A. BP神經網路的可行性分析
神經網路的是我的畢業論文的一部分
4．人工神經網路
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理。這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
4.1人工神經網路學習的原理
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路做出錯誤的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖像模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能做出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠做出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
4.2人工神經網路的優缺點
人工神經網路由於模擬了大腦神經元的組織方式而具有了人腦功能的一些基本特徵，為人工智慧的研究開辟了新的途徑，神經網路具有的優點在於:
（1）並行分布性處理
因為人工神經網路中的神經元排列並不是雜亂無章的，往往是分層或以一種有規律的序列排列，信號可以同時到達一批神經元的輸入端，這種結構非常適合並行計算。同時如果將每一個神經元看作是一個小的處理單元，則整個系統可以是一個分布式計算系統，這樣就避免了以往的「匹配沖突」，「組合爆炸」和「無窮遞歸」等題，推理速度快。
（2）可學習性
一個相對很小的人工神經網路可存儲大量的專家知識，並且能根據學習演算法，或者利用樣本指導系統來模擬現實環境(稱為有教師學習)，或者對輸入進行自適應學習(稱為無教師學習)，不斷地自動學習，完善知識的存儲。
（3）魯棒性和容錯性
由於採用大量的神經元及其相互連接，具有聯想記憶與聯想映射能力，可以增強專家系統的容錯能力，人工神經網路中少量的神經元發生失效或錯誤，不會對系統整體功能帶來嚴重的影響。而且克服了傳統專家系統中存在的「知識窄台階」問題。
（4）泛化能力
人工神經網路是一類大規模的非線形系統，這就提供了系統自組織和協同的潛力。它能充分逼近復雜的非線形關系。當輸入發生較小變化，其輸出能夠與原輸入產生的輸出保持相當小的差距。
（5）具有統一的內部知識表示形式，任何知識規則都可以通過對範例的學習存儲於同一個神經網路的各連接權值中，便於知識庫的組織管理，通用性強。
雖然人工神經網路有很多優點，但基於其固有的內在機理，人工神經網路也不可避免的存在自己的弱點:
（1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。
（2）神經網路不能向用戶提出必要的詢問，而且當數據不充分的時候，神經網路就無法進行工作。
（3）神經網路把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失信息。
（4）神經網路的理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。
4.3神經網路的發展趨勢及在柴油機故障診斷中的可行性
神經網路為現代復雜大系統的狀態監測和故障診斷提供了全新的理論方法和技術實現手段。神經網路專家系統是一類新的知識表達體系，與傳統專家系統的高層邏輯模型不同，它是一種低層數值模型，信息處理是通過大量的簡單處理元件(結點) 之間的相互作用而進行的。由於它的分布式信息保持方式，為專家系統知識的獲取與表達以及推理提供了全新的方式。它將邏輯推理與數值運算相結合，利用神經網路的學習功能、聯想記憶功能、分布式並行信息處理功能，解決診斷系統中的不確定性知識表示、獲取和並行推理等問題。通過對經驗樣本的學習，將專家知識以權值和閾值的形式存儲在網路中，並且利用網路的信息保持性來完成不精確診斷推理，較好地模擬了專家憑經驗、直覺而不是復雜的計算的推理過程。
但是，該技術是一個多學科知識交叉應用的領域，是一個不十分成熟的學科。一方面，裝備的故障相當復雜;另一方面，人工神經網路本身尚有諸多不足之處:
（1）受限於腦科學的已有研究成果。由於生理實驗的困難性，目前對於人腦思維與記憶機制的認識還很膚淺。
