神经网络建模的建模步骤,人工神经网络建模过程

利用人工神经网络建立模型的步骤

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。

利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。

因为”学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何建立bp神经网络预测 模型

建立BP神经网络预测 模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数 好文案。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[ 2015, 5128.呵呵3946380615234375][ 2016, 5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。

如何利用卷积神经网络提取图像特征

卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测 卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统 在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

地质体三维建模方法

在分析三维空间建模方面的国内外大量研究文献的基础上，目前主要有四种类型的建模方法：基于体的建模方法、基于面的建模方法、混合建模方法（表1-1）以及泛权建模方法。

表1-1 3D空间建模方法分类1.基于体的建模方法体模型基于3D空间的体元分割和真3D实体表达，体元的属性可以独立描述和存储，因而可以进行3D空间操作和分析。

体元模型可以按体元的面数分为四面体（Tetrahedral）、六面体（Hexahedral）、棱柱体（Prismatic）和多面体（Polyhedral）等类型，也可以根据体元的规整性分为规则体元和不规则体元两个大类。

建模方法如下：（1）规则块体（Regular Block）建模；（2）结构实体几何（CSG）建模；（3）3D体素（Voxel）建模；（4）八叉树（Octree）建模；（5）针体（Needle）建模；（6）四面体格网（TEN）建模；（7）金字塔（Pyramid）模型；（8）三棱柱（Tri-Prism，TP）建模；（9）地质细胞（Geocellular）模型；（10）不规则块体（Irregular Block）建模；（11）实体（Solid）建模；（12）3D Voronoi图模型；（13）广义三棱柱（GTP）建模。

2.基于面的建模方法基于面模型的建模方法侧重于3D空间实体的表面表示，如地形表面、地质层面、构筑物（建筑物）及地下工程的轮廓与空间框架。所模拟的表面可能是封闭的，也可能是非封闭的。

基于采样点的TIN模型和基于数据内插的Grid模型通常用于非封闭表面模拟；而B-Rep模型和Wire Frame模型通常用于封闭表面或外部轮廓模拟。

Section模型、Section-TIN混合模型及多层DEM模型通常用于地质建模。

通过表面表示形成3D空间目标轮廓，其优点是便于显示和数据更新，不足之处由于缺少3D几何描述和内部属性记录而难以进行3D空间查询与分析。

建模方法如下：（1）TIN和Grid模型；（2）边界表示（B-Rep）模型；（3）线框（Wire Frame）模型；（4）断面（Section）模型；（5）断面-三角网混合模型；（6）多层DEM建模。

3.混合建模方法基于面模型的建模方法侧重于3D空间实体的表面表示，如地形表面、地质层面等，通过表面表示形成3D目标的空间轮廓，其优点是便于显示和数据更新，不足之处是难以进行空间分析。

基于体模型的建模方法侧重于3D空间实体的边界与内部的整体表示，如地层、矿体、水体、建筑物等，通过对体的描述实现3D目标的空间表示，优点是易于进行空间操作和分析，但存储空间大，计算速度慢。

混合模型的目的则是综合面模型和体模型的优点，以及综合规则体元与不规则体元的优点，取长补短。

主要包括如下混合建模方法：（1）TIN-CSG混合建模；（2）TIN-Octree混合建模；（3）Wire Frame-Block混合建模；（4）Octree-TEN混合建模；（5）GTP-TEN混合建模。

4.泛权建模方法陈树铭认为地质三维领域中，地矿、石油的三维分析相对来说是比较简单的，相比之下工程地质、水文地质等的三维分析更复杂，比如说在地矿、石油领域应用克里格方法基本就可以分析，但是对于工程地质、水文地质分析来说，克里格方法基本是不可行的。

他认为目前主要有三类地质三维重构算法，即剖面成面法、直接点面法，以及拓扑分析方法。

在综合应用概率统计、模糊、神经网络、插值、积分等理论的基础上，构造了一种新算法（他称之为”泛权”算法），其核心思想就是能对任意M维的连续、非连续边界进行重构分析，并同时能耦合地模拟各种复杂背景因素的影响。

