(jīng)元增長到一定數(shù)量的時(shí)候，能夠從所有的精度去逼近不管哪個(gè)具備有限斷點(diǎn)的非線性函數(shù)。而在結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)則要比增加隱含層更加簡單，所以在電力負(fù)荷的預(yù)測工作當(dāng)中利用BP網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候都是采用具有一層的隱含層。

2.2 運(yùn)用多模型方法建模與預(yù)測

運(yùn)用分層形式的多神經(jīng)完了模型針對電力負(fù)荷的整體加以預(yù)測。底層通常是把電力負(fù)荷的基礎(chǔ)樣本以及相關(guān)的氣象因素加以獨(dú)立的構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型；頂層用的是因?yàn)闅庀笠蛩囟鴮﹄娏ω?fù)荷實(shí)現(xiàn)修正的具體結(jié)果。系統(tǒng)規(guī)模較為龐大，但各個(gè)子模型規(guī)模并不是很大，不過它的數(shù)量是比較多的。

3 實(shí)例分析

我們以某市的某個(gè)居民小區(qū)在2016年366天的用電數(shù)據(jù)為例，采樣的周期是一個(gè)小時(shí)，一共獲得了366組原始樣本。與此同時(shí)將這個(gè)地區(qū)每天每個(gè)小時(shí)的溫度、濕度、以及降水量等最為重要的氣象影響因素進(jìn)行細(xì)致的記錄和分析。將全部數(shù)據(jù)都加以標(biāo)準(zhǔn)化，繼而從366天中選擇二百五十天的數(shù)據(jù)作為底層的基礎(chǔ)樣本，剩下的數(shù)據(jù)作為頂層測試樣本。要選擇一個(gè)確定的時(shí)間前連續(xù)的二十四小時(shí)中24個(gè)整點(diǎn)電力的負(fù)荷值，并且將溫度、濕度以及降水量等當(dāng)成底層子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一至五的輸入，一個(gè)整點(diǎn)作為輸出。底層子網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用三層的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這樣就有二十四個(gè)輸入的節(jié)點(diǎn)一級一個(gè)輸出的節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)后，確定了網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是46、32、35、30、30。在這當(dāng)中選取一組有著最為優(yōu)秀性能的權(quán)和閾值作為實(shí)驗(yàn)最后的結(jié)果，再利用相關(guān)樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。結(jié)合預(yù)測結(jié)果能夠分析出，以單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的基本模型無法達(dá)成對有些特殊狀況加以可靠預(yù)測的目的。多模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的模型針對電力負(fù)荷的情況預(yù)測，能夠得到精度較高的預(yù)測結(jié)果。

4 結(jié)束語

本文主要考慮了天氣因素對于負(fù)荷生成的影響，并且探討了利用多模型的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方式來設(shè)置電力負(fù)荷預(yù)測的模型。過實(shí)際例子的分析，與單模型方法相比，證明了多模型方法的實(shí)用性。因?yàn)殡娏ω?fù)荷會(huì)隨著季節(jié)的變化形成較大的不同，這一方面的內(nèi)容還有待我們加以進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)

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第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

【關(guān)鍵詞】LSSM 字符識別

字符識別作為多種應(yīng)用的基礎(chǔ)與關(guān)鍵，如文本識別、車牌識別、證件識別等，對工業(yè)生產(chǎn)與商業(yè)應(yīng)用具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用中識別對象通常帶有一定的噪聲，因此要求識別系統(tǒng)具有一定的容噪能力及處理速度。

傳統(tǒng)的字符識別的手段中主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模板匹配、特征識別、支持向量機(jī)等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于比較成熟有效的工具，識別中使用最廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有SOM、MLP、RBF等。BP為多層網(wǎng)絡(luò)，通常需要提取字符特征進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練速度較慢，干擾比較敏感，且容易陷入局部最小點(diǎn)。

LSSM 應(yīng)用于單層全互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，不需要對字符進(jìn)行特征提取，節(jié)約了訓(xùn)練時(shí)間。記憶模式為網(wǎng)絡(luò)能量的最小值。具有較快的收斂速度。

1 LSSM算法介紹

網(wǎng)絡(luò)的輸出將反饋至輸入，形成動(dòng)態(tài)系統(tǒng)并收斂于設(shè)計(jì)的漸進(jìn)平衡點(diǎn)。LSSM是連續(xù)系統(tǒng)，其對應(yīng)的差分方程可直接用于離散的Hopfield網(wǎng)絡(luò)。

系統(tǒng)的差分方程：χ（t+1）=F（WX（t）+I） 。x為神經(jīng)元狀態(tài)，激勵(lì)函數(shù)。W表示連接神經(jīng)元的權(quán)值，I代表神經(jīng)元的閾值。F（）為激勵(lì)函數(shù)，表達(dá)式如下所示：

LSSM設(shè)計(jì)步驟如下：

1）.t={t1，t2，…，tN-1，tN}，ti為記憶模式，1≤i≤N。

2）.A={t1-tN，t2-tN，，tN-1-tN}＼

3）.A=USVT，K=rank（A）。

4）.up={U1，U2，…，Uk}，um={uK+1，uK+2，…，uN}}，，。

5）.Wt=Tp-τ×Tm，It=tN-Wt×tN

W=exp（h×Wt）

，

其中C1=exp（h）-1，C2=-[exp（-τ×h）-1]/τ， h為采樣頻率，τ為控制參數(shù)。

2 字符識別

本文采用ASCII碼表中的阿拉伯?dāng)?shù)字、大小寫英文字母，共62個(gè)模式。每個(gè)字符用8*8的圖像表示，網(wǎng)絡(luò)使用64個(gè)神經(jīng)元，以{-1，1}作為記憶模式的神經(jīng)元狀態(tài)。

