神经网络实验指导书2013版(共19页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上北京信息科技大学自编实验讲义神经网络实验指导书许晓飞 陈雯柏编著自动化学院智能科学与技术系2013年1月实验指导实验目的:(1)熟悉Matlab/Simulink的使用. (2)掌握BP神经网络的基本原理和基本的设计步骤. (3)了解BP神经网络在实际中的应用. (4)针对简单的实际系统, 能够建立BP神经网络控制模型.实验原理: 1.前馈型人工神经网络前馈型人工神经网络是整个神经网络体系中最常见的一种，其结构模型如图2所示。网络结构包含输入层、隐层（可能是多层）和输出层，它的连接方式是同层之间不相连接，相邻层之间单元为全连接型。这种网络没有反馈存在，实际运行是单向的，学习方式是一种监督式学习。前馈型神经网络具有很强的非线性映射能力，寻找其映射是靠学习实践的，只要学习数据足够完备，就能够描述任意未知的复杂系统。因此前馈神经网络为非线性系统的建模和控制提供了有力的工具