BP神经网络仿真实验指导书

BP神经网络设计指导书

一、实验目的

1. 熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法

2. 了解神经网络的结构对控制效果的影响

3. 掌握用MATLAB实现神经网络控制系统仿真的方法。

二、实验原理

人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)系统由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播(Back Propagation) 算法的多层前馈网络(Muhiple-LayerFeedforward Network)，即BP网络，可以以任意精度逼近任意连续函数，所以广泛地应用于非线性建模、函数逼近和模式分类等方面。

1.BP网络算法实现

BP算法属于delta算法，是一种监督式的学习算法。其主要思想是：对于M个输人学习样本，已知与其对应的输出样本。学习的目的是用网络的实际输出与目标矢量之间的误差来修改其权值，使实际与期望尽可能地接近，即使网络输出层的误差平方和达到最小，他是通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标的。每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比，并以反向传播的方式传递到每一层。

2.BP网络的设计

在MATLAB神经网络工具箱中．有很方便的构建神经网络的函数。对于BP网络的实现．其提供了四个基本函数：newff，init．train和sim．它们分别对应四个基本步骤．即新建、初始化、训练和仿真

(1)初始化前向网络

初始化是对连接权值和阈值进行初始化。initff函数在建立网络对象的同时，自动调用初始化函数，根据缺省的参数对网络的连接权值和阈值进行初始化。

格式：

[wl，bl，w2，b2]=initff(p，sl，fl，s2，f2)

其中P表示输入矢量，s表示神经元个数，f表示传递函数，W表示权值，b

表示阈值。

(2)训练网络

BP网络初始化以后，就可对之进行训练了。函数采用批处理方式进行网络连接权值和阈值的更新，要对其参数进行设置，如学习步长、误差目标等，同时在网络训练过程中，还用图形显示网络误差随学习次数的变化。

①基本梯度下降法训练网络函数trainbp

格式：

[wl，bl，w2，b2，te，tr]=trainbp(wl，bl，fl，w2，b2，f2，p，t，tp)

②带有动量项的自适应学习算法训练网络函数trainbpx

格式：

[wl，bl，w2，b2，te，tr]=trainbpx(wl，bl，fl，w2，b2，f2，p，t，tp)

其中P表示输入矢量，t表示目标矢量，te为网络的实际训练次数，tr为网络训练误差平方和的行矢量，tp表示网络训练参数(如学习率、期望误差、最大学习次数等)。

(3)网络仿真

仿真函数simff用来对网络进行仿真。利用此函数，可以在网络训练前后分别进行输入输出的仿真，以做比较，从而对网络进行修改评价。

格式：

a=simff(p，wl，b1，fl，w2，b2，f2)

其中a表示训练好的BP网络的实际输出。

三、实验内容

试设计BP神经网络来实现正弦函数的逼近。

输入矢量X= -1: 0.1: 1; 相对应的目标矢量Y=sin(Pi*X)

基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计【开题报告】

开题报告 电气工程及其自动化 基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计 一、课题研究意义及现状 随着信息科技技术的飞速发展，神经网络从当年的无人问津到现在广泛应用于各个领域，这个不是偶然而是其功能大部分能适应生产生活的各方面需求。特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等方面有重大的应用。 BP神经网络已被广泛地应用于各个领域，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。此过程一直进行到网络输出误差减少到可以接受的程度，或进行预先设定的学习次数为止。 本课题就是利用BP神经网络的工作原理，对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字的图像提取特征向量作为神经网络识别输入向量的基础上，分析建立对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字进行识别的BP神经网络拓扑结构，为程序实现识别系统创造条件。 目前，手写体字符识别是一个非常重要和活跃的研究领域，它涉及到模式识别、图像处理、人工智能、模糊数学、信息论、计算机等学科，是一门综合性技术，有广阔的应用背景与巨大的市场需求。因此，对字符识别的研究具有理论与应用的双重意义。 二、课题研究的主要内容和预期目标 （一）研究内容 （1）熟悉BP神经网络的基本原理及其算法； （2）掌握人工神经网络的拓扑结构模型，并利用该模型构建识别系统 （3）在含有噪声的情况下对识别系统的影响，并能提高识别的准确率 （4）研究出最好的方案分别使识别率，复杂度方面达到理想状态 （二）预期目标 结合自己的所学的BP神经网络知识对0到9十个数字字符进行编码，变成神经网络可以接受的输入向量形式，构建数字字符识别的BP神经网络拓扑结构模型，完成基于BP神经网络数字识别系统设计。