由于LSSM能處理連續(xù)值，我們正態(tài)分布的隨機(jī)噪聲加入記憶模式進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中選擇均值為0，方差變化的噪聲序列。因此方差代表了噪聲水平。當(dāng)兩次輸入相同時(shí)停止迭代，得出收斂速度與噪聲水平的關(guān)系。當(dāng)輸出與記憶模式完全相同視作回憶正確，得出錯(cuò)誤率與噪聲水平的關(guān)系。

在處理加噪輸入之前，應(yīng)先檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)是否能夠成功記住記憶模式。實(shí)驗(yàn)表明，LSSM能成功記住所有模式。用不同方差的的噪聲向量加入記憶模式中，將其作為網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行識別。

所有記憶模式在在相同噪聲水平下，進(jìn)行50次實(shí)驗(yàn)最后取其錯(cuò)誤率與收斂速度的均值，得到LSSM隨噪聲變化，網(wǎng)絡(luò)識別效果的曲線。在噪聲水平低于1的時(shí)候，LSSM能完全成功識別所有模式，并且迭代步數(shù)基本均小于20步。當(dāng)噪聲水平大于1，時(shí)，網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)錯(cuò)誤，且迭代步數(shù)上升。

在研究了LSSM識別相關(guān)字符后，再對比離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)的識別效果。在記憶62個(gè)模式之后，對‘0’、‘A’、‘a(chǎn)’的回憶情況如下，此時(shí)離散Hopfield已經(jīng)不能正確記憶模式，網(wǎng)絡(luò)失效。鑒于容量問題，無法使用離散Hopfield就本文提出的字符識別進(jìn)行應(yīng)用。

通過對比發(fā)現(xiàn)，LSSM用作聯(lián)想記憶進(jìn)行字符識別，容噪能力高、收斂速度快、識別正確率高，是十分成功的。在規(guī)模上相較于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、在容量上相較于離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)都有巨大的優(yōu)勢。

3 總結(jié)與展望

本文將LSSM應(yīng)用于字符識別，對該系統(tǒng)進(jìn)行了深入的分析，通過定量實(shí)驗(yàn)展示了其容噪能力、收斂速度，充分說明其優(yōu)越性。單個(gè)字符的識別是模式識別的典型案例與本文識別的基礎(chǔ)，因此LSSM在聯(lián)想記憶的應(yīng)用中將具有廣闊的前景。

在將來的研究中，可以擴(kuò)展LSSM的識別范圍，同時(shí)對傾斜字符和缺失字符的處理進(jìn)行研究。除此之外，對算法的研究，有助于拓展識別系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理能力在大規(guī)模并行處理器上得以施展。

參考文獻(xiàn)

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第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞： 供應(yīng)鏈績效評價(jià)；模糊綜合評估；粗糙集；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：C93 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A文章編號：1003-7217(2011)05-0119-06

一、引 言

在供應(yīng)鏈條件下，各節(jié)點(diǎn)企業(yè)運(yùn)作行為往往具有隨機(jī)性和不確定性。動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)是一個(gè)包含多個(gè)指標(biāo)和輸入輸出的復(fù)雜評估系統(tǒng)，各績效指標(biāo)具有模糊性、不確定性，彼此之間存在非線性關(guān)聯(lián)性。軟計(jì)算［1-7］理論與方法是處理動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效這樣復(fù)雜的、具有大量不確定性和模糊性的評估系統(tǒng)的重要技術(shù)。在相當(dāng)多的領(lǐng)域（自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)與工程技術(shù)）中，都涉及到對不完備信息和不確定因素的處理。從實(shí)際系統(tǒng)中采集到的數(shù)據(jù)常常包含著噪聲、不精確甚至不完整，如果我們采用純數(shù)學(xué)上的假設(shè)來消除或回避這種不確定性，效果往往不理想。但如果對這種信息使用恰當(dāng)?shù)姆绞竭M(jìn)行處理，常常有助于實(shí)際系統(tǒng)問題的解決。

二、相關(guān)研究評述

多年來，研究人員一直在努力尋找科學(xué)地處理不完整性和不確定性的有效途徑，實(shí)踐證明，1965年Zadeh［8］創(chuàng)立的模糊集理論與1982年P(guān)awlak［9］倡導(dǎo)的粗糙集理論是處理不確定性的兩種很好的方法。事實(shí)上，除了上述兩種方法外，基于概率統(tǒng)計(jì)方法的證據(jù)理論也是處理不確定性的一種有效方法。以上眾多的方法都屬于軟計(jì)算［10－15］(Soft Computing)的范疇。Zadeh教授提出了軟計(jì)算的概念，軟計(jì)算的主要工具包括粗糙集、模糊邏輯(Fuzzy Logic)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率推理(Probability Reasoning)、信任度網(wǎng)絡(luò)(Belief Network)、遺傳算法（Genetic Arithmetic）、混沌理論(Chaos)等。傳統(tǒng)的計(jì)算方法，即所謂的硬計(jì)算(Hard Computing)，使用精確、固定和不變的算法來表達(dá)和解決問題，軟計(jì)算利用所允許的不精確性、不確定性和部分真實(shí)性得到易于處理、魯棒性強(qiáng)和成本較低的解決方案，以便更好地與現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)相協(xié)調(diào)。因此，軟計(jì)算作為知識獲取和智能信息處理的重要手段，在許多研究領(lǐng)域有著廣泛而深入的應(yīng)用。