（1）剖面成面法。剖面成面法的基本思路是，在生成大量的地质剖面的基础上，再应用曲面构造法（趋势面法、DEM生成技术）来生成各个层面，进而来表达三维体。

比如国外的三维地质分析软件GEOCOM就是采取此种思路的一个典型。

具体的解决步骤如下：①收集、整理原始地质资料，并进行柱状和综合分层；②建立地质空间多参数数据库；③根据以上资料，应用人工交互式的地质剖面生成软件平台，加上专家的人工干预生成各种各样的空间地质剖面；④分别根据各已计算剖面的地层分布结果，加上专家的干预、分析参数的控制来生成各个地质曲面；⑤建立地层空间曲面构架数据库；⑥应用地质三维展示平台，基于地层空间曲面构架数据库、地质空间多参数数据库，来进行地质三维展示，三维切割分析、方量计算等功能。

（2）直接点面法。直接点面法的基本思路是，直接将原始的散状数据进行有效的分层，直接根据各个层面的标高，应用曲面构造法（趋势面法、DEM生成技术）来生成各个层面。

比如国外的三维地质分析软件ROCKWARE就是采取此种思路的一个典型。其解决步骤基本同于剖面成面法，只是没有下文第3）步，但是地层曲面生成技术相对前者来说要更难一些。（3）拓扑分析法。

拓扑分析法的基本思路就是，基于各个层面的离散点，通过分析这些点的空间拓扑关系，构造地质体。目前来说进行拓扑分析基本采用六面体、四面体模型，或者是Delaunay四面体模型等。

其与剖面成面法、直接点面法，在本质上没有什么区别，还是从离散的点出发去构造地质层面。

卷积神经网络 有哪些改进的地方

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。

目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。

事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。

而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。

然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的”分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

使用神经网络用matlab进行建模，最后的权重值要输出么，怎么输出？得出的模型怎么用来验证和预测？ 20

得出的权值要回赋给这个神经网络，权值就好像黑匣子里边的未知的东西，你通过训练数据得到最佳权值后把它赋给这个黑匣子，黑匣子就成了已知得了，给它一组输入运行就会有相应的输出y，这个输出是我们预测的，需要跟实际的输出比较得出误差，误差大证明系统模型不好，误差小说明系统模型更接近真实的系统，至于权值怎么赋给模型，网上有代码，粒子群优化bp神经网络，遗传算法优化神经网络的都有，我也是看了一段时间，理解的不深刻，建模主要是通过已知的输入输出数据训练网络的权值和阈值，我现在在学习锅炉系统建模和优化，大家可以一起交流学习qq191991427。

帮忙写一份有关数控方面的毕业论文（数控高级）拜托各位大神

数控系统发展趋势 从1952年美国麻省理工学院研制出第一台试验性数控系统，到现在已走过了半个世纪历程。

随着电子技术和控制技术的飞速发展，当今的数控系统功能已经非常强大，与此同时加工技术以及一些其他相关技术的发展对数控系统的发展和进步提出了新的要求。

趋势之一：数控系统向开放式体系结构发展 20世纪90年代以来，由于计算机技术的飞速发展，推动数控技术更快的更新换代。

世界上许多数控系统生产厂家利用PC机丰富的软、硬件资源开发开放式体系结构的新一代数控系统。开放式体系结构使数控系统有更好的通用性、柔性、适应性、可扩展性，并可以较容易的实现智能化、网络化。

近几年许多国家纷纷研究开发这种系统，如美国科学制造中心(NCMS)与空军共同领导的”下一代工作站/机床控制器体系结构”NGC，欧共体的”自动化系统中开放式体系结构”OSACA，日本的OSEC计划等。

开放式体系结构可以大量采用通用微机技术，使编程、操作以及技术升级和更新变得更加简单快捷。

开放式体系结构的新一代数控系统，其硬件、软件和总线规范都是对外开放的，数控系统制造商和用户可以根据这些开放的资源进行的系统集成，同时它也为用户根据实际需要灵活配置数控系统带来极大方便，促进了数控系统多档次、多品种的开发和广泛应用，开发生产周期大大缩短。

同时，这种数控系统可随CPU升级而升级，而结构可以保持不变。

趋势之二：数控系统向软数控方向发展 现在，实际用于工业现场的数控系统主要有以下四种类型，分别代表了数控技术的不同发展阶段，对不同类型的数控系统进行分析后发现，数控系统不但从封闭体系结构向开放体系结构发展，而且正在从硬数控向软数控方向发展的趋势。

传统数控系统，如FANUC 0系统、MITSUBISHI M50系统、SINUMERIK 810M/T/G系统等。这是一种专用的封闭体系结构的数控系统。目前，这类系统还是占领了制造业的大部分市场。

