什么是人工神经网络评估

[人工神经网络的例子两三个就可以了。。]基于MATLAB的神经网络编程（1）编程理论作为比较成熟的算法，软件Matlab中有神经网络工具箱，所以可以借助Matlab神经网络工具箱的强大功能，在此基础上进行二次开发，从繁琐的编程工作...+阅读

什么是人工神经网络评估

利用神经网络，对某个问题进行分类评估。该问题可能具有若干参数，可作为神经网络的输入向量，通过一组样本的训练，将训练得到的神经网络用于实际问题，即可进行评估。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

数学模型中存在小数时遗传算法该怎么做

控制和优化、基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法9 参考文献10 第二章生物过程参数在线检测技术11 第一节ph的在线测量13

一、自回归移动平均模型详解184

二、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210

二、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84 第六节pid反馈控制系统的设计和解析86

一、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253

三、优化、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51

二、代谢网络模型146

三、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307

二、复膜电极测定kla35 第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36

一、优化的基本特征1 第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2 第三节发酵过程控制概论4 第四节发酵过程的状态变量、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218

三、在线激光浊度计38 第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39

一、模糊逻辑控制器的特点和简介217

二、积分动作88

四、生物过程的反馈控制83

四、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281

三、系统控制算法及优化305 第四节青霉素发酵过程专家控制系统307

一、基于人工神经网络的在线自适应控制250

二、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169

六、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167

五、控制和优化等方面的研究、代谢网络模型的简化、过程对于输入变量变化的响应特性71 第四节过程的稳定性分析74

一、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241

四、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69

六、溶氧电极法32

三、人工神经网络模型147

五、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225

五、系统结构设计303

二、引流分析与控制（fia）45

四、教师和工程师使用、人工神经网络的误差反向传播学习算法163

四、呼吸代谢参数的计算26 第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31 一，写成此书、有理函数的反拉普拉斯变换69

五、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101

五、模糊规则223 四；stat法95

二、组态软件设计304

三、反馈控制系统的稳定性分析89

七、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77 第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79

一、生物工程，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64 第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67

一、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138 参考文献143 第五章发酵过程的建模和状态预测144 第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144

一、溶氧电极19

三、特点和方法106 第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107 一，博采众家之长、控制、过程传递函数的框图和转换70

七、ph传感器的工作原理13 二，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的说明、遗传算法简介131

二、生物传感器的类型和结构原理39

二、卡尔曼滤波器及其算法176

二、pid反馈控制器的构成特征89

六、生物化工、闭回路pid反馈控制的性能特征86

二、集散控制系统的特点298

三、比例动作87

三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125 四。目录第一章绪论1 第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、过程接口技术299 第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302

一、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212 参考文献214 第七章人工智能控制216 第一节模糊逻辑控制器217

一、表述。全书结合具体的发酵过程实例、有机酸等）浓度的在线测量47 参考文献48 第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49 第一节过程的状态方程式49 第二节生物过程的典型和基本数学模型51

一、菌体浓度的检测方法及原理36 二作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282 第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284 一，又会影响到下游处理的难易程度、取样极谱法35

六、操作变量和可测量变量6 第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7 第六节发酵过程最优化控制方法概论8

一、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57

四、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193

四、利用遗传算法确定过程模型参数157 第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159

一、亚硫酸盐氧化法31

二、计算和求解272 二，特别是在线检测、微分动作89

五、利用人工神经网络的非线性回归模型173

七、模糊逻辑控制系统的构成、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237 三，分别对发酵过程的解析、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260 参考文献268 第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270 第一节代谢网络模型解析270

一、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288 参考文献290 第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291 第一节过程工业的特点和计...

人工神经网络的分析方法

研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。一个奇异吸引子有如下一些特征：（1）奇异吸引子是一个吸引子，但它既不是不动点，也不是周期解；（2）奇异吸引子是不可分割的，即不能分为两个以及两个以上的吸引子；（3）它对初始值十分敏感，不同的初始值会导致极不相同的行为。

怎样用人工神经网络法预测二维色谱柱效

摘要二维柱色谱系统是近年来迅速发展的新型色谱方法，柱效与主要影响因素的关系难以用传统方法建立定量模型。本文采用基于变步长BP算法的人工神经网络，对高效微填充柱──毛细管柱构成的二维柱色谱系统建立了柱效与影响因素的权接拓朴模型，并用于柱效预测和操作条件优化中，取得了较好的效果。

