⑴ bp神經網路 圖像壓縮
籠統的說，遇到這種情況，你可以調整隱含層神經元的個數或增加隱含層數。不過應該具體情況具體分析，如果方便的話，請你將你的程序貼出來，我可以幫你分析一下。謝謝。
⑵ 神經網路原理及應用
神經網路原理及應用
1. 什麼是神經網路？
神經網路是一種模擬動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人類的神經網路
2. 神經網路基礎知識
構成：大量簡單的基礎元件——神經元相互連接
工作原理：模擬生物的神經處理信息的方式
功能：進行信息的並行處理和非線性轉化
特點：比較輕松地實現非線性映射過程，具有大規模的計算能力
神經網路的本質：
神經網路的本質就是利用計算機語言模擬人類大腦做決定的過程。
3. 生物神經元結構
4. 神經元結構模型
xj為輸入信號，θi為閾值，wij表示與神經元連接的權值，yi表示輸出值
判斷xjwij是否大於閾值θi
5. 什麼是閾值？
臨界值。
神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閾值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
6. 幾種代表性的網路模型
單層前向神經網路——線性網路
階躍網路
多層前向神經網路（反推學習規則即BP神經網路）
Elman網路、Hopfield網路、雙向聯想記憶網路、自組織競爭網路等等
7. 神經網路能幹什麼？
運用這些網路模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。因此，神經網路廣泛應用於人工智慧、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。雖然神經網路的應用很廣，但是在具體的使用過程中到底應當選擇哪種網路結構比較合適是值得考慮的。這就需要我們對各種神經網路結構有一個較全面的認識。
8. 神經網路應用
⑶ 神經網路演算法原理
4.2.1 概述
人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts合作提出了形式神經元的數學模型，20世紀50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型，1986年，Rumelhart及LeCun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。
神經網路技術在眾多研究者的努力下，理論上日趨完善，演算法種類不斷增加。目前，有關神經網路的理論研究成果很多，出版了不少有關基礎理論的著作，並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。
神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統，它具有人腦的基本功能，但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型，故稱之為人工神經網路（邊肇祺，2000）。
人工神經元是神經網路的節點，是神經網路的最重要組成部分之一。目前，有關神經元的模型種類繁多，最常用最簡單的模型是由閾值函數、Sigmoid 函數構成的模型（圖 4-3）。
儲層特徵研究與預測
以上演算法是對每個樣本作權值修正，也可以對各個樣本計算δj後求和，按總誤差修正權值。
⑷ 神經網路的特點
不論何種類型的人工神經網路，它們共同的特點是，大規模並行處理，分布式存儲，彈性拓撲，高度冗餘和非線性運算。因而具有很髙的運算速度，很強的聯想能力，很強的適應性，很強的容錯能力和自組織能力。這些特點和能力構成了人工神經網路模擬智能活動的技術基礎，並在廣闊的領域獲得了重要的應用。例如，在通信領域，人工神經網路可以用於數據壓縮、圖像處理、矢量編碼、差錯控制（糾錯和檢錯編碼）、自適應信號處理、自適應均衡、信號檢測、模式識別、ATM流量控制、路由選擇、通信網優化和智能網管理等等。
人工神經網路的研究已與模糊邏輯的研究相結合，並在此基礎上與人工智慧的研究相補充，成為新一代智能系統的主要方向。這是因為人工神經網路主要模擬人類右腦的智能行為而人工智慧主要模擬人類左腦的智能機理，人工神經網路與人工智慧有機結合就能更好地模擬人類的各種智能活動。新一代智能系統將能更有力地幫助人類擴展他的智力與思維的功能，成為人類認識和改造世界的聰明的工具。因此，它將繼續成為當代科學研究重要的前沿。
⑸ 人工神經網路的應用分析
經過幾十年的發展，神經網路理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智慧等眾多研究領域取得了廣泛的成功。下面介紹神經網路在一些領域中的應用現狀。 在處理許多問題中，信息來源既不完整，又包含假象，決策規則有時相互矛盾，有時無章可循，這給傳統的信息處理方式帶來了很大的困難，而神經網路卻能很好的處理這些問題，並給出合理的識別與判斷。