流体传动与控制2012实验指导书

《液压传动》实验指导书刘玲腾刘继忠编 南昌大学机电工程学院

实验注意事项 一、液压实验是学习液压传动课程的一个重要组成环节，它可以帮助学生加深理解液压传动中的基本概念，巩固加深课堂教学内容；掌握一般液压元件和回路的实验方法及操作技能；增强实际动手能力，培养学生分析问题和解决问题的能力。因此学生对每次实验必须认真对待。 二、在每次实验前，要认真复习课程有关的内容并预习实验指导书。 三、实验前，应在实验台旁熟悉实验设备和仪器、操纵、测量等方法。在教师指导下，按实验指导书中的内容、步骤进行。 四、在实验室内必须遵守实验室有关规章制度。 五、实验完毕，应整理好场地和仪器、工具，切断电源，认真填写实验报告，按期交指导教师批阅。 六、实验成绩作为本课考核成绩的一部份。

目录 一、液压泵拆装 (1) 二、液压阀拆装 (7) 三、节流调速回路性能实验 (10) 四、液压传动系统回路组装实验 (13)

实验一液压泵拆装 一、实验目的 液压元件是液压系统的重要组成部分，通过对液压泵的拆装可加深对泵结构及工作原理的了解。并能对液压泵的加工及装配工艺有一个初步的认识。 二、实验用工具及材料 内六角扳手、固定扳手、螺丝刀、各类液压泵、液压阀及其它液压元件 三、实验内容及步骤 拆解各类液压元件，观察及了解各零件在液压泵中的作用，了解各种液压泵的工作原理，按一定的步骤装配各类液压泵。 1.轴向柱塞泵 型号：cy14—1型轴向柱塞泵（手动变量） 结构见图1—1 图1-1 （1）实验原理 当油泵的输入轴9通过电机带动旋转时，缸体5随之旋转，由于装在缸体中的柱塞10

实验一、BP及RBP神经网络逼近

实验一、BP 及RBF 神经网络逼近 一、实验目的 1、了解MATLAB 集成开发环境 2、了解MATLAB 编程基本方法 3、熟练掌握BP 算法的原理和步骤 4、掌握工具包入口初始化及调用 5、加深BP、RBF 神经网络对任意函数逼近的理解 二、实验内容 1、MATLAB 基本指令和语法。 2、BP 算法的MATLAB 实现 三、实验步骤 1、熟悉MATLAB 开发环境 2、输入参考程序 3、设置断点，运行程序，观察运行结果 四、参考程序 1. BP算法的matlab实现程序 %lr为学习步长，err_goal期望误差最小值，max_epoch训练的最大次数，隐层和输岀层初值为零lr=0.05; err_goal=0.0001; max_epoch=10000; a=0.9; Oi=0; Ok=0; %两组训练集和目标值 X=[1 1;-1 -1;1 1]; T=[1 1;1 1]; %初始化wki , wij ( M为输入节点j的数量；q为隐层节点i的数量；L为输岀节点k的数量) [M,N]=size(X); q=8; [L,N]=size(T); wij=rand(q,M); wki=rand(L,q); wij0=zeros(size(wij)); wki0=zeros(size(wki)); for epoch=1:max_epoch % 计算隐层各神经元输岀 NETi=wij*X; for j=1:N for i=1:q Oi(i,j)=2/(1+exp(-NETi(i,j)))-1; end

end % 计算输出层各神经元输出NETk=wki*Oi; for i=1:N for k=1:L Ok(k,i)=2/(1+exp(-NETk(k,i)))-1; end end % 计算误差函数E=((T-Ok)'*(T-Ok))/2; if (E

液压传动实验指导书

《液压传动》 实验指导书严国英杨明亮张士勇编写 陕西理工学院机械工程学院 2007年2月

前言 《液压传动》是测控专业的一门选修课，因为在很多情况下，控制对象就是液压系统；同时测控专业的学生对流体力学的知识有一定的要求，测量对象有许多是流体的参数，如压力、流量等，同时一些传感器的工作原理也是以流体力学的知识为基础的。 通过实验，一方面加深对液压传动知识的理解，增强动手能力，对于测控专业的学生来讲，还有一个重要的作用，就是掌握流体参数的测量方法，因为在液压传动实验中，要测量，计算许多流体的参数，包括压力、流量、功率、速度等。 本实验指导书是针对测控专业《液压传动》课程实验设置的，实验课时6学时，共开设两个实验，一个常规实验是“液压泵性能实验”，占两学时，一个综合实验是“节流调速性能实验”，占4学时。两个实验都为必做实验。 另外，还有液压元件的拆装，不安排课内课时，该部分内容是开放实验内容，学生在学习了液压泵与液压阀后，可以和实验室老师联系，自主完成液压元件的拆装实验。

