① 人工神经网络分类方法
从20世纪80年代末期,人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前,在遥感图像的自动分类方面,应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种:
(1)BP(Back Propagation)神经网络,这是一种应用较广泛的前馈式网络,属于有监督分类算法,它将先验知识融于网络学习之中,加以最大限度地利用,适应性好,在类别数少的情况下能够得到相当高的精度,但是其网络的学习主要采用误差修正算法,识别对象种类多时,随着网络规模的扩大,需要的计算过程较长,收敛缓慢而不稳定,且识别精度难以达到要求。
(2)Hopfield神经网络。属于反馈式网络。主要采用Hebb规则进行学习,一般情况下计算的收敛速度较快。这种网络是美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首先提出的,它主要用于模拟生物神经网络的记忆机理。Hopfield神经网络状态的演变过程是一个非线性动力学系统,可以用一组非线性差分方程来描述。系统的稳定性可用所谓的“能量函数”进行分析,在满足一定条件下,某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断地减少,最后趋于稳定的平衡状态。Hopfield网络的演变过程是一种计算联想记忆或求解优化问题的过程。
(3)Kohonen网络。这是一种由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen(1981)提出的自组织神经网络,其采用了无导师信息的学习算法,这种学习算法仅根据输入数据的属性而调整权值,进而完成向环境学习、自动分类和聚类等任务。其最大的优点是最终的各个相邻聚类之间是有相似关系的,即使识别时把样本映射到了一个错误的节点,它也倾向于被识别成同一个因素或者一个相近的因素,这就十分接近人的识别特性。
② 神经网络模型的选择 比如我要做预测我是选择bp 呀还是rbf 还是竞争网络呀 如果做分类又该怎样选择
具体不是很懂,但是每个神经网络有自己的优缺点,根据问题的需要灵活选择
③ 人工神经网络的分类
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
ann:人工神经网络(Artificial Neural Networks)
bp:Back Propagation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(hide layer)和输出层(output layer)。
④ 数学建模:关于BP神经网络模型的学生成绩分析和产品分类
这种模型很多软件都自带的 改一下参数就好了 matlab应该也有相关的函数的的
⑤ 设计神经网络模型实现水平和垂直分类
摘要 我们可以看到,它的网络结构被分成了两支,这是因为当时的GPU计算能力不够,显存容量不够大。为了完成模型的训练,作者使用了两块显卡来进行分布式的训练。我们现在想要训练这样一个模型,只需要实现其中一条就好了。
神经网络模型的分类
人工神经网络的模型很多,可以按照不同的方法进行分类。其中,常见的两种分类方法是,按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
1 按照网络拓朴结构分类
网络的拓朴结构,即神经元之间的连接方式。按此划分,可将神经网络结构分为两大类:层次型结构和互联型结构。
层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层(隐层)、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传给中间各隐层神经元;隐层是神经网络的内部信息处理层,负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层;最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。
而互连型网络结构中,任意两个节点之间都可能存在连接路径,因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况:全互连型、局部互连型和稀疏连接型
2 按照网络信息流向分类
从神经网络内部信息传递方向来看,可以分为两种类型:前馈型网络和反馈型网络。
单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同,前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入,信息的处理具有逐层传递进行的方向性,一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。
反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能,而且每个节点既可以从外界接受输入,同时又可以向外界输出。
⑦ 神经网络的分类
人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。
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储在网络上;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。
⑧ 神经网络模型有几种分类方法,试给出一种分类
神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多,可以按照不同的方法进行分类。其中,常见的两种分类方法是,按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构,即神经元之间的连接方式。按此划分,可将神经网络结构分为两大类:层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层(隐层)、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传给中间各隐层神经元;隐层是神经网络的内部信息处理层,负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层;最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。 而互连型网络结构中,任意两个节点之间都可能存在连接路径,因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况:全互连型、局部互连型和稀疏连接型2 按照网络信息流向分类从神经网络内部信息传递方向来看,可以分为两种类型:前馈型网络和反馈型网络。单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同,前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入,信息的处理具有逐层传递进行的方向性,一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能,而且每个节点既可以从外界接受输入,同时又可以向外界输出。
⑨ 怎么用spss根据神经网络模型分类数据,预测概率
这个预测 必须要有历史数据,也就是你需要有过去众多的历史流失数据和可能影响流失的一些影响因素的数据。说白了 就是仍然需要有类似自变量和因变量的历史数据,之后才可能进行构建模型预测。
如果你没有历史数据做支撑建立模型,那是没有办法做预测的
⑩ 怎么用spss神经网络来分类数据
用spss神经网络分类数据方法如下:
神经网络算法能够通过大量的历史数据,逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径,也就是神经网络,在这个神经网络中,每条神经的建立以及神经的粗细(权重)都是经过大量历史数据训练得到的,数据越多,神经网络就越接近真实。神经网络建立后,就能够通过不同的输入变量值,预测输出结果。例如,银行能够通过历史申请贷款的客户资料,建立一个神经网络模型,用于预测以后申请贷款客户的违约情况,做出是否贷款给该客户的决策。本篇文章将用一个具体银行案例数据,介绍如何使用SPSS建立神经网络模型,用于判断将来申请贷款者的还款能力。
选取历史数据建立模型,一般会将历史数据分成两大部分:训练集和验证集,很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为验证集。如果数据之间可以证明是相互独立的,这样的做法没有问题,但是在数据收集的过程中,收集的数据往往不会是完全独立的(变量之间的相关关系可能没有被分析者发现)。因此,通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分,这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中,使得建立的模型效果能够更加优秀。
在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前,先介绍SPSS的另外一个功能:随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数,而是伪随机数。伪随机数是由算法计算得出的,因此是可以预测的。当随机种子(算法参数)相同时,对于同一个随机函数,得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数,它是真正的随机数,无法预测也没有周期性。目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器,例如有一种热噪声随机数发生器,它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号,作为随机数种子。