（一）基于模糊綜合評估的供應(yīng)鏈績效評價(jià)

模糊集理論是經(jīng)典理論的推廣，它認(rèn)為元素總是以一定的程度屬于某個(gè)集合， 也可能以不同的程度屬于幾個(gè)集合。經(jīng)典理論中集合的邊界是清晰的，而模糊集理論中集合的邊界是不清晰的，對人們顯示生活中大量使用的一些含義確定但不準(zhǔn)確的語言表述，模糊數(shù)學(xué)可以較好地表達(dá)，因而可以自然地用于事物的評價(jià)。

在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)體系中，各績效指標(biāo)之間往往存在著復(fù)雜的因果關(guān)系，這些指標(biāo)中既有定性指標(biāo)也有定量指標(biāo)，具有模糊和不確定的特點(diǎn)，模糊綜合評估方法為處理這種不確定性提供了有力的工具，它能夠盡可能地減少個(gè)人主觀臆斷所帶來的危害，為合理評價(jià)決策提供科學(xué)的依據(jù)。作者在文獻(xiàn)［16］中詳細(xì)討論了基于模糊綜合分析的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法，并結(jié)合Markov鏈預(yù)測理論給出了供應(yīng)鏈績效未來的發(fā)展趨勢。

（二）基于粗糙集約簡的供應(yīng)鏈績效評價(jià)

Rough集理論是一種刻畫含噪聲、不完整、不精確、不相容的數(shù)學(xué)工具，它能有效分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律，是一種重要的軟計(jì)算技術(shù)。其主要思想是在保持分類能力不變的前提下，通過知識約簡，導(dǎo)出概念的分類原則。Rough 集理論是基于不可分辨的思想和知識簡化的方法，從數(shù)據(jù)中推理邏輯規(guī)則作為知識系統(tǒng)模型。

如前所述，在供應(yīng)鏈條件下，各節(jié)點(diǎn)企業(yè)運(yùn)作策略具有動(dòng)態(tài)可調(diào)節(jié)性，其運(yùn)作行為具有隨機(jī)性和不確定性，這就要求在對供應(yīng)鏈績效進(jìn)行評價(jià)必須采用動(dòng)態(tài)評價(jià)方法，同時(shí)對供應(yīng)鏈在未來某一時(shí)刻的整體績效進(jìn)行預(yù)測。粗糙集及其約簡理論是處理這種不確定性的重要技術(shù)。作者在文獻(xiàn)［17］中基于粗糙集理論的績效評價(jià)模型，建立了動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)決策表，利用粗糙集約簡方法得到了預(yù)測績效評價(jià)結(jié)果的決策規(guī)則集，并把粗糙集約簡和模糊綜合評估技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)，顯然地縮小了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模，降低了模型的計(jì)算復(fù)雜度。

（三）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈績效評價(jià)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可大規(guī)模地并行處理和分布式地存儲信息，具有良好的自適應(yīng)、自組織性以及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想功能和容錯(cuò)功能。與當(dāng)今的馮諾依曼式計(jì)算機(jī)相比，更加接近人腦的信息處理模式，主要表現(xiàn)為能夠處理連續(xù)的模擬信號。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行分布工作，各組成部分同時(shí)參與運(yùn)算，單個(gè)神經(jīng)元的動(dòng)作速度不高，但總體的處理速度很快。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息存儲分布于全網(wǎng)絡(luò)各個(gè)權(quán)重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)要求有準(zhǔn)確的輸入條件, 才能給出精確解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯(cuò)誤的輸入，也能得出較好的解答，因此具有較好的容錯(cuò)性。

動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)是一個(gè)包含多個(gè)指標(biāo)輸入輸出的復(fù)雜評估系統(tǒng)，各績效指標(biāo)具有模糊性，彼此之間存在非線性關(guān)聯(lián)性。針對這樣一個(gè)復(fù)雜的評估系統(tǒng)，作者曾利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來找出供應(yīng)鏈績效評價(jià)系統(tǒng)輸入-輸出之間的非線性映射關(guān)系，從而對動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測。通過與粗糙集約簡理論相結(jié)合，簡化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，減小了運(yùn)算量。

（四）幾種軟計(jì)算方法的優(yōu)缺點(diǎn)

軟計(jì)算是一個(gè)方法的集合體，目前主要包括粗糙集、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率推理、信任度網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及混沌理論等。軟計(jì)算方法已廣泛應(yīng)用于包括模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)評價(jià)、故障診斷、專家系統(tǒng)等在內(nèi)的諸多領(lǐng)域的不精確、不確定問題。軟計(jì)算方法按照其特點(diǎn)各有優(yōu)勢。例如，模糊集可以通過對人類思維建模來給不確定性問題提供自然的解決機(jī)制；粗糙集在屬性約簡和規(guī)則抽取方面性能優(yōu)良；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噪聲具有強(qiáng)魯棒性，分類精度高；遺傳算法廣泛用于優(yōu)化搜索問題。 同時(shí)，以上軟計(jì)算方法依照算法的不同有各自的局限性：模糊集過度依賴專家知識，遺傳算法收斂速度慢、穩(wěn)定性差，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間過長、知識解釋性差，而粗糙集對數(shù)據(jù)中的噪聲較敏感。本文為了克服單一方法的局限，試圖通過集成兩種或兩種以上的軟計(jì)算方法的軟計(jì)算融合系統(tǒng)來解決供應(yīng)鏈績效評價(jià)的實(shí)際問題［6, 7］。

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2011年第5期2011年第5期(總第173期)鄭 培，萬 煒：基于智能信息處理的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法

（五）軟計(jì)算融合技術(shù)在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中的應(yīng)用

