A. BP神经网络的可行性分析
神经网络的是我的毕业论文的一部分
4．人工神经网络
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
4.1人工神经网络学习的原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
4.2人工神经网络的优缺点
人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:
（1）并行分布性处理
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。
（2）可学习性
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。
（3）鲁棒性和容错性
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。
（4）泛化能力
人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。
（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。
虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:
（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性
神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。
但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:
（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。
（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。
（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。
（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。
虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。
根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。
离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。
二、离心式制冷压缩机的特点与特性
离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点：
(1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。
(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。
(3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。
(4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。
(5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。
(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。
制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。
由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则
T=m(C2UR2-C1UR1)
两边都乘以角速度ω，得
Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)
也就是说主轴上的外加功率N为：
N=m(U2C2U-U1C1U)
上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2
ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷
W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U
（因为进口C1U≈0）
又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2)
故有
W= U22(1-
Vυ1
ctgβ)
A2υ2U2
式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s）
υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg）
A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s)
β—叶片安装角
由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。
按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。
三、离心式制冷压缩机的调节
离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
B. 基于模拟退火算法的BP神经网络学习方法-毕业设计
模拟退火优化BP神经网络在SMT片式元件焊点质量评价中的应用
摘要：针对SMT（surface mount technology：表面组装技术）片式元件焊点缺陷类别繁多、缺陷原因复杂的问题，本文采用模拟退火算法（Simulated annealing）和BP神经网络相结合的方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的片式元件焊点样本数据为例进行分析评价。结果表明,该方法可以准确的、快速的对焊点缺陷进行识别，从而为焊点质量评价奠定基础。
关键词：模拟退火算法 BP神经网络算法 焊点 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
焊点作为连接元器件与印制板的中介，起着电气互联与机械支撑的作用，焊点的好坏直接影响着电路板的工作状态。焊点缺陷类型繁多、缺陷类型难于识别、缺陷原因错综复杂，难于处理[1]。目前SMT生产线焊点检测一般采用在线测试为主，关键工序使用光学检测设备或者借助人工目检的方法进行焊点检测。这种方法过于依赖人工，不能做到完全可靠的对焊点质量进行鉴别。而智能鉴别方法通过学习大量样本，获取样本特征信息与因果关系，能够做到对焊点缺陷可靠的鉴别。
BP神经网络自上世纪90年代以来发展比较快速、应用较为广泛的一种网络，这个网络由大量神经元有机组合而成的一个具有高度自适应的非线性系统，它通过大量样本学习来挖掘隐含在样本的因果关系，因而可以表达复杂的非线性关系。但是由于采用梯度训练法，不可避免地存在易陷入局部最小的问题。对于神经网络的改进方法有很多种，如变步长法、变尺度法、积累误差校正法、与遗传算法相结合的改进方法，这些改进方法相对标准BP算法有了一定程度的提高，但是在收敛速度与精度方面不能达到要求，或者操作方法比较复杂。本文采用SABP（模拟退火优化BP神经网络）方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的焊点样本数据进行分析评价。结果表明，该方法可以较好的、快速的完成对焊点质量的评价。
C. 本人的毕业设计时给予BP神经网络的水质评价，我对神经网络一无所知，还请各位大侠帮忙
我研究生阶段也学习了神经网络，当然主要也是学习了基于误差反向传播算法版(BP)的多层感知器（权BP神经网络这个称呼是不对的）。
我学习的心得是：
先看丛爽主编的《面向MATLAB的工具箱的神经网络理论与应用》，感觉比较好。
看了差不多之后，强烈建议看外国人写的《Neural Network Design》，作者是Martin Hagan，为什么这本书是非常好的入门、进阶教材呢？因为这本书里把神经网络的学习和MATLAB联系起来了。利用MATLAB来辅助进行实验，领悟神经网络的知识，这是一个非常好的学习模式。
之后，进阶了，自己再看看怎么规划。
希望你能认真学习。
我加了一个神经网络讨论群，气氛还挺好的
38264063
D. 求助关于神经网络论文
唉，你要是连抄bp都还不明白，怎么给你讲啊。论文是抄的，答辩还要来网上问，楼主啥专业的？30页，呵呵，你要有基础的话，这些关键概念（单指bp）用不了一天你就能弄明白。怪不得现在大学生找不到工作，bp是神经网络里最初级的，学了4年连这个都没弄明白，几天的时间不是想办法去弄明白概念而是跑这里来发问，呵呵。给你推荐本书吧，上面有matlab的代码，模式识别与智能计算，讲的很浅显，代码都是识别手写体数字的，也许有帮助，虽然都是很简单的例子，不过用来了解概念还是足够了。
E. 基于BP神经网络的，需要做毕业设计，求程序，训练后要可以仿真的程序，10组训练，2组测试用
楼主你好，建议你到MATLAB论坛，那里有关的知识很多！
F. 本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理
我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：
我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：
我们的样本这样子假设（就是Sampledata1.txt）：
p t
1 0 3 1
2 1 4 2
这两组数据是这样子解释的：
我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：1 0 3（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：2 1 4的表示这是一个橘子（t为2）。
好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：1 0 3 ,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：2 0 4（当仍然你可以还输入1 0 3，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。
接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x<=0,5、x=1.5、x>=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。
总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去bau文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！
G. 毕业设计：五子棋的人工智能算法实现，用BP神经网络
可以的！
之所以叫BP网络，是因为使用了反向传递算法，这是一种结果导向的自学习方法，用在五子棋上是可以的。因为五子棋的游戏方法正是很明显的结果导向的过程。
简单说这么个过程：
1.设置输入和输出类型，比如都是坐标[x1，y1]、[x2，y2]...
2.训练：
你告诉网络
A情况下应该输出A1
B情况下应该输出B1
C情况下应该输出C1
...
A+B情况下应该输出AB1
3.测试：
你问网络A+B+C情况下，应该输出多少？在哪里下子（就是[x,y]是多少？）网络就根据前面BP训练的结果自动算出你要的坐标。
用Matlab神经网络工具箱做吧，不是很难。另外，五子棋的棋盘别太大了，训练难度和时间是随棋盘大小成级数增长的。
H. 求一篇关于bp神经网络的外文 我做毕业论文做外文翻译用的 翻译过来有2000字就可以
推荐到OA图书馆查询。中英文都有。
英文文献，输入英文关键词即可。
I. 谁能教我写一个MATLAB实现BP神经网络预测股票价格的编码，我要写毕业论文，不懂，多谢啊！
网络的训练过程抄与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。