实验一液压泵性能实验 实验学时：2 实验类型：常规 实验要求：必作 一、实验目的： 1、了解液压泵的主要静态性能； 2、掌握小功率液压泵的测试方法。 二、实验内容： 1、液压泵的主要静态性能指标有：额定压力、额定流量、压力振摆、容积效率、总效率、噪声、振动、温升和寿命等项。其中以前几项最为重要。在本实验中着重测试液压泵的下列性能： 2、泵的压力振摆； 3、泵的流量—压力特性（q—p曲线）； 4、泵的容积效率—压力特性（ηv—p曲线）； 3、泵的总效率—压力特性（η—p曲线）。 三、实验原理： 实验的液压系 统原理图见图1－1 （实验台的整体液 压原理图在附录 中，该图仅为液压 泵8性能实验的原 理图）。液压泵由电 动机输入机械能 （T，ω），输出液 压能（p，q），送给

神经网络实验报告

神经网络及应用实验报告院系：电气工程学院 班级：电气工程dsfasd 姓名： dsfa 学号： dfad7 时间： 2009-11-28

实验二基于BP网络的多层感知器 一：实验原理： BP的基本思想：信号的正向传播误差的反向传播 –信号的正向传播：输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。–误差的反向传播：将输入误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号来作为修正各单元权值的依据。 1.基本BP算法的多层感知器模型：

2.BP学习算法的推导： 当网络输出与期望输出不等时，存在输出误差E 将上面的误差定义式展开至隐层，有 进一步展开至输入层，有 调整权值的原则是使误差不断地减小，因此应使权值的调整量与误差的梯度下降成正比，即 η∈(0,1)表示比例系数，在训练中反应学习速率 BP算法属于δ学习规则类，这类算法被称为误差的梯度下降（Gradient Descent）算法。 二：实验内容： Hermit多项式如下式所示：f(x)=1.1(1-x+2x^2)exp(-x^2/2) 采用BP算法设计一个单输入单输出的多层感知器对该函数进行逼近。 训练样本按以下方法产生：样本数P=100，其中输入样本xi服从区间[-4，4]内的均匀分布，样本输出为F(xi)+ei ,ei为添加的噪声，服从均值为0，标准差

为0.1的正态分布。 隐层采用Sigmoid激活函数f(x)=1/(1+1/e^x)，输出层采用线性激活函数 f(x)=x。 注意：输出层采用的线性激活函数，不是Sigmoid激活函数，所以迭代公式需要根据前面的推导过程重新推导。 三：实验步骤： 1. 用Matlab编程，实现解决该问题的单样本训练BP网络，设置一个停止迭代的误差E min和 最大迭代次数。在调试过程中，通过不断调整隐层节点数，学习率η，找到收敛速度快且误差小的一组参数。产生均匀分布在区间[-4，4]的测试样本，输入建立的模型得到输出，与Hermit多项式的期望输出进行比较计算总误差（运行5次，取平均值），并记录下每次迭代结束时的迭代次数。 （要求误差计算使用RME，Emin 设置为0.1） 程序如下： function danyangben1%建立以danyangben1为文件名的m文件 clc; close all; x=[-4:0.08:4];%产生样本 j=input('请输入隐层节点数 j = ');%隐层节点数 n=input('请输入学习效率 n = ');%学习效率 w=rand(1,j);%对权值w赋较小的初值 w0=0.5;%对权值w0赋较小的初值 v=rand(1,j);%对权值V赋较小的初值 v1=rand(1,j);%对权值V1赋较小的初值 x0=-1;%对阈值x0赋初值 y0=-1;%对阈值y0赋初值 err=zeros(1,101); zhaosheng=0.01*randn(1,101);%噪声 wucha=0; erro=[]; Erme=0; yadong=[]; Emin=0.1; d=zeros(1,101);%以初值0赋给期望输出 for m=1:101 d(1,m)=hermit(x(1,m));%以Hermit多项式产生期望输出 end; o=zeros(1,101); netj=zeros(1,j);