作者詳細(xì)研究了模糊綜合分析、粗糙集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等軟計(jì)算技術(shù)在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中的應(yīng)用方法。從文獻(xiàn)［16-17］實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以初步看出，通過把幾種軟計(jì)算技術(shù)融合起來應(yīng)用于供應(yīng)鏈績效評價(jià)，就能夠克服單一智能信息處理方法的缺陷，取得更好的效果。本文使用的幾種軟計(jì)算技術(shù)能在多個(gè)方面進(jìn)行融合［6, 7］。

粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合。通過粗糙集的屬性約簡可以顯著減少原始數(shù)據(jù)量，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間縮短，從訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取規(guī)則也可顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中知識可理解性；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)魯棒性也可解決粗糙集處理數(shù)據(jù)中的噪聲問題。

粗糙集理論和模糊集理論的融合。粗糙集理論和模糊集理論都是研究信息系統(tǒng)中知識不完善、不精確問題的方法，但粗糙集理論解決問題的出發(fā)點(diǎn)是信息系統(tǒng)中知識的不可分辨性，而模糊集理論則關(guān)注信息系統(tǒng)中知識的模糊性，兩者在處理方法上各有特色。兩者的結(jié)合可以更好地解決信息系統(tǒng)中不完善、不精確性知識的問題。

模糊集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合。模糊集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合主要有模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)。神經(jīng)模糊系統(tǒng)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，結(jié)合模糊集理論，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)現(xiàn)模糊模型的工具，即在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架下實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)或其一部分功能。從結(jié)構(gòu)上看，一般是四層或五層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊化，即以模糊集、模糊邏輯為主，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織性，達(dá)到柔性信息處理的目的。

三、基于智能信息處理的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法比較

（一）基本思路

在作者以前的研究里，曾應(yīng)用模糊綜合分析、粗糙集理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能信息處理方法建立了多個(gè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型，本文對這些評價(jià)模型的效果和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析和總結(jié)。我們的基本思路是以某動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈為例，選取合適的績效指標(biāo)集，對得到的績效指標(biāo)按照評價(jià)模型的數(shù)據(jù)要求進(jìn)行預(yù)處理，然后輸入到不同的動(dòng)態(tài)績效評價(jià)模型中進(jìn)行處理，對各個(gè)績效評價(jià)模型進(jìn)行解算。通過對模型輸出的結(jié)果的比較和分析來歸納各個(gè)績效評價(jià)模型的主要特點(diǎn)，并對評價(jià)模型的實(shí)際效果進(jìn)行總結(jié)。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

如前所述，本文已經(jīng)根據(jù)文獻(xiàn)［15］提出的供應(yīng)鏈五維平衡計(jì)分卡，選擇了15個(gè)關(guān)鍵績效指標(biāo)作為動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈的績效評價(jià)指標(biāo)集C，C＝{F1, F2, F3, C1, C2, C3, P1, P2, P3, P4, L1, L2, L3, S1, S2}。在15個(gè)績效指標(biāo)中，既有定性指標(biāo)，也有定量指標(biāo)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理數(shù)值向量，因此在這些績效指標(biāo)輸入BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前必須對它們進(jìn)行預(yù)處理。在基于粗糙集理論的供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型里，根據(jù)決策表信息約簡的要求，需要對所有屬性的取值進(jìn)行離散化處理。這里對某動(dòng)態(tài)聯(lián)盟供應(yīng)鏈績效決策表?xiàng)l件屬性采用表1的方法進(jìn)行離散化處理。

假設(shè)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)或供應(yīng)鏈行規(guī)，把供應(yīng)鏈的績效評價(jià)結(jié)果劃分為G1、G2、G3、G4四個(gè)等級，分別對應(yīng)供應(yīng)鏈績效評價(jià)為優(yōu)、良、中、差的狀態(tài)，其劃分的依據(jù)如表1所示。

在基于模糊綜合評估的供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型里，表1將作為構(gòu)造各績效指標(biāo)屬于各類的隸屬度函數(shù)的依據(jù)。

（三）實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析

實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)源仍采用文獻(xiàn)［15］某供應(yīng)鏈相關(guān)指標(biāo)的調(diào)查結(jié)果，經(jīng)調(diào)查得到該供應(yīng)鏈在2007年1~12個(gè)月的績效指標(biāo)取值和績效綜合評價(jià)結(jié)果。本文已經(jīng)詳細(xì)討論了對該供應(yīng)鏈績效采用基于BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的過程，并結(jié)合粗糙集約簡給出兩者相結(jié)合的混合績效評價(jià)方法及結(jié)果。

BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)完畢后，就可以用來對下一評估時(shí)刻的供應(yīng)鏈績效進(jìn)行預(yù)測。針對上述供應(yīng)鏈，經(jīng)調(diào)查得到該供應(yīng)鏈在2008年前4個(gè)月的績效指標(biāo)取值結(jié)果，如表2所示。

將上述各績效指標(biāo)規(guī)一化后輸入訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)，得到相應(yīng)的輸出向量分別為(0.0023, 0.998, -0.002, 0.007)、(-0.008, 0.003, 0.988, -0.005)、(-0.008, 0.958, -0.008, -0.002)和(0.987, -0.010, -0.005, 0.005)。據(jù)此可判斷該供應(yīng)鏈在2008年1~4月的績效綜合評價(jià)結(jié)果分別為G2、G3、G2、G1。