1、前言现代气相色谱已广泛采用了毛细管柱，毛细管柱的分离效能高但柱容量低，直接进样极易造成进样过量，柱管也易被样品中的高沸点组分玷污。因此，比较理想的方法是在毛细和柱前串接一支短填充柱，构成二维柱色谱系统。由于二维柱色谱便于实现中心切割、溶剂切割、反吹等切换操作，有利于痕量杂质的测定、有利于保护主柱，并且可简化样品的预处理过程，故近年来这种新型的色谱方法发展十分迅速。自八十年代起，中科院大连化物所国家色谱研究分析中心对二维柱色谱进行了大量研究工作，卢佩章院士开创性地提出了微填充柱──毛细管柱直接连接的新型系统。根据这一思想，国振双等以美国PE公司SIGMAI气相色谱仪为基础，在原汽化室中安装了自行研制的高效微填充预柱与石英毛细管柱直接相连接，将一维柱色谱改装为二维柱色谱系统。并以正构烷烃为样品建立了双柱系统的柱效评价实验方法，指出二维柱色谱系统的柱效主要由预柱柱温、主柱柱温、预柱间压差、预柱与主柱间的放空量所决定，但未建立柱效与因素之间的数学关系。实际上，这种关系较为复杂，并不能找到一个简单的函数式来表示，如果用传统的建模方法来研究，通常难以奏效。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是近年来迅速发展的研究热点，在生物科学、自动控制、化学工程等领域取得了很大的应用进展。它是一种新型的黑箱方法，不需要了解输入输出之间的相互关系，其自学习功能能够“记忆”样本所含的信息，网络只是根据训练样本的数据来自动寻找相互关系，给所研究的系统以具体的数学表达，从而使系统的定量化优化和预测成为可能；并且由于其并行计算的性质，计算量不会因为维数增加而发生指数“爆炸”。在研究系统内复杂关系的建模问题上，人工神经网络显示出其独特的优越性。

2、变步长BP算法人工神经网络我们采用的目前应用比较成熟且应用最广泛的三层BP神经网络模型，它能将样本的输入输出问题转化为一个非线性的优化问题，是从大量实验数据中总结规律的有力手段。 BP网络是由输入层、输出层和隐层所组成的前向连接模型，同层各节点互不连接，相邻层的节点通过权连接。输入层各点的输入信号经权重耦合到隐层的各点，由作用函数f(x)转换后再耦合到输出层的各点。将输出信号与学习样本的目标数值进行比较，两者之间的误差利用“反传算法（BackpropagationLearningAlgorithm）”沿原连接通道返回，通过修改各层节点的连接权重，使误差达到最小。权重修改公式为：式中：W为权重；t为训练次数；h和α分别为学习步长和记忆常数。当所有样本输出值与目标期望值的之间的均方差RMS值满足要求时，停止迭代，网络训练完毕，各节点的连接权值就固定下来，同时也就得到了所研究对象的输入输出之间的拓朴关系，即建立了两者之间的数学定量关系。利用训练好的网络即可方便地进行新样本的预测。由于经典的BP算法存在着收敛速度慢、有局部最小问题等缺点，人们对其提出了一些改进方法，如添加惯性冲量、批处理学习样本、跳跃学习以及动态调整学习步长和记忆常数等。我们所采用的是变步长BP算法，主要改进之处在于：

（1）引入动态步长技术：根据样本的训练情况动态地增大或减小学习步长h。在样本学习过程中，当RMS减小时自动增大h值（乘以一个大于1的常数因子a）；而当RMS增大时自动减小h值（乘以一个小于1的常数因子b）。在一般情况下，常数a和b值的选取应使得（1-b）的值比（a-1）略大一些。

（2）加入偏置以稳定网络；

3、样本及网络模型参数的选取 3.1训练样本集及预测集的组织实验数据组成训练样本集与预测集。其中训练样本数为22个，预测集样本数为3个。以预柱柱温、主柱柱温、预柱间压差、预柱与主柱间的放空量四个因素为输入向量，作为衡量柱效指标的二维柱色谱系统有效塔板数N为输出向量（教师信号）。 3.2变步长BP网络参数我们所采用的网络为带一个配置节点的4-6-1体系；学习步长h初值为0.2，记忆常数α为0.5；步长调整因子a取1.02,b取0.96；传递作用函数f(x)取Sigmoid函数，即：表1变步长BP神经网络训练样本及预测样本序号类别输入向量输出向量预柱柱温（℃）主柱柱温（℃）预柱间压差（kPa）柱间放空量（mL/s）塔板数N 1训练样本1406084951.1 214080103171.7 3140100122104.7 416060102138.5 5160801241108.7 6160100832482.8 718060123838.6 81808082726.5 918010010412064.9 10180120103.315809.1 1112012033.316162 1212012053.315284 1312012073.310978 1412012093.310498 15120120113.313150 16120120133.37562 1712012083.39349 1812012082.52896 1912012082.0648 2012012081.5289 2112012081.0108 ...