但由于开放体系结构数控系统的发展，传统数控系统的市场正在受到挑战，已逐渐减小。

“PC嵌入NC”结构的开放式数控系统，如FANUC18i、16i系统、SINUMERIK 840D系统、Num1060系统、AB 9/360等数控系统。

这是一些数控系统制造商将多年来积累的数控软件技术和当今计算机丰富的软件资源相结合开发的产品。它具有一定的开放性，但由于它的NC部分仍然是传统的数控系统，用户无法介入数控系统的核心。

这类系统结构复杂、功能强大，价格昂贵。 “NC嵌入PC”结构的开放式数控系统 它由开放体系结构运动控制卡和PC机共同构成。

这种运动控制卡通常选用高速DSP作为CPU，具有很强的运动控制和PLC控制能力。它本身就是一个数控系统，可以单独使用。它开放的函数库供用户在WINDOWS平台下自行开发构造所需的控制系统。

因而这种开放结构运动控制卡被广泛应用于制造业自动化控制各个领域。

如美国Delta Tau公司用PMAC多轴运动控制卡构造的PMAC-NC数控系统、日本MAZAK公司用三菱电机的MELDASMAGIC 64构造的MAZATROL 640 CNC等。

SOFT型开放式数控系统 这是一种最新开放体系结构的数控系统。它提供给用户最大的选择和灵活性，它的CNC软件全部装在计算机中，而硬件部分仅是计算机与伺服驱动和外部I/O之间的标准化通用接口。

就像计算机中可以安装各种品牌的声卡和相应的驱动程序一样。

用户可以在WINDOWS NT平台上，利用开放的CNC内核，开发所需的各种功能，构成各种类型的高性能数控系统，与前几种数控系统相比，SOFT型开放式数控系统具有最高的性能价格比，因而最有生命力。

通过软件智能替代复杂的硬件，正在成为当代数控系统发展的重要趋势。其典型产品有美国MDSI公司的Open CNC、德国Power Automation公司的PA8000 NT等。

趋势之三：数控系统控制性能向智能化方向发展 智能化是21世纪制造技术发展的一个大方向。

随着人工智能在计算机领域的渗透和发展，数控系统引入了自适应控制、模糊系统和神经网络的控制机理，不但具有自动编程、前馈控制、模糊控制、学习控制、自适应控制、工艺参数自动生成、三维刀具补偿、运动参数动态补偿等功能，而且人机界面极为友好，并具有故障诊断专家系统使自诊断和故障监控功能更趋完善。

伺服系统智能化的主轴交流驱动和智能化进给伺服装置，能自动识别负载并自动优化调整参数。 世界上正在进行研究的智能化切削加工系统很多，其中日本智能化数控装置研究会针对钻削的智能加工方案具有代表性。

趋势之四：数控系统向网络化方向发展 数控系统的网络化，主要指数控系统与外部的其它控制系统或上位计算机进行网络连接和网络控制。

数控系统一般首先面向生产现场和企业内部的局域网，然后再经由因特网通向企业外部，这就是所谓Internet/Intranet技术。 随着网络技术的成熟和发展，最近业界又提出了数字制造的概念。

数字制造，又称”e-制造”，是机械制造企业现代化的标志之一，也是国际先进机床制造商当今标准配置的供货方式。随着信息化技术的大量采用，越来越多的国内用户在进口数控机床时要求具有远程通讯服务等功能。

数控系统的网络化进一步促进了柔性自动化制造技术的发展，现代柔性制造系统从点(数控单机、加工中心和数控复合加工机床)、线(FMC、FMS、FTL、FML)向面(工段车间独立制造岛、FA)、体(CIMS、分布式网络集成制造系统)的方向发展。

柔性自动化技术以易于联网和集成为目标，同时注重加强单元技术的开拓、完善，数控机床及其构成柔性制造系统能方便地与CAD、CAM、CAPP、MTS联结，向信息集成方向发展，网络系统向开放、集成和智能化方向发展。