（2）尚未建立起完整成熟的理論體系。目前已提出了眾多的人工神經網路模型，歸納起來，這些模型一般都是一個由結點及其互連構成的有向拓撲網，結點間互連強度所構成的矩陣，可通過某種學習策略建立起來。但僅這一共性，不足以構成一個完整的體系。這些學習策略大多是各行其是而無法統一於一個完整的框架之中。
（3）帶有濃厚的策略色彩。這是在沒有統一的基礎理論支持下，為解決某些應用，而誘發出的自然結果。
（4）與傳統計算技術的介面不成熟。人工神經網路技術決不能全面替代傳統計算技術，而只能在某些方面與之互補，從而需要進一步解決與傳統計算技術的介面問題，才能獲得自身的發展。
雖然人工神經網路目前存在諸多不足，但是神經網路和傳統專家系統相結合的智能故障診斷技術仍將是以後研究與應用的熱點。它最大限度地發揮兩者的優勢。神經網路擅長數值計算，適合進行淺層次的經驗推理;專家系統的特點是符號推理，適合進行深層次的邏輯推理。智能系統以並行工作方式運行，既擴大了狀態監測和故障診斷的范圍，又可滿足狀態監測和故障診斷的實時性要求。既強調符號推理，又注重數值計算，因此能適應當前故障診斷系統的基本特徵和發展趨勢。隨著人工神經網路的不斷發展與完善，它將在智能故障診斷中得到廣泛的應用。
根據神經網路上述的各類優缺點，目前有將神經網路與傳統的專家系統結合起來的研究傾向，建造所謂的神經網路專家系統。理論分析與使用實踐表明，神經網路專家系統較好地結合了兩者的優點而得到更廣泛的研究和應用。
離心式製冷壓縮機的構造和工作原理與離心式鼓風機極為相似。但它的工作原理與活塞式壓縮機有根本的區別，它不是利用汽缸容積減小的方式來提高汽體的壓力，而是依靠動能的變化來提高汽體壓力。離心式壓縮機具有帶葉片的工作輪，當工作輪轉動時，葉片就帶動汽體運動或者使汽體得到動能，然後使部分動能轉化為壓力能從而提高汽體的壓力。這種壓縮機由於它工作時不斷地將製冷劑蒸汽吸入，又不斷地沿半徑方向被甩出去，所以稱這種型式的壓縮機為離心式壓縮機。其中根據壓縮機中安裝的工作輪數量的多少，分為單級式和多級式。如果只有一個工作輪，就稱為單級離心式壓縮機，如果是由幾個工作輪串聯而組成，就稱為多級離心式壓縮機。在空調中，由於壓力增高較少，所以一般都是採用單級，其它方面所用的離心式製冷壓縮機大都是多級的。單級離心式製冷壓縮機的構造主要由工作輪、擴壓器和蝸殼等所組成。 壓縮機工作時製冷劑蒸汽由吸汽口軸向進入吸汽室，並在吸汽室的導流作用引導由蒸發器(或中間冷卻器)來的製冷劑蒸汽均勻地進入高速旋轉的工作輪3(工作輪也稱葉輪，它是離心式製冷壓縮機的重要部件，因為只有通過工作輪才能將能量傳給汽體)。汽體在葉片作用下，一邊跟著工作輪作高速旋轉，一邊由於受離心力的作用，在葉片槽道中作擴壓流動，從而使汽體的壓力和速度都得到提高。由工作輪出來的汽體再進入截面積逐漸擴大的擴壓器4(因為汽體從工作輪流出時具有較高的流速，擴壓器便把動能部分地轉化為壓力能，從而提高汽體的壓力)。汽體流過擴壓器時速度減小，而壓力則進一步提高。經擴壓器後汽體匯集到蝸殼中，再經排氣口引導至中間冷卻器或冷凝器中。
二、離心式製冷壓縮機的特點與特性
離心式製冷壓縮機與活塞式製冷壓縮機相比較，具有下列優點：
(1)單機製冷量大，在製冷量相同時它的體積小，佔地面積少，重量較活塞式輕5～8倍。
(2)由於它沒有汽閥活塞環等易損部件，又沒有曲柄連桿機構，因而工作可靠、運轉平穩、噪音小、操作簡單、維護費用低。
(3)工作輪和機殼之間沒有摩擦，無需潤滑。故製冷劑蒸汽與潤滑油不接觸，從而提高了蒸發器和冷凝器的傳熱性能。
(4)能經濟方便的調節製冷量且調節的范圍較大。
(5)對製冷劑的適應性差，一台結構一定的離心式製冷壓縮機只能適應一種製冷劑。
(6)由於適宜採用分子量比較大的製冷劑，故只適用於大製冷量，一般都在25～30萬大卡／時以上。如製冷量太少，則要求流量小，流道窄，從而使流動阻力大，效率低。但近年來經過不斷改進，用於空調的離心式製冷壓縮機，單機製冷量可以小到10萬大卡／時左右。
製冷與冷凝溫度、蒸發溫度的關系。
由物理學可知，回轉體的動量矩的變化等於外力矩，則
T=m(C2UR2-C1UR1)
兩邊都乘以角速度ω，得
Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)
也就是說主軸上的外加功率N為：
N=m(U2C2U-U1C1U)
上式兩邊同除以m則得葉輪給予單位質量製冷劑蒸汽的功即葉輪的理論能量頭。 U2 C2
ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 離心式製冷壓縮機的特性是指理論能量頭與流量之間變化關系，也可以表示成製冷