進(jìn)一步，針對表1所示的供應(yīng)鏈績效分級標(biāo)準(zhǔn)，可以通過Rough約簡得到供應(yīng)鏈績效分級決策表的最佳約簡，即供應(yīng)鏈績效評價(jià)的關(guān)鍵績效指標(biāo)集。通過約簡得到供應(yīng)鏈績效評價(jià)的關(guān)鍵指標(biāo)集為{F1, F2, F3, C1, C2, P1, P2, P3, L1, L2, L3, S1}，這樣這12個(gè)關(guān)鍵績效指標(biāo)就構(gòu)成了BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)。把表2所示的供應(yīng)鏈在2008年1~4月的關(guān)鍵績效指標(biāo)量化結(jié)果輸入訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)，可求出其相應(yīng)的績效評價(jià)結(jié)果分別為G2、G3、G2、G1，與供應(yīng)鏈績效實(shí)際調(diào)查結(jié)果一致。

下面，針對同一供應(yīng)鏈，分別采用基于粗糙集理論的動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型、基于模糊綜合評估的供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型及兩者的結(jié)合來得出供應(yīng)鏈績效評價(jià)結(jié)果，并進(jìn)行方法間的比較。

在基于粗糙集理論的供應(yīng)鏈績效評價(jià)模型里，先對各績效指標(biāo)進(jìn)行離散化處理,離散化后的該動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效決策表如下。

對于表3所示的績效評價(jià)決策表，利用約簡算法對決策表進(jìn)行屬性約簡，以便去掉決策表的冗余條件屬性。進(jìn)一步，利用歸納值約簡算法對績效決策表進(jìn)行值約簡，可以得到一系列用于供應(yīng)鏈績效評價(jià)的決策規(guī)則集。由于決策屬性值被離散化為四個(gè)等級，亦即信息系統(tǒng)具有四個(gè)概念。針對這四個(gè)概念的最一般規(guī)則分別為：

根據(jù)上述關(guān)于決策屬性取值的最一般規(guī)則，就可以對某一考察周期動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的綜合績效評價(jià)結(jié)果作出判斷。當(dāng)條件屬性集不完全滿足規(guī)則前件時(shí)，可以選取關(guān)于各個(gè)概念的次一般(或可信度較高)的生成式規(guī)則對績效作出綜合評估。

把表2所示的該供應(yīng)鏈在2008年前4個(gè)月的績效指標(biāo)離散化，然后針對上述供應(yīng)鏈績效評價(jià)決策規(guī)則進(jìn)行匹配，可得這4個(gè)月供應(yīng)鏈績效綜合評價(jià)結(jié)果分別為G3、G3、G2、G1。

接著，采用模糊綜合評估方法來對同一供應(yīng)鏈的績效評價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析。首先建立模糊關(guān)系矩陣，單因素評價(jià)矩陣取各因素在評價(jià)集上的隸屬度，各隸屬度函數(shù)均取為二次函數(shù)。根據(jù)供應(yīng)鏈績效分類標(biāo)準(zhǔn)表1，建立F1屬于各類的隸屬度函數(shù)為：

同理，可分別建立其它績效指標(biāo)屬于各類的隸屬度函數(shù)，對應(yīng)績效評價(jià)指標(biāo)集C的權(quán)向量取為：

W=(0.17,0.06,0.02,0.08,0.13,0.02,0.05,0.04,0.10,0.01,0.10,0.04,0.05,0.11,0.02)

于是，由模糊綜合評估法可求出該供應(yīng)鏈在2008年前4個(gè)月的績效分別為G3、G3、G2、G1。

最后，采用結(jié)合了粗糙集約簡和模糊綜合評估的動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法來得到該供應(yīng)鏈績效評價(jià)結(jié)果。首先借助于動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)決策表對績效評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行約簡和降維，通過Rough約簡得到供應(yīng)鏈績效評價(jià)的關(guān)鍵績效指標(biāo)集為{F1, F2, F3, C1, C2, P1, P2, P3, L1, L2, L3, S1}，根據(jù)供應(yīng)鏈績效分類標(biāo)準(zhǔn)表2分別建立上述關(guān)鍵績效指標(biāo)屬于各類的隸屬度函數(shù)，然后利用模糊評估方法對供應(yīng)鏈績效進(jìn)行綜合評價(jià)。根據(jù)該混合供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法求出該供應(yīng)鏈在2008年前4個(gè)月的績效分別為G2、G3、G3、G1。

我們給出了采用上述五種基于智能信息處理的績效評價(jià)方法得到的該供應(yīng)鏈在2007年1月~2008年4月間績效評價(jià)結(jié)果的變化趨勢，如圖1所示。其中，如圖例所示圓圈、方塊實(shí)線、下三角實(shí)線、粗標(biāo)圓卷實(shí)線和帶星虛線分別代表了對應(yīng)月份由五種評估方法得到的供應(yīng)鏈績效評價(jià)結(jié)果。

圖1 某供應(yīng)鏈采用五種績效綜合評估方法得到的評價(jià)結(jié)果

從圖1可以看出，采用五種不同的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法得到的結(jié)果略有差異。這一差異由多種原因引起，首先基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的績效評價(jià)方法和基于粗糙集理論的績效評價(jià)方法都是有監(jiān)督的智能學(xué)習(xí)算法，即在對動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)結(jié)果作出預(yù)測之前，都有個(gè)訓(xùn)練的過程，這需要大量的歷史數(shù)據(jù)。而基于模糊綜合評估的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法隸屬度函數(shù)主要由績效分級標(biāo)準(zhǔn)確定，并不“顯式”地需要?dú)v史績效結(jié)果。其次，許多基于智能信息處理的績效評價(jià)模型都需要事先確定一些參數(shù)，如BP網(wǎng)絡(luò)需要確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)速率、沖量因子；模糊綜合評估需要確定指標(biāo)權(quán)值和隸屬度函數(shù)表示方法等。另外，不同的績效評價(jià)模型對輸入數(shù)據(jù)的要求各不相同，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊綜合評估處理的是連續(xù)數(shù)據(jù)，粗糙集約簡處理的是離散數(shù)據(jù)，而實(shí)際獲得的績效指標(biāo)中既有定性指標(biāo)，也有定量指標(biāo)，這就需要在績效指標(biāo)輸入模型之前進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理方法的不同導(dǎo)致模型輸出有很大的差異。上述幾種不同的基于智能信息處理的供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法輸出結(jié)果與供應(yīng)鏈實(shí)際績效基本相符，在實(shí)際使用時(shí)要根據(jù)情況靈活選擇。