趋势之五：数控系统向高可靠性方向发展 随着数控机床网络化应用的日趋广泛，数控系统的高可靠性已经成为数控系统制造商追求的目标。

对于每天工作两班的无人工厂而言，如果要求在16小时内连续正常工作，无故障率在P(t)＝99%以上，则数控机床的平均无故障运行时间MTBF就必须大于3000小时。

我们只对某一台数控机床而言，如主机与数控系统的失效率之比为10:1(数控的可靠比主机高一个数量级)。

此时数控系统的MTBF就要大于33333.3小时，而其中的数控装置、主轴及驱动等的MTBF就必须大于10万小时。如果对整条生产线而言，可靠性要求还要更高。

当前国外数控装置的MTBF值已达6000小时以上，驱动装置达30000小时以上，但是，可以看到距理想的目标还有差距。

趋势之六：数控系统向复合化方向发展 在零件加工过程中有大量的无用时间消耗在工件搬运、上下料、安装调整、换刀和主轴的升、降速上，为了尽可能降低这些无用时间，人们希望将不同的加工功能整合在同一台机床上，因此，复合功能的机床成为近年来发展很快的机种。

柔性制造范畴的机床复合加工概念是指将工件一次装夹后，机床便能按照数控加工程序，自动进行同一类工艺方法或不同类工艺方法的多工序加工，以完成一个复杂形状零件的主要乃至全部车、铣、钻、镗、磨、攻丝、铰孔和扩孔等多种加工工序。

普通的数控系统软件针对不同类型的机床使用不同的软件版本，比如Siemens的810M系统和802D系统就有车床版本和铣床版本之分。复合化的要求促使数控系统功能的整合。

目前，主流的数控系统开发商都能提供高性能的复合机床数控系统。

趋势之七：数控系统向多轴联动化方向发展 由于在加工自由曲面时，3轴联动控制的机床无法避免切速接近于零的球头铣刀端部参予切削，进而对工件的加工质量造成破坏性影响，而5轴联动控制对球头铣刀的数控编程比较简单，并且能使球头铣刀在铣削3维曲面的过程中始终保持合理的切速，从而显着改善加工表面的粗糙度和大幅度提高加工效率，因此，各大系统开发商不遗余力地开发5轴、6轴联动数控系统，随着5轴联动数控系统和编程软件的成熟和日益普及，5轴联动控制的加工中心和数控铣床已经成为当前的一个开发热点。

最近，国外主要的系统开发商在6轴联动控制系统的研究上已经取得和很大进展，在6轴联动加工中心上可以使用非旋转刀具加工任意形状的三维曲面，且切深可以很薄，但加工效率太低一时尚难实用化。

电子技术、信息技术、网络技术、模糊控制技术的发展使新一代数控系统技术水平大大提高，促进了数控机床产业的蓬勃发展，也促进了现代制造技术的快速发展。

数控机床性能在高速度、高精度、高可靠性和复合化、网络化、智能化、柔性化、绿色化方面取得了长足的进步。现代制造业正在迎来一场新的技术革命。

哪些原理会影响三维重建的图像质量

三维重建基于所谓的三角原理。

对于已经定标的两幅图像(即已知相机的内部参数和外部参数)，假设在两幅图像上，对应点是一对(也就是说是同一点场景物体表面的投影)，则基于两幅图像的投影中心，两条直线经过该一对对应点，最终在空间中汇聚于一点，如此，就提供了场景物体表面中某点的三维立体坐标。

将两幅图像作为例子，指定在同一世界坐标系下这两幅图像的相机矩阵P和P’， 是两幅图像的一个对应点，即它们满足对极几何约束，现在要根据P和P’计算点对应的空间点。

m的反投影线与的反投影线 确定了通过两相机光心的平面一张，不平行的两条射线，必在空间一点交汇。

也即对应点的反投影射线，及其两个相机的基线，是一个三角形，相机的光心和反投影线的交点作为其顶点，要确定的空间点就是交点，如图4.1 所示。

图4.1 三维重建原理有一种例外情况是，三维空间中，分布在两个相机基线上的点，对应点不会完成它的恢复任务，这是由于该情况下，反投影的两条射线重合了基线，故不能唯一确定空间点。

4.2 MVSNetMVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。

虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。

近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。

多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。

相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。

传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。

这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。

由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。

从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。

这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

matlab神经网络可不可以三维训练，二维输出？

可以 你可以对神经元结构进行设置 net=newff(minmax(p),[输入节点数,隐含层神经元个数，输出节点数],{‘tansig’,’purelin’,’logsig’},’trainlm’);。

Original: https://blog.csdn.net/aifamao2/article/details/127095562
Author: 快乐的小蓝猫
Title: 神经网络建模的建模步骤,人工神经网络建模过程