液压传动实验指导书

实验一液压泵拆装实验 一、实验目的： 掌握拆装液压元件的常用工具的使用方法 掌握泵的拆装的步骤及其方法 了解常用液压泵的结构特点 二、实验要求： 通过对液压泵的拆装，加深对液压泵结构特点和工作原理的认识。 三、实验工具： 三爪拉马、六角扳手、活动扳手、皮锤等 四、实验对象 比如说齿轮泵（转向，型号、转速等） 五、实验内容 （一）、齿轮泵拆装分析 1．齿轮泵型号：CB－B20型齿轮泵 2．拆卸步骤： 1）松开6个紧固螺钉2，分开端盖1和5；从泵体4中取出主动齿轮及轴、从动齿轮及轴； 2）分解端盖与轴承、齿轮与轴、端盖与油封。此步可不做。 装配顺序与拆卸相反。 3．主要零件分析 1）泵体4 泵体的两端面开有封油槽d，此槽与吸油口相通，用来防止泵内油

液从泵体与泵盖接合面外泄，泵体与齿顶圆的径向间隙为0.13～0.16mm。 2）端盖1与5 前后端盖内侧开有卸荷槽e（见图中虚线所示），用来消除困油。 端盖1上吸油口大，压油口小，用来减小作用在轴和轴承上的径向不平衡力。 3）齿轮3 两个齿轮的齿数和模数都相等，齿轮与端盖间轴向间隙为0.03～ 0.04mm，轴向间隙不可以调节。 4．思考题 1）齿轮泵的密封容积怎样形成的？ 2）该齿轮泵有无配流装置？它是如何完成吸、压油分配的？ 3）该齿轮泵中存在几种可能产生泄漏的途径？为了减小泄漏，该泵采取了什么措施？ 4）该齿轮泵采取什么措施来减小泵轴上的径向不平衡力的？ 5）该齿轮泵如何消除困油现象的？ （二）、限压式变量叶片泵拆装分析 1．叶片泵型号：YBX型变量叶片泵 2．拆卸步骤： 1）松开固定螺钉，拆下弹簧压盖，取出弹簧4及弹簧座5； 2）松开固定螺钉，拆下活塞压盖，取出活塞11； 3）松开固定螺钉，拆下滑块压盖，取出滑块8及滚针9； 4）松开固定螺钉，拆下传动轴左右端盖，取出左配流盘、定子、转子传动轴组件和右配流盘； 5）分解以上各部件。 拆卸后清洗、检验、分析，装配与拆卸顺序相反。 3．主要零件分析

BP神经网络实验 Matlab

计算智能实验报告 实验名称：BP神经网络算法实验 班级名称： 2010级软工三班 专业：软件工程 姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090

一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。 二、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

液压传动实验指导书15..

液压传动实验指导书 机械设计基础教研室 李岚王林（编） 南华大学

2014年12月

目录微机检测液压传动综合实验台基本操作指南 实验0液压传动基础实验（选做WYS-6.3型） 实验一油泵性能实验（必做WYS -6.3型） 实验二液压系统节流调速实验（必做WYS -6.3型） 实验三液压元件拆装实验（选做） 实验四溢流阀静、动态特性实验（选做WYS -6.3型）附图1-1实验台液压系统原理图 附：实验报告

WYS-6.3微机检测液压传动综合实验台 基本操作指南 一、微机控制液压综合实验台液压系统 图1-1是微机检测液压综合实验液压系统图，整个实验台液压系统由节A、B、C、D、E等5 个液压模块组成。 二、实验选择及选择液压模块组成实验系统 参照图1-1实验者每次可选择其中若干个液压模块组成自己所需同的实验系统。一共可组成四个实验系统。它们分别是： 1、液压传动基础实验 2、液压系统节流调速实验 3、溢流阀静、动态特性实验 4、变量叶片泵静、动态特性实验 开启计算机，根据屏幕提示，选择您想做的实验（代号为1、2、3、4）。然后选择若干液压模块（A、B、C、D、E）组成所需的实验系统。选择正确，可进入下一步的实验程序。如果选择不正确请重新选择一次，若三次错误，计算机提示“请您再仔细阅读实验指导书”。（计算机使用方法参阅另一说明书） 三、液压系统基本操作 图1-2为该面板布置示意图。对照图1-1与图1-2，实验系统共同的基本操作如下： 1、二位二通方向阀2为系统的卸荷阀，在启动液压泵4时，必须使方向阀2的电磁铁YV1 失电。当液压泵4启动后，YV1通电，液压系统可建立压力； 2、关闭调速阀7及节流阀8 ； 3、电磁铁YV2-YV8全部处于失电状态； 4、松开安全阀3，锁紧溢流阀6，再将安全阀3调至额定压力6.3Mpa后锁紧，然后松开阀6 ； 5、各个不同的实验操作请参阅相应的实验指导书。 四、液压系统基本参数 ?液压系统最高压力：6.3Mpa ?液压系统最大流量17L/min（调定）?电机功率：3KW ?电机转速：1450/ min ?液压缸活塞直径：50mm ?液压缸活塞杆直径：28mm ?液压缸有效工作行程：250mm

