神經網路因子是什麼

⑴ 小波神經網路權值，伸縮因子，平移因子怎麼變化

小波神經網路有兩種，一種是簡單地把激活函數換成小波函數，一種是先用小波分析處理數據。一般我們使用第一種，權值的修正依然採用BP演算法，伸縮因子和平移因子一開始就確定了。

小波(Wavelet)這一術語，顧名思義，「小波」就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與Fourier變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號(函數)逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學方法上的重大突破。有人把小波變換稱為「數學顯微鏡」。

⑵ BP神經網路動量因子不理解

BP神經網路在批處理訓練時會陷入局部最小，也就是說誤差能基本不變化其返回的信號對權值調整很小但是總誤差能又大於訓練結果設定的總誤差能條件。這個時候加入一個動量因子有助於其反饋的誤差信號使神經元的權值重新振盪起來。可以參看一些專門介紹神經網路的書籍。

⑶ 什麼是BP神經網路

BP演算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：
1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後，得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上，使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

⑷ 什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(PDF) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

⑸ 什麼是神經網路

隱層節點數在BP 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。為盡可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路性能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數的型式以及樣本數據的特性等因素有關。在確定隱層節點數時必須滿足下列條件：（1）隱層節點數必須小於N-1（其中N為訓練樣本數），否則，網路模型的系統誤差與訓練樣本的特性無關而趨於零，即建立的網路模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節點數（變數數）必須小於N-1。(2) 訓練樣本數必須多於網路模型的連接權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。 總之，若隱層節點數太少，網路可能根本不能訓練或網路性能很差；若隱層節點數太多，雖然可使網路的系統誤差減小，但一方面使網路訓練時間延長，另一方面，訓練容易陷入局部極小點而得不到最優點，也是訓練時出現「過擬合」的內在原因。因此，合理隱層節點數應在綜合考慮網路結構復雜程度和誤差大小的情況下用節點刪除法和擴張法確定。

⑹ 用spss實現神經網路的時候裡面的因子是什麼意思

結局變數是因變數，影響因素是因子。
比如不同性別樣本間升高是否有統計學差值，性別選擇為因子，升高為因變數

⑺ 神經因子三聯修復療法是什麼網上看到的神經因子三聯修復療法能治療神經科的疾病，效果貌似很奇效真的嗎

神經因子三聯修復療法是由神經因子、葯物、康復理療三者聯合的綜合療法，以神經因子治療為核心，以葯物治療為引導，以康復理療來鞏固療效的綜合、整體、系統的全新療法。能夠全面激活修復腦神經，內外兼治雙向作用，快速根除神經類系統疾病，徹底攻克了腦病難題，是目前唯一能徹底治療神經系統疾病的特效療法。
第一步：激活滋養神經細胞（Nourish nerve cells activated）：根據不同的病因病理，有針對性的導入特殊葯物，幫助改善血液微循環，促進腦部的毛細血管再生，提高人體肌體的免疫能力，為細胞植入做充分准備，幫助細胞在體內的分化，從組織和神經細胞內部修復損傷的神經細胞鏈。

第二步：修復再生腦部組織（Brain tissue repair and regeneration）：由於腦組織發生非進行性腦損傷後不可逆，腦細胞無法自原修復與再生。而神經因子是由神經元細胞分泌的一種促進神經生長的因子。神經元細胞利用細胞因地分化、自動歸巢的特性，直達病變部位，對受損的腦細胞進行修復，同時分化出、新生與正常功能的細胞，促進腦細胞的新陳代謝，使壞死腦細胞得以重生及補充新生腦細胞，保障了大腦供氧和改善腦部血液循環，使腦神經組織細胞在短期內恢復正常功能;

第三步：疏通聯結神經網路(Dredge connected neural network)：內外兼治，康復訓練、物理治療同時修復腦部受損的神經，改善腦部微循環，疏通聯結神經通道，激活處於休眠狀態受損的神經細胞，重塑神經網路。

⑻ 什麼叫數據挖掘、神經網路

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

神經網路：
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

⑼ 關於小波神經網路的平移因子和伸縮因子

平移因子b和伸縮因子a都是通過訓練得到的，確定變化量的方法依然是誤差反傳演算法。可參考附件中的《30個案例》的第23個案例——基於小波神經網路的短時交通流量時間序列預測。

小波神經網路相比於前向的神經網路,它有明顯的優點:首先小波神經網路的基元和整個結構是依據小波分析理論確定的,可以避免BP神經網路等結構設計上的盲目性;其次小波神經網路有更強的學習能力,精度更高。總的而言，對同樣的學習任務,小波神經網路結構更簡單,收斂速度更快，精度更高。