此外,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明通過幾種智能信息處理方法融合在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中能取得更好的效果。通過粗糙集約簡和模糊綜合評估的融合，顯然縮小了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模，降低了評估模型的計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)克服了模糊評估過度依賴專家知識（領(lǐng)域知識）的缺點(diǎn)。通過粗糙集約簡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合，降低BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間長、知識解釋性較差的缺點(diǎn)。兩種融合方法都保持了較高的準(zhǔn)確度，在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中更為有效。

本文的研究結(jié)果彌補(bǔ)了目前國內(nèi)外動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中智能信息處理方法的融合理論研究少、應(yīng)用不夠深入的缺點(diǎn)，對實(shí)際供應(yīng)鏈運(yùn)作與管理中基于軟計(jì)算的動(dòng)態(tài)績效評價(jià)模型和方法的選擇與應(yīng)用具有理論指導(dǎo)意義。

四、結(jié) 論

軟計(jì)算作為知識獲取和智能信息處理的重要手段，在供應(yīng)鏈績效評價(jià)領(lǐng)域有著良好的應(yīng)用前景。越來越多的學(xué)者開始集成兩種或兩種以上的軟計(jì)算方法的智能信息融合算法來克服單一方法的局限性。本文針對之前使用的模糊綜合評估、粗糙集約簡及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等軟計(jì)算方法在動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈績效評價(jià)中的主要特點(diǎn)和效果進(jìn)行了簡要的比較和分析，指出了每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。然而，由于每種智能信息處理方法存在著本質(zhì)上的差異，對這些方法間的效果差異進(jìn)行嚴(yán)格的比較存在理論上的困難。某種智能信息處理方法可能適用于某種供應(yīng)鏈，而另一種智能信息處理方法則可能更適用于另一種供應(yīng)鏈。因此，在實(shí)際使用時(shí)，要根據(jù)供應(yīng)鏈具體情況靈活選擇或融合多種智能信息處理方法以取得更好的效果。

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Supply Chain Performance Measurement Methods based on Intelligent Information Processing

ZHENG Pei 1, WAN Wei2

（College of Business Administration, Hunan University, Changsha Hunan 410082, China）

第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

一、3G用戶細(xì)分體系架構(gòu)

用戶細(xì)分是3G業(yè)務(wù)開發(fā)及市場營銷的基礎(chǔ)，用戶細(xì)分能夠使差異化成為可能，使運(yùn)營商提供的3G產(chǎn)品和服務(wù)能夠更有針對性。3G用戶細(xì)分方法的選擇直接決定了相關(guān)用戶細(xì)分結(jié)果的準(zhǔn)確性及實(shí)用性。對于3G用戶細(xì)分的體系搭建的思路是： 采用3 個(gè)緯度進(jìn)行用戶的細(xì)分，首先按照用戶價(jià)值緯度進(jìn)行用戶細(xì)分，然后再結(jié)合消費(fèi)行為緯度和消費(fèi)心理緯度細(xì)分用戶群。在3G用戶細(xì)分的體系架構(gòu)中，3個(gè)緯度的用戶細(xì)分依據(jù)、方法及應(yīng)用價(jià)值如表1 所示。

二、客戶識別分類模型

（一）數(shù)據(jù)抽取

本案例數(shù)據(jù)來源于某電信運(yùn)營公司，該數(shù)據(jù)總量為26000條。每一條對應(yīng)一個(gè)客戶近六個(gè)月的統(tǒng)計(jì)信息。其中已知分類（2G、3G）的為18000條，未知分類8000 條。其中包括客戶年齡，月平均消費(fèi)額，月平均通話時(shí)長等屬性250 個(gè)（包括客戶類型）。本例利用26000條已知分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型的建立，隨機(jī)抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù)10000條，測試數(shù)據(jù)8000條。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

上述采集的數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)取值范圍廣和數(shù)據(jù)取值類型多樣的特點(diǎn)，因此必須在建模前對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如采集的樣本數(shù)據(jù)存在一些屬性值缺省或空值，如果不做處理，將直接影響后續(xù)算法的挖掘效果，嚴(yán)重時(shí)甚至得到錯(cuò)誤的結(jié)果。數(shù)據(jù)預(yù)處理包含數(shù)據(jù)清洗、屬性篩選、數(shù)據(jù)平衡、數(shù)據(jù)歸一化和離散化五個(gè)步驟。數(shù)據(jù)清洗分為類型轉(zhuǎn)換和缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)兩部分；屬性篩選分為人工篩選和通過相關(guān)系數(shù)分析實(shí)現(xiàn)屬性選擇兩部分；由于作為訓(xùn)練的18000條數(shù)據(jù)只有少數(shù)是3G用戶，這樣會(huì)導(dǎo)致模型輸出結(jié)果偏向判別為2G 客戶，因此必須通過數(shù)據(jù)平衡實(shí)現(xiàn)2、3G用戶數(shù)量達(dá)到1：1；為了提高BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化；對于決策樹算法，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，否則生產(chǎn)的決策樹將會(huì)過于茂盛，以至于無法分析。