1.信息處理
現代信息處理要解決的問題是很復雜的，人工神經網路具有模仿或代替與人的思維有關的功能， 可以實現自動診斷、問題求解，解決傳統方法所不能或難以解決的問題。人工神經網路系統具有很高的容錯性、魯棒性及自組織性，即使連接線遭到很高程度的破壞， 它仍能處在優化工作狀態，這點在軍事系統電子設備中得到廣泛的應用。現有的智能信息系統有智能儀器、自動跟蹤監測儀器系統、自動控制制導系統、自動故障診斷和報警系統等。
2. 模式識別
模式識別是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。 由於人體和疾病的復雜性、不可預測性，在生物信號與信息的表現形式上、變化規律（自身變化與醫學干預後變化）上，對其進行檢測與信號表達，獲取的數據及信息的分析、決策等諸多方面都存在非常復雜的非線性聯系，適合人工神經網路的應用。目前的研究幾乎涉及從基礎醫學到臨床醫學的各個方面，主要應用在生物信號的檢測與自動分析，醫學專家系統等。
1. 生物信號的檢測與分析
大部分醫學檢測設備都是以連續波形的方式輸出數據的，這些波形是診斷的依據。人工神經網路是由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統， 具有巨量並行性，分布式存貯，自適應學習的自組織等功能，可以用它來解決生物醫學信號分析處理中常規法難以解決或無法解決的問題。神經網路在生物醫學信號檢測與處理中的應用主要集中在對腦電信號的分析，聽覺誘發電位信號的提取、肌電和胃腸電等信號的識別，心電信號的壓縮，醫學圖像的識別和處理等。
2. 醫學專家系統
傳統的專家系統，是把專家的經驗和知識以規則的形式存儲在計算機中，建立知識庫，用邏輯推理的方式進行醫療診斷。但是在實際應用中，隨著資料庫規模的增大，將導致知識「爆炸」，在知識獲取途徑中也存在「瓶頸」問題，致使工作效率很低。以非線性並行處理為基礎的神經網路為專家系統的研究指明了新的發展方向， 解決了專家系統的以上問題，並提高了知識的推理、自組織、自學習能力，從而神經網路在醫學專家系統中得到廣泛的應用和發展。在麻醉與危重醫學等相關領域的研究中，涉及到多生理變數的分析與預測，在臨床數據中存在著一些尚未發現或無確切證據的關系與現象，信號的處理，干擾信號的自動區分檢測，各種臨床狀況的預測等，都可以應用到人工神經網路技術。 1. 市場價格預測
對商品價格變動的分析，可歸結為對影響市場供求關系的諸多因素的綜合分析。傳統的統計經濟學方法因其固有的局限性，難以對價格變動做出科學的預測，而人工神經網路容易處理不完整的、模糊不確定或規律性不明顯的數據，所以用人工神經網路進行價格預測是有著傳統方法無法相比的優勢。從市場價格的確定機制出發，依據影響商品價格的家庭戶數、人均可支配收入、貸款利率、城市化水平等復雜、多變的因素，建立較為准確可靠的模型。該模型可以對商品價格的變動趨勢進行科學預測，並得到准確客觀的評價結果。
2. 風險評估
風險是指在從事某項特定活動的過程中，因其存在的不確定性而產生的經濟或財務的損失、自然破壞或損傷的可能性。防範風險的最佳辦法就是事先對風險做出科學的預測和評估。應用人工神經網路的預測思想是根據具體現實的風險來源， 構造出適合實際情況的信用風險模型的結構和演算法，得到風險評價系數，然後確定實際問題的解決方案。利用該模型進行實證分析能夠彌補主觀評估的不足，可以取得滿意效果。 從神經網路模型的形成開始，它就與心理學就有著密不可分的聯系。神經網路抽象於神經元的信息處理功能，神經網路的訓練則反映了感覺、記憶、學習等認知過程。人們通過不斷地研究， 變化著人工神經網路的結構模型和學習規則，從不同角度探討著神經網路的認知功能，為其在心理學的研究中奠定了堅實的基礎。近年來，人工神經網路模型已經成為探討社會認知、記憶、學習等高級心理過程機制的不可或缺的工具。人工神經網路模型還可以對腦損傷病人的認知缺陷進行研究，對傳統的認知定位機制提出了挑戰。
雖然人工神經網路已經取得了一定的進步，但是還存在許多缺陷，例如：應用的面不夠寬闊、結果不夠精確；現有模型演算法的訓練速度不夠高；演算法的集成度不夠高；同時我們希望在理論上尋找新的突破點， 建立新的通用模型和演算法。需進一步對生物神經元系統進行研究，不斷豐富人們對人腦神經的認識。
⑹ 請問一下如何用BP神經網路來實現bmp真彩色圖像壓縮演算法的編程
請問一下如何用BP神經網路來實現bmp真彩色圖像壓縮演算法的編程
⑺ 關於神經網路信號處理
神經元網路應用面很廣，理論上說它可以應用到你能想到的各個領域，神經元網路在信號處理方面的應用我接觸過的有數據壓縮，模式識別，還有很多，前景不錯。