Ⅰ 神经网络算法原理
4.2.1 概述
人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。
神经网络技术在众多研究者的努力下，理论上日趋完善，算法种类不断增加。目前，有关神经网络的理论研究成果很多，出版了不少有关基础理论的着作，并且现在仍是全球非线性科学研究的热点之一。
神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统，它具有人脑的基本功能，但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型，故称之为人工神经网络（边肇祺，2000）。
人工神经元是神经网络的节点，是神经网络的最重要组成部分之一。目前，有关神经元的模型种类繁多，最常用最简单的模型是由阈值函数、Sigmoid 函数构成的模型（图 4-3）。
储层特征研究与预测
以上算法是对每个样本作权值修正，也可以对各个样本计算δj后求和，按总误差修正权值。
Ⅱ BP神经网络输出层的输入信号问题
阈值肯定是要包含进来的，阈值的作用就是控制神经元的激活或抑制状态。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
简单说来是这样的：超过阈值，就会引起某一变化，不超过阈值，无论是多少，都不产生影响。
阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。
阈值又称阈强度，是指释放一个行为反应所需要的最小刺激强度。低于阈值的刺激不能导致行为释放。在反射活动中，阈值的大小是固定不变的，在复杂行为中，阈值则受各种环境条件和动物生理状况的影响。当一种行为更难于释放时，就是阈值提高了；当一种行为更容易释放时，就是阈值下降了。
Ⅲ BP神经网络输入层神经元个数是越多越好吗
作非线性拟合的话，一般隐藏层是1-2层；至于隐藏层神经元数目也并不是越多越好，太多可能出现过拟合现象，具体的话需要尝试，也可以参考一些经验公式。
Ⅳ 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7-5-1 BP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。
(4)神经网络信号预测输入层几个点扩展阅读：
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。
Ⅳ 试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。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(hidden layer)和输出层(output layer)。
用WORD可以画，插入形状。
Ⅵ 怎样判断神经网络有几个输入、几个隐层和几个输出啊！
那我就用最简单的语言告诉你：
你数数输入端有几个圆圈就有几个输入量，输出端一样的。
输入端和输出端只有一层。单层网络没有隐含层，多层则有一层或是多层隐含层。至于每层隐含层的数量，你数数个数就出来了。
其实我感觉，设置一个三层的神经网络就可以了。隐含层的神经元只需要几个就能解决问题了。没有必要太多。
Ⅶ 神经网络对输入变量个数有没有要求，六十个可以吗
可以，但是网络规模太大，很臃肿，需要调整的参数过多，影响收敛速度。
关于隐层节点数：在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它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。 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。
在确定隐层节点数时必须满足下列条件：
（1）隐层节点数必须小于N-1（其中N为训练样本数），否则，网络模型的系统误差与训练样本的特性无关而趋于零，即建立的网络模型没有泛化能力，也没有任何实用价值。同理可推得：输入层的节点数（变量数）必须小于N-1。
(2) 训练样本数必须多于网络模型的连接权数，一般为2~10倍，否则，样本必须分成几部分并采用“轮流训练”的方法才可能得到可靠的神经网络模型。
总之，若隐层节点数太少，网络可能根本不能训练或网络性能很差；若隐层节点数太多，虽然可使网络的系统误差减小，但一方面使网络训练时间延长，另一方面，训练容易陷入局部极小点而得不到最优点，也是训练时出现“过拟合”的内在原因。因此，合理隐层节点数应在综合考虑网络结构复杂程度和误差大小的情况下用节点删除法和扩张法确定。
Ⅷ 神经网络一个隐含层通常有几个节点数阿
一个最简单的分类，是在平面上画一条直线，左边为类0，右边为类1，直线表示为
这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这条直线一定会过原点。
因此，我们可以设计一个简单的神经网络，包含两层，输入层有三个节点，代表x,y,1，三条线分别代表a,b,cg(z)对传入的值x进行判别，并输出结果。
但是，由于z的值可能为[],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需sigmoid函数:
这样的激励函数，能够将刚才的区间，压缩到
Ⅸ BP神经网络输入层结点个数怎么确定
就是输入特征的个数