基于matlab人脸识别技术 开题报告

毕业设计（论文）开题报告 毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2500字以上的文献综述，文后应列出所查阅的文献资料。 基于matlab人脸识别技术的实现 文献综述 一、MATLAB概述 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。而在本文中主要用到的功能是图像处理功能。 二、BP神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Net works，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络发展的主要历程有:20世纪50年代末,Rosenblatt提出的感知器模型和Widrow提出的自适应线性元件,出现了简单的线性分类器;1986年,Rumelhart和Mcllelland 提出了层网络“误差反向传播算法(BP)”,使有导师学习多层感知器网络(ML PN)模式分类器走向实用化,在此基础上又派生出若干前向网络,如径向基函数网络( RBFN)和函数链网络等;1982年,美国加州工学院的物理学家Hopfield提出的一种用于联想记忆和优化计算的反馈网络模型,由于引进了“能量函数” 的概念,使网络走向具体电路有了保证;20世纪70年代,Watanabe 提出了使用模式子空间的概念来设计不同类别对应的子空间,由不同类别聚类的子空间实现模式识别; Kohonen提出的自组织特征映射网络模型等都为神经网络模式识别理论提供了进一步的根据。 构成人工神经网络的三个基本要素是:神经元、络拓扑结构和网络的训练(学习)方法。神经元(节点)的作用是把若干输入加权求和,并对这种加权和进行非线性处理后输出。神经元的选择一般有以下特点:每个神经元都具有多个输入、个输出,具有闭值,采用非线性函数。 1、神经元

BP神经网络的基本原理+很清楚

5.4 BP神经网络的基本原理 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和 McClelland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)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神经元 图5.3给出了第j个基本BP神经元（节点），它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本 也是最重要的功能：加权、求和与转移。其中x 1、x 2 …x i …x n 分别代表来自神经元1、2…i…n 的输入；w j1、w j2 …w ji …w jn 则分别表示神经元1、2…i…n与第j个神经元的连接强度，即权 值；b j 为阈值；f(·)为传递函数；y j 为第j个神经元的输出。 第j个神经元的净输入值为： （5.12） 其中： 若视，，即令及包括及，则

于是节点j的净输入可表示为： （5.13）净输入通过传递函数（Transfer Function）f (·)后，便得到第j个神经元的输出 : （5.14） 式中f(·)是单调上升函数，而且必须是有界函数，因为细胞传递的信号不可能无限增加，必有一最大值。 5.4.2 BP网络 BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时，传播方向为输入层→隐层→输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播流程。通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。 5.4.2.1 正向传播 设 BP网络的输入层有n个节点，隐层有q个节点，输出层有m个节点，输入层与隐层之间的权值为，隐层与输出层之间的权值为，如图5.4所示。隐层的传递函数为f (·)， 1 (·)，则隐层节点的输出为（将阈值写入求和项中）： 输出层的传递函数为f 2

硕士论文开题报告(最新)

一、论文名称、课题来源、选题依据 论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究 课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题 选题依据： 技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。 二、本课题国内外研究现状及发展趋势 现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。 (1)趋势外推法。 指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕ [1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。 (2)相关分析法。 利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。 (3)专家预测法。

神经网络实验2

实验二感知器和BP网络设计初步 题目1 利用nntool进行感知器设计 一、实验目的 初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现感知器的设计。 二、实验内容 利用nntool，进行感知器设计，完成书中题目3.5，3.8。 三、实验步骤 (1) 在命令窗口键入nntool (2) 在命令窗口给出样本的输入输出P，T，在nntool中将P，T导入，用new新建网络，对网络训练，观察。 例如： 第一步：三个样本，两维输入，写成（注意转置符号） P=[1 -1;1 0; 2 1]' 输出结果为： P = 1 1 2 -1 0 1 第二步：输入教师信号T T=[1 0 1] 输出结果为 T = 1 0 1 第三步：点击import键，导入P和T