三、客戶數(shù)據(jù)分類識別過程

本文分別采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)對3G 客戶的分類識別。本案例運(yùn)用TipDM 數(shù)據(jù)挖掘在線建模平臺中的性分析進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，再運(yùn)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C4.5 決策樹進(jìn)行客戶識別。（一）模型輸入。本案例中，模型數(shù)據(jù)涉及客戶年齡、月平均通話時(shí)長和月平均消費(fèi)額等240多個(gè)屬性（包含客戶類型），模型輸入需將客戶識別樣本屬性表導(dǎo)入建模平臺中即可。（二）仿真識別過程。建模仿真過程說明如下：1.登錄TipDM 平臺，在方案管理頁面中，新建方案或者打開一個(gè)已建方案；2.切換到數(shù)據(jù)管理頁面，上傳經(jīng)預(yù)處理后的專家樣本數(shù)據(jù)文件；3.選擇相關(guān)性分析功能，導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析；4.分別選擇BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和C4.5 決策樹算法，進(jìn)行模型構(gòu)建；5.對比BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C4.5 決策樹的建模結(jié)果，并選擇最優(yōu)算法；6.用最優(yōu)法對測試樣本進(jìn)行3G 客戶識別。（三）仿真結(jié)果分析。1.基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)建。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法輸出結(jié)果受到訓(xùn)練次數(shù)影響，并伴隨一定的隨機(jī)性，多次實(shí)驗(yàn)得到的分類正確率如下表所示。

四、總結(jié)與建議

決策樹與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于3G客戶的識別正確率都接近80%，說明本用例建立的分類模型對3G客戶的敏感度比較高，基本能識別出3G用戶，能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。但是只看3G客戶的識別正確率是不科學(xué)的，還要看2G 客戶的識別正確率和總體識別正確率。從總體正確率看，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率仍然比決策樹高近10%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無論是總體性能還是對局部分類的敏感度都表現(xiàn)不錯(cuò)，而決策樹分類模型性能還有待提高。

雖然本例的客戶識別未能達(dá)到百分百地準(zhǔn)確，但從另外一個(gè)角度看，一味追求正確率并沒有太多意義。因?yàn)楸緛磉\(yùn)營商對各個(gè)用戶的類別就已經(jīng)作了登記，反而，我們或許能從客戶的誤識別中獲得更多信息。

第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)總結(jié)范文

關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機(jī)械；故障診斷；方法

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.10.026

隨著診斷技術(shù)研究的深入，可以實(shí)現(xiàn)故障診斷的方法越來越多，既有對前人研究成果的完善，也有一些原創(chuàng)性的研究成果相繼被提出，根據(jù)各類方法在實(shí)現(xiàn)方式上的不同，可以大致將其分為三類，第一種是通過建立合適的模型進(jìn)行故障診斷，這種方法在實(shí)際的生產(chǎn)應(yīng)用中，往往由于設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，無法構(gòu)建精準(zhǔn)的模型，即便可以獲得合適的參數(shù)模型，其耗資也會(huì)相當(dāng)大，所以實(shí)際應(yīng)用可行性不大。第二種方法是結(jié)合人工智能技術(shù)的專家系統(tǒng)，在實(shí)際應(yīng)用中這種方法得到了一定的肯定，但仍然存在知識獲取不全面、針對性太強(qiáng)、智能水平低等問題，使得故障診斷結(jié)果可靠性不強(qiáng)。而模式識別是故障診斷中應(yīng)用最為廣泛的方法，且目前很多學(xué)者都認(rèn)為基于模式識別的故障診斷有很大的進(jìn)步空間。

1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障特點(diǎn)

旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的故障特點(diǎn)與其他類型的機(jī)械故障存在一定的區(qū)別，且是機(jī)械設(shè)備中最為常用的一類，所以有必要對其進(jìn)行單獨(dú)的深入研究。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障是指有轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過程中出現(xiàn)異常的工作狀態(tài)，比如不正常的噪聲、異常大的振動(dòng)、溫度急劇升高，或者其他指標(biāo)不正常。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障發(fā)生具有一定的階段性，并且部分故障的發(fā)生有一個(gè)漸進(jìn)的過程，在進(jìn)行故障診斷時(shí)，必須綜合考慮多項(xiàng)因素，使得進(jìn)行準(zhǔn)確故障診斷的難度較大。

2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障檢測方法

2.1 模式識別

經(jīng)過多年的發(fā)展，模式識別己是故障檢測的重要理論基礎(chǔ)之一。近十幾年來，模式識別技術(shù)在機(jī)械設(shè)備故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用己經(jīng)非常普遍，每年都有相關(guān)的改進(jìn)方法被。在機(jī)器人模仿人類思考能力的研究領(lǐng)域上，模式識別方法一直占據(jù)著十分重要地位，在機(jī)械故障診斷方法中模式識別也始終是一個(gè)先進(jìn)且富有挑戰(zhàn)的探索方向。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，各國在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方面都取得了很大的進(jìn)步，擺脫了傳統(tǒng)依靠技術(shù)工人經(jīng)驗(yàn)判斷的主觀臆斷和不準(zhǔn)確性，特別是這幾年，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得各種更加完善的算法運(yùn)行更為迅速，進(jìn)而推進(jìn)了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的發(fā)展。