W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U
（因為進口C1U≈0）
又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2)
故有
W= U22(1-
Vυ1
ctgβ)
A2υ2U2
式中：V—葉輪吸入蒸汽的容積流量（m3/s）
υ1υ2 ——分別為葉輪入口和出口處的蒸汽比容（m3/kg）
A2、U2—葉輪外緣出口面積(m2)與圓周速度(m/s)
β—葉片安裝角
由上式可見，理論能量頭W與壓縮機結構、轉速、冷凝溫度、蒸發溫度及葉輪吸入蒸汽容積流量有關。對於結構一定、轉速一定的壓縮機來說，U2、A2、β皆為常量，則理論能量頭W僅與流量V、蒸發溫度、冷凝溫度有關。
按照離心式製冷壓縮機的特性，宜採用分子量比較大的製冷劑，目前離心式製冷機所用的製冷劑有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我國目前在空調用離心式壓縮機中應用得最廣泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸發溫度不太低和大製冷量的情況下，選用離心式製冷壓縮機。此外，在石油化學工業中離心式的製冷壓縮機則採用丙烯、乙烯作為製冷劑，只有製冷量特別大的離心式壓縮機才用氨作為製冷劑。
三、離心式製冷壓縮機的調節
離心式製冷壓縮機和其它製冷設備共同構成一個能量供給與消耗的統一系統。製冷機組在運行時，只有當通過壓縮機的製冷劑的流量與通過設備的流量相等時，以及壓縮機所產生的能量頭與製冷設備的阻力相適應時，製冷系統的工況才能保持穩定。但是製冷機的負荷總是隨外界條件與用戶對冷量的使用情況而變化的，因此為了適應用戶對冷負荷變化的需要和安全經濟運行，就需要根據外界的變化對製冷機組進行調節，離心式製冷機組製冷量的調節有：1°改變壓縮機的轉速；2°採用可轉動的進口導葉；3°改變冷凝器的進水量；4°進汽節流等幾種方式，其中最常用的是轉動進口導葉調節和進汽節流兩種調節方法。所謂轉動進口導葉調節，就是轉動壓縮機進口處的導流葉片以使進入到葉輪去的汽體產生旋繞，從而使工作輪加給汽體的動能發生變化來調節製冷量。所謂進汽節流調節，就是在壓縮機前的進汽管道上安裝一個調節閥，如要改變壓縮機的工況時，就調節閥門的大小，通過節流使壓縮機進口的壓力降低，從而實現調節製冷量。離心式壓縮機製冷量的調節最經濟有效的方法就是改變進口導葉角度，以改變蒸汽進入葉輪的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必須控制在穩定工作范圍內，以免效率下降。
B. 基於模擬退火演算法的BP神經網路學習方法-畢業設計
模擬退火優化BP神經網路在SMT片式元件焊點質量評價中的應用
摘要：針對SMT（surface mount technology：表面組裝技術）片式元件焊點缺陷類別繁多、缺陷原因復雜的問題，本文採用模擬退火演算法（Simulated annealing）和BP神經網路相結合的方法建立了SMT片式元件焊點質量評價的模型，並應用這個模型對生產現場採集的片式元件焊點樣本數據為例進行分析評價。結果表明,該方法可以准確的、快速的對焊點缺陷進行識別，從而為焊點質量評價奠定基礎。
關鍵詞：模擬退火演算法 BP神經網路演算法 焊點 缺陷
Abstract: There are many kinds of default of SMT (Surface Mount Technology) solder joints, and the reasons of these default solder joints are rather complex. This paper combines simulated annealing with BPNN to establish a SMT solder joint estimate model, and apply it to inspect the test sample which from the proct line. The result show that the SABP can check out the types of default solder joint quickly.