第四步：创建网络

注意选择hardlim为转移函数时，网络输出为1和0，选择Hardlims为转移函数时，网络输出为1和-1 第五步：双击network，出现以下界面

训练过程如下： 第六步：查看训练结果

第七步：预测 在命令窗口输入三个新的数据Pt Pt=[1 1;1 0;-1 1]’ 输出结果为 Pt = 1 1 -1 1 0 1 将其导入 进行预测

(3) 完成题目3.5，3.8。 题目2 利用nntool进行BP网络设计 一、实验目的 初步掌握MATLAB环境下nntool方式实现BP网络的设计，熟悉BP网络的功能。二、实验内容 利用nntool，进行BP网络设计，解决以下异或问题，分析考察BP网络的功能。 三、实验步骤（与实验一的感知器训练类似） (1) 在命令窗口键入nntool (2) 在命令窗口给出样本的输入输出P，T，在nntool中将P，T导入，用new新建网络，对网络训练，观察。

液压传动实验指导书

实验一液压泵的性能实验 (2) 实验二液压元件拆装实验 (5) 实验三节流调速性能实验 (8)

实验一液压泵的性能实验 一、试验目的 了解液压泵的主要性能和小功率液压泵的测试方法 二、实验内容 测试一种泵（齿轮泵或叶片泵）的下列特性： 1、液压泵的压力脉动值； 2、液压泵的流量—压力特性； 3、液压泵的容积效率—压力特性； 4、液压泵的总效率—压力特性。 附：液压泵的主要性能表 图1—1所示为QCS003B型液压实验台测试液压泵的液压系统原理图。图中8为被试泵，它的进油口装有线隙式滤油器22，出油口并联有溢流阀9和压力表P6。被试泵输出的油液经节流阀10和椭圆齿轮流量计20流回油箱。用节流阀10对被试泵加压。 1、液压泵的压力脉动值 把被试泵的压力调到额定压力，观测记录其脉动值，看是否超过规定值。测试压力表P6不能加接阻尼器。 2、液压泵的流量—压力特性 通过测定被试泵在不同工作压力下的实际流量，得出它的流量压力特性曲线q=F(p)。调节节流阀10即得

到被试泵的不同压力，可通过压力表P6观测。不同压力下的流量用齿轮流量计和秒表测定。压力调节范围从零开始（此时对应的流量为空载流量）到被试泵额定压力的1.1倍为宜。 3、液压泵的容积效率—压力特性 容积效率=理论流量 实际流量 在实际生产中，泵的理论流量一般不用液压泵设计时的几何参数和运动参数计算，通常以空载流量代替理论流量。 容积效率=空载流量 实际流量 即η PV = 空 实q q 4、液压泵总效率—压力特性 总效率= 泵输入功率 泵输出功率 即ηP = 入 出 N N N 出= 1000 pq (kW) 式中 p —泵的工作压力（Pa ），q —泵的实际流量（m 3/s ） N 入=2πn T 式中 T —泵的实际输入扭矩，n —泵的转速（本实验中为1410rpm ） 本实验中液压泵的输入功率用电功率表测出。功率表指示的数值N 表为电动机的输入功率。再根据该电动机的功率曲线，查出功率为N 表时的电动机效率η电，则 N 入=N 表η 电。 液压系统总效率：ηP =电 表ηN pq 1000 四、实验步骤： 参照图1—1、图1—3进行实验 1．将电磁阀12的控制旋钮置于“0” 位，使电磁阀处于中位，电磁阀11的控制旋钮置于“0” 位，阀11断电处于下位。全部打开节流阀10和溢流阀9，接通电源，让被试泵8空载运转几分钟，排除系统内的空气。 2．关闭节流阀10，慢慢关小溢流阀9，将压力p 调至7MPa （额定压力的1.1倍），然后用锁母将溢流阀9锁住。 3．逐渐开大节流阀10的通流面积，使系统压力p 降至泵的额定压力—6.2 MPa ，观测泵的压力脉动值（做两次）。 4．全部打开节流阀10，使被试泵的压力为零（或接近零），测出此时的流量，此即为空载流量。再逐渐关小截流阀10的通流面积，作为泵的不同负载，对应测出压力p 、流量q 和电动机的输入功率N 表。注意节流阀每次调节后，需运转一、两分钟后，再测有关数据。 压力p —从压力表p 6上直接读出。 流量q —用秒表测量椭圆齿轮流量计指针旋转一周所需时间，根据公式q = t V ?求出。