美國是最先研究機(jī)械故障診斷技術(shù)的國家之一，其診斷技術(shù)在很多方面都屬于世界先進(jìn)水平，目前美國從事故障診斷研究的機(jī)構(gòu)主要有電子能源研究機(jī)構(gòu)、西屋電氣、Bently和CSI等公司。其中西屋電氣是最早應(yīng)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的，該公司自己開發(fā)的汽輪機(jī)故障診斷軟件可以對遠(yuǎn)程對多臺機(jī)組進(jìn)行診斷。而Bently公司在轉(zhuǎn)子的動(dòng)力系統(tǒng)和故障的診斷機(jī)理方面比較領(lǐng)先。

我國在機(jī)械故障診斷方面的研究起步相對較晚，技術(shù)也較為落后。剛開始主要以學(xué)習(xí)研究國外相關(guān)理論為主。直到80年代初期才逐漸有了自己研發(fā)的技術(shù)，在這個(gè)階段，大型設(shè)備的出現(xiàn)和各項(xiàng)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展也刺激了國人對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的重視，也推動(dòng)了該技術(shù)的自主研發(fā)。隨著國家和企業(yè)對這項(xiàng)技術(shù)領(lǐng)域的投入逐漸增大，許多學(xué)者開始涉足這個(gè)領(lǐng)域，并對其進(jìn)行大量的探索和實(shí)驗(yàn)，加上與國際交流合作，我國也開發(fā)出了一些在線監(jiān)測與故障診斷的軟件，這也很大程度上減小了與國際上相關(guān)先進(jìn)技術(shù)的差距，但事實(shí)上，我國研究水平總體還是比較落后，故障診斷技術(shù)的可靠性還需要不斷提升。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

1940年左右，有關(guān)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論開始出現(xiàn)，經(jīng)過多年的發(fā)展，它己經(jīng)被引入到許多領(lǐng)域，比如，智能機(jī)器的控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)的研發(fā)、算法的優(yōu)化、應(yīng)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像處理、模式識別、連續(xù)續(xù)語音的識別、數(shù)據(jù)的壓縮、信息處理等領(lǐng)域，在實(shí)踐應(yīng)用中取得了很好的效果，作為一項(xiàng)新的模式識別技術(shù)和信息處理辦法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用前景十分可觀。

目前，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的方法有很多，最常用方法是：多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、和徑向基函數(shù)RBF（Radial Bases Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也有學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種其他方法相結(jié)合的實(shí)例。在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障處理時(shí)，首先檢查采集到的故障信息數(shù)據(jù)，剔除多余或者不合理的異常數(shù)據(jù)，再對有效數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，預(yù)處理工作完成后即可將數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)和故障識別過程。

2002年，王守覺院士分析傳統(tǒng)模式識別方法的缺點(diǎn)，認(rèn)為傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是假設(shè)特征空間中包括了所有的模式類別，要實(shí)現(xiàn)模式識別只需要找到最佳的特征空間劃分方法，但事實(shí)上，任何一個(gè)特征空間中不可能包含所有的模式類別，特征空間中必然存在模式空白區(qū)域，就像人類對某些事物表現(xiàn)為不認(rèn)識一樣。認(rèn)識到這一點(diǎn)后，王守覺院士提出了“仿生模式識別”這一概念，與傳統(tǒng)的基于特征空間最佳劃分的方法相比，仿生模式識別最為突出的特點(diǎn)就是，能構(gòu)造封閉的、復(fù)雜的幾何形體對各類樣本進(jìn)行覆蓋，從而達(dá)到模式識別的目的。

2.3 仿生模式識別

自從仿生模式識別這一概念被提出以來，許多學(xué)者對其進(jìn)行了深入研究，并將其應(yīng)用到了人臉識別、車牌識別、語音識別、字體識別等領(lǐng)域。并取得了良的識別效果，例如：陸飛在其碩士論文中重點(diǎn)對仿生模式識別中的幾何模型進(jìn)行了深入分析，并用超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為仿生模式識別的實(shí)現(xiàn)方法應(yīng)用到了人臉識別中，取得了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；劉煥云等人將仿生模式識別應(yīng)用到目標(biāo)識別和跟蹤方面，編寫了自適應(yīng)目標(biāo)算法，與傳統(tǒng)方法相比，跟蹤識別效果有顯著的提升；王守覺院士自己也對仿生模式識別算法進(jìn)行了一系列的優(yōu)化，先后提出了超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別實(shí)現(xiàn)方法，并在文獻(xiàn)中將基于仿生模式識別的多權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到連續(xù)語音識別中，與目前認(rèn)可度最高的基于隱馬爾可夫模型（HMM）的識別方法進(jìn)行比較，表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。

目前有許多的編程軟件都加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，其中MATLAB軟件最為方便實(shí)用，并且易于操作。它除了擁有對各種圖形和數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的強(qiáng)大功能，其開發(fā)公司一一美國的MathWorks公司一一還專門在軟件中開發(fā)加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，全面包含了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激勵(lì)函數(shù)，例如線性函數(shù)（purline函數(shù)），感知器函數(shù)（（sigmoid函數(shù)）以及徑向基函數(shù)（radbas函數(shù)），除了這些常用傳遞函數(shù)，還可以自定義相關(guān)的函數(shù)。各層網(wǎng)絡(luò)之間的映射也有嚴(yán)格的設(shè)定，映射函數(shù)可自行設(shè)定。鑒于以上優(yōu)點(diǎn)，本文采用MATLAB軟件編寫仿生模式識別的實(shí)現(xiàn)程序，以及機(jī)械故障信號的特征提取和網(wǎng)絡(luò)測試。

參考文獻(xiàn)：