Keywords: Simulated annealing BP neural networks Solder joint Default
引言
焊點作為連接元器件與印製板的中介，起著電氣互聯與機械支撐的作用，焊點的好壞直接影響著電路板的工作狀態。焊點缺陷類型繁多、缺陷類型難於識別、缺陷原因錯綜復雜，難於處理[1]。目前SMT生產線焊點檢測一般採用在線測試為主，關鍵工序使用光學檢測設備或者藉助人工目檢的方法進行焊點檢測。這種方法過於依賴人工，不能做到完全可靠的對焊點質量進行鑒別。而智能鑒別方法通過學習大量樣本，獲取樣本特徵信息與因果關系，能夠做到對焊點缺陷可靠的鑒別。
BP神經網路自上世紀90年代以來發展比較快速、應用較為廣泛的一種網路，這個網路由大量神經元有機組合而成的一個具有高度自適應的非線性系統，它通過大量樣本學習來挖掘隱含在樣本的因果關系，因而可以表達復雜的非線性關系。但是由於採用梯度訓練法，不可避免地存在易陷入局部最小的問題。對於神經網路的改進方法有很多種，如變步長法、變尺度法、積累誤差校正法、與遺傳演算法相結合的改進方法，這些改進方法相對標准BP演算法有了一定程度的提高，但是在收斂速度與精度方面不能達到要求，或者操作方法比較復雜。本文採用SABP（模擬退火優化BP神經網路）方法建立了SMT片式元件焊點質量評價的模型，並應用這個模型對生產現場採集的焊點樣本數據進行分析評價。結果表明，該方法可以較好的、快速的完成對焊點質量的評價。
C. 本人的畢業設計時給予BP神經網路的水質評價，我對神經網路一無所知，還請各位大俠幫忙
我研究生階段也學習了神經網路，當然主要也是學習了基於誤差反向傳播演算法版(BP)的多層感知器（權BP神經網路這個稱呼是不對的）。
我學習的心得是：
先看叢爽主編的《面向MATLAB的工具箱的神經網路理論與應用》，感覺比較好。
看了差不多之後，強烈建議看外國人寫的《Neural Network Design》，作者是Martin Hagan，為什麼這本書是非常好的入門、進階教材呢？因為這本書里把神經網路的學習和MATLAB聯系起來了。利用MATLAB來輔助進行實驗，領悟神經網路的知識，這是一個非常好的學習模式。
之後，進階了，自己再看看怎麼規劃。
希望你能認真學習。
我加了一個神經網路討論群，氣氛還挺好的
38264063
D. 求助關於神經網路論文
唉，你要是連抄bp都還不明白，怎麼給你講啊。論文是抄的，答辯還要來網上問，樓主啥專業的？30頁，呵呵，你要有基礎的話，這些關鍵概念（單指bp）用不了一天你就能弄明白。怪不得現在大學生找不到工作，bp是神經網路里最初級的，學了4年連這個都沒弄明白，幾天的時間不是想辦法去弄明白概念而是跑這里來發問，呵呵。給你推薦本書吧，上面有matlab的代碼，模式識別與智能計算，講的很淺顯，代碼都是識別手寫體數字的，也許有幫助，雖然都是很簡單的例子，不過用來了解概念還是足夠了。
E. 基於BP神經網路的，需要做畢業設計，求程序，訓練後要可以模擬的程序，10組訓練，2組測試用
樓主你好，建議你到MATLAB論壇，那裡有關的知識很多！
F. 本人畢設題目是關於神經網路用於圖像識別方面的，但是很沒有頭續~我很不理解神經網路作用的這一機理
我簡單說一下，舉個例子，比如說我們現在搭建一個識別蘋果和橘子的網路模型：
我們現在得需要兩組數據，一組表示特徵值，就是網路的輸入（p），另一組是導師信號，告訴網路是橘子還是蘋果（網路輸出t）：
我們的樣本這樣子假設（就是Sampledata1.txt）：
p t
1 0 3 1
2 1 4 2
這兩組數據是這樣子解釋的：
我們假設通過3個特徵來識別一個水果是橘子還是蘋果：形狀，顏色，味道，第一組形狀、顏色、味道分別為：1 0 3（當然這些數都是我隨便亂編的，這個可以根據實際情況自己定義），有如上特徵的水果就是蘋果（t為1），而形狀、顏色、味道為：2 1 4的表示這是一個橘子（t為2）。