基于BP神经网络的字符识别算法的实现毕业论文

一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目 的等。） 工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。 研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。 应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。 工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。 了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。 掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。 二、参考文献 [1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业，2007. [2]VC++深入详解，鑫，电子工业，2006. [3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业，2010. [4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，晶，机械工业，2012. [5]Application of Image Processing to the Characterization of Nanostructures Manuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004. 三、设计（研究）容和要求（包括设计或研究容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。） 1、掌握C++的基本概念和语法。 2、掌握二维神经网络的基本原理。了解BP神经网络的基本概念。 3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。 4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进 行统计和总结，分析其中的不足。

指导教师（签字） 年月日 审题小组组长（签字） 年月日理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告

液压实验指导书附思考题答案

实验一液压动力元件拆装 一、实验目的 通过对液压泵的拆装可加深对泵结构及其工作原理的了解,能对液压泵的加工及装配工艺有一个初步的认识,并了解如何认识液压泵的铭牌、型号等内容。 二、实验用工具及材料 内六角扳手、固定扳手、螺丝刀、各类液压泵(齿轮泵、双作用叶片泵、限压式变量叶片泵) 三、实验内容及步骤 拆解各类液压元件,观察及了解各零件在液压泵中的作用,了解各种液压泵的工作原理,按一定的步骤装配各类液压泵。 1、齿轮泵 型号:CB-B型齿轮泵,结构图见图1-1。 图1-1 齿轮泵 1-轴承外环 2-堵头 3-滚子 4-后泵盖 5-键 6-齿轮 7-泵体8-前泵盖 9-螺钉10-压环 11-密封环 12-主动轴 13-键 14-泻油孔15-从动轴 16-泻油槽 17-定位销 工作原理: 在吸油腔,轮齿在啮合点相互从对方齿谷中退出,密封工作空间的有效容积不断增大,完成吸油过程。在排油腔,轮齿在啮合点相互进入对方齿谷中,密封工作空间的有效容积不断减小,实现排油过程。 2、双作用叶片泵 型号:YB-6型叶片泵,结构图见图1-2。 工作原理: 当轴3带动转子4转动时,装于转子叶片槽中的叶片在离心力与叶片底部压力油的作用下伸出,叶片顶部紧贴与顶子表面,沿着定子曲线滑动。叶片往定子的长轴方向运动时叶片伸出,使得由定子5的内表面、配流盘2、7、转子与叶片所

形成的密闭容腔不断扩大,通过配流盘上的配流窗口实现吸油。往短轴方向运动时叶片缩进,密闭容腔不断缩小,通过配流盘上的配流窗口实现排油。转子旋转一周,叶片伸出与缩进两次。 图1-2 双作用叶片泵 1-滚针(动)轴承 2-吸油盘 3-传动轴 4-转子 5-定子 6-泵体 7-压油盘 8-滚针(动)轴承盖 9-叶片 3、内反馈限压式变量叶片泵 型号:YBN型内反馈限压式变量叶片泵 结构简图见图1-3 (1)变量原理 依据弹簧弹力与油液对定子内表面的作用力的合力产生的水平分力Fsinθ相互大小关系,使定子产生水平方向的运动,改变定子与转子的偏心量的大小,进而改变泵的排量与流量。 图1-3内反馈限压式变量叶片泵结构简图 1—最大流量调节螺钉;2 —弹簧预压缩量调节螺钉;3 —叶片;4 —转子;5 —定子