好了，我們的網路模型差不多出來了，輸入層節點數為3個（形狀、顏色，味道），輸出層節點為一個（1為蘋果2為橘子），隱藏層我們設為一層，節點數先不管，因為這是一個經驗值，還有另外的一些參數值可以在matlab里設定，比如訓練函數，訓練次數之類，我們現在開始訓練網路了，首先要初始化權值，輸入第一組輸入：1 0 3 ,網路會輸出一個值，我們假設為4，那麼根據導師信號（正確的導師信號為1，表示這是一個蘋果）計算誤差4-1=3，誤差傳給bp神經網路，神經網路根據誤差調整權值，然後進入第二輪循環，那麼我們再次輸入一組數據：2 0 4（當仍然你可以還輸入1 0 3，而且如果你一直輸入蘋果的特徵，這樣子會讓網路只識別蘋果而不會識別橘子了，這回明白你的問題所在了吧），同理輸出一個值，再次反饋給網路，這就是神經網路訓練的基本流程，當然這兩組數據肯定不夠了，如果數據足夠多，我們會讓神經網路的權值調整到一個非常理想的狀態，是什麼狀態呢，就是網路再次輸出後誤差很小，而且小於我們要求的那個誤差值。
接下來就要進行模擬預測了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那個網路，p是輸入數據，由於網路的權值已經確定了，我們這時候就不需要知道t的值了，也就是說不需要知道他是蘋果還是橘子了，而t_1就是網路預測的數據，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之類的數（絕大部分都是這種數），那麼你就看這個數十接近1還是2了，如果是1.5，我們就認為他是蘋果和橘子的雜交，呵呵，開玩笑的，遇到x<=0,5、x=1.5、x>=2.5，我一般都是舍棄的，表示未知。
總之就是你需要找本資料系統的看下，鑒於我也是做圖像處理的，我給你個關鍵的提醒，用神經網路做圖像處理的話必須有好的樣本空間，就是你的資料庫必須是標準的。至於網路的機理，訓練的方法什麼的，找及個例子用matlab模擬下，看看效果，自己琢磨去吧，這裡面主要是你隱含層的設置，訓練函數選擇及其收斂速度以及誤差精度就是神經網路的真諦了，想在這么小的空間給你介紹清楚是不可能的，關鍵是樣本，提取的圖像特徵必須帶有相關性，這樣設置的各個閾值才有效。OK，好好學習吧，資料去matlab中文論壇上找，在不行就去bau文庫上，你又不需要都用到，何必看一本書呢！祝你順利畢業！
G. 畢業設計：五子棋的人工智慧演算法實現，用BP神經網路
可以的！
之所以叫BP網路，是因為使用了反向傳遞演算法，這是一種結果導向的自學習方法，用在五子棋上是可以的。因為五子棋的游戲方法正是很明顯的結果導向的過程。
簡單說這么個過程：
1.設置輸入和輸出類型，比如都是坐標[x1，y1]、[x2，y2]...
2.訓練：
你告訴網路
A情況下應該輸出A1
B情況下應該輸出B1
C情況下應該輸出C1
...
A+B情況下應該輸出AB1
3.測試：
你問網路A+B+C情況下，應該輸出多少？在哪裡下子（就是[x,y]是多少？）網路就根據前面BP訓練的結果自動算出你要的坐標。
用Matlab神經網路工具箱做吧，不是很難。另外，五子棋的棋盤別太大了，訓練難度和時間是隨棋盤大小成級數增長的。
H. 求一篇關於bp神經網路的外文 我做畢業論文做外文翻譯用的 翻譯過來有2000字就可以
推薦到OA圖書館查詢。中英文都有。
英文文獻，輸入英文關鍵詞即可。
I. 誰能教我寫一個MATLAB實現BP神經網路預測股票價格的編碼，我要寫畢業論文，不懂，多謝啊！
網路的訓練過程抄與使用過程了兩碼事。
比如BP應用在分類，網路的訓練是指的給你一些樣本，同時告訴你這些樣本屬於哪一類，然後代入網路訓練，使得這個網路具備一定的分類能力，訓練完成以後再拿一個未知類別的數據通過網路進行分類。這里的訓練過程就是先偽隨機生成權值，然後把樣本輸入進去算出每一層的輸出，並最終算出來預測輸出（輸出層的輸出），這是正向學習過程；最後通過某種訓練演算法（最基本的是感知器演算法）使得代價（預測輸出與實際輸出的某范數）函數關於權重最小，這個就是反向傳播過程。
您所說的那種不需要預先知道樣本類別的網路屬於無監督類型的網路，比如自組織競爭神經網路。