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、

BP神经网络实验报告

江南大学物联网工程学院实验报告 课程名称人工智能实验名称BP神经网络实验日期2016-04-30 班级计科1305 姓名游思睿学号1030413529 实验报告要求1．实验名称2．实验要求3．实验环境4．实验步骤5．实验体会 一、实验目的： 两个输入a、b（10以内的数），一个输出c，c=a+b。换句话说就是教BP神经网络加法运算。 二、实验内容： Data 用来表示已经知道的数据样本的数量，也就是训练样本的数量。In 表示对于每个样本有多少个输入变量; Out 表示对于每个样本有多少个输出变量。Neuron 表示神经元的数量，TrainC 来表示训练的次数。再来我们看对神经网络描述的数据定义，来看下面这张图里面的数据类型都是double 型。 d_in[Data][In] 存储Data 个样本，每个样本的In 个输入。d_out[Data][Out] 存储Data 个样本，每个样本的Out 个输出。我们用邻接表法来表示图 1 中的网络，w[Neuron][In] 表示某个输入对某个神经元的权重，v[Out][Neuron] 来表示某个神经元对某个输出的权重；与之对应的保存它们两个修正量的数组dw[Neuron][In] 和dv[Out][Neuron]。数组o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出，OutputData[Out] 存储BP神经网络的输出。 初始化主要是涉及两个方面的功能，一方面是对读取的训练样本数据进行归一化处理，归一化处理就是指的就是将数据转换成0~1之间。在BP神经网络理论里面，并没有对这个进行要求，不过实际实践过程中，归一化处理是不可或缺的。因为理论模型没考虑到，BP神经网络收敛的速率问题，一般来说神经元的输出对于0~1之间的数据非常敏感，归一化能够显著提高训练效率。可以用以下公式来对其进行归一化，其中加个常数A 是为了防止出现0 的情况（0不能为分母）。 y=(x-MinValue+A)/(MaxValue-MinValue+A) 另一方面，就是对神经元的权重进行初始化了，数据归一到了（0~1）之间，那么权重初始化为（-1~1）之间的数据，另外对修正量赋值为0

液压与气压传动实验指导书

液压与气压传动实验指导书 中南林业科技大学 机电实验中心

前言 本实验指导书是根据机械设计制造及自动化等专业《液压传动与气压传动》教学大纲及实验教学大纲的要求编写的，共编入七个教学实验，适用于在YCS系列液压教学实验台上进行。 通过实验教学，目的是使学生掌握常用液压元件及常用液压回路的性能及测试方法，培养学生分析解决实际工程问题的能力。 由于水平所限，不妥之处在所难免，欢迎批评指正。

目录 实验一液压泵（马达）结构实验----------------------------------4 实验二液压控制阀结构实验--------------------------------------5 实验三液压泵性能实验------------------------------------------6 实验四溢流阀性能实验------------------------------------------11 实验五节流调速性能实验----------------------------------------17 实验六液压回路设计实验----------------------------------------23 实验七气压回路设计实验----------------------------------------24

实验一液压泵（马达）结构实验 一、实验目的 1.通过实验，熟悉和掌握液压系统中动力与执行元件的结构、工作原理。 2.通过实验，能熟练完成各种泵（马达）的拆卸和组装。 二、实验内容 将实验中给出的液压泵（马达）分别拆开，观察其组成零件、结构特征、工作原理，并记录拆装顺序以便于正确组装。 1.齿轮泵的拆装：将齿轮泵按顺序拆开，观察泵的密封容积由哪些零件组成，困 油区、卸荷槽在什么位置，泵内压力油的泄漏情况，如何提高容积效率。 2.叶片泵的拆装：将叶片泵按顺序拆开，观察泵的密封容积由哪些零件组成，如 何区分配油盘上的配油窗口，分析配油盘上的三角沟槽有什么作用，叶片能否反 装，泵在工作时叶片一端靠什么力始终顶住定子内圆表面而不产生脱空现象。 3. 轴向柱塞泵的拆装：将柱塞泵按顺序拆开，观察泵的密封容积由哪些零件组成， 分析三对摩擦副的特点，变量机构的变量原理及特点，柱塞上的小槽和中心弹簧 有什么作用。 4. 叶片马达的拆装：将叶片马达按顺序拆开，观察马达的密封容积由哪些零件组成， 分析叶片马达与叶片泵相比结构上的特点，起动转矩的产生。 5. 单作用连杆型径向马达的拆装：将马达按顺序拆开，观察马达的密封容积由哪些 零件组成，分析配流轴的特点，马达内部油道的布置。 三、实验报告要求 １.填写实验名称、实验目的和实验内容， 2.将自己拆解的过程、遇到的问题以及如何解决问题的过程进行详细说明。 3.回答下列问题： ①齿轮泵高压化的主要障碍是什么？可在结构上采用哪些措施减少液压径向不平 衡力和提高容积效率？ ②双作用叶片泵与马达在结构上有何异同？比较双作用式与单作用式叶片泵，说明 各自的特点。 ③定性地绘制限压式叶片泵的压力—流量特性曲线，并说明“调压弹簧”、“调压 弹簧刚度”、“流量调节螺钉”对压力—流量特性曲线的影响。 ④CY14-1轴向柱塞泵的有哪些结构特点？ ⑤总结容积泵工作的必要条件及常用的三种配流方式。这三种配流方式分别运用在 何种结构的泵（马达）上？