BP神经网络模型的原理及在心理学领域的应用

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现代预防医学 20年第 3卷第 1期 06 3 0

Moe Peet e d i, 06、 1 3 o1 dm rv i in 20, r .,N . n v Me c e 03 0

【综述】

B P神经网络模型的原理及在心理学领域的应用张军综述，黄子杰审校[关键词]人工神经网络模型；统计方法；心理 [中图分类号]R 9 . 3 51 [文献标识码]A [文章编号]10—80 (0 6 0 8 4 3 0 3 5 7 2 0 )1—15—0期望值间的误差信息沿原路返回。通过修改各神经元的权

人工神经网络 (ric l erl e ok,A N)是一 atia n ua nt rs N f i w门涉及生物、电子、计算机、数学和物理等的交叉学科， 它是机器模拟人脑智能活动的杰出代表。根据学习方法 (算法 )的不同，可以构成不同的网络。目前，已发展了几

值，减少误差，继续循环，直至全网络误差收敛到规定的值内为止。所以这种网络称为 I神经网络。要利用神经网 络进行分析，必须事先对其进行训练。训练的目的是调节神经元间的联系强度 (权重系数 ),使网络的输出应变向量与已知训练样本的应变向量之差最小。

十种神经网络，例如连接型网络模型、玻尔茨曼机模型、 多层感知机模型和自组织网络模型等。其中，应用最为广泛的是多层感知机神经网络，多层感知机神经网络的研究始于 2 0世纪 5 0年代，但一直进展不大。直到 18 9 5年，

设含有”个节点的任意网络，各节点之特性为 S ro ini g d型。为简便起见，指定网络只有一个输出 Y,任一节点 i的输出为 0,并设有 N个样本 (, )(趣走=l,3,2,…,

R re at un l r等人提出了误差反向传递学习算法 ( P算法 ) h B,才引起了人们的重视，掀起了研究神经网络的热潮 2 l 1,。 3

N),对某一输入趣，网络输出为，节点 i的输出为 0 ,节点的输入为 nt=∑W k ei k O,,并将误差函数定义为：

1 B P神经网络模型的原理和结构B ( ak—P oaain P Bc rpg t )神经网络从模拟生物的神经 o网络出发，最基本的 B P网络是 3层前馈网络，即输入层、 隐含层、

输出层，其拓扑结构如图 1所示[ 。输入层隐含层输…层

E寺. (— k= Y Y k )其中 )为网络实际输出，定义 E= (k k,=, l【 k Y—Y ),8 k

蔫，Q叭于= Hk=是舞=O,=8k k k, O,

当j为输出节点时，0k k i =Y一

(k Y)f nt )( Y - k,( ek公式 1 ) )

若j不是输出节点，则有

o盟一

一垦旦a

一

翌堡

j nt—a I8 e— qk nt) ek 0k nt a f ek一8 j i k (|8 8 e k Ek n ta

图 1 B神经网络模型 P

8 ma n qk qk 1 k a一==

B P算法的主要思想就是求出误差对所有权系数的偏导数，然后利用梯度下降法来修正各个连接权系数，以减少误

￣ 8 k E ce 9 t n w Q n、 n qk 1a ” k.

差。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用激励函数通常选取 S型函数，如因此

一 e1 d w一∑Omkw , t 2删= ”∑: nk . 9 n afI (ej 8=f nt)∑ak k k mW嘶

厂；= (南[ )

1kk: 08 Ei n点，则 B P算法为： 第 l,选取初始权值 w。步

’

式中 Q为调整激励函数形式的 S m i i od参数。该算法 g的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。 每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层没有得到期望的输出，则转入反向传播，将输出值与[作者单位]福建医科大学公共卫生学院，福州，30 0 504[作者简介]张军 (9 9 ) 17 -,男，硕士在读，主要从事心理统计学技术方面的研究 .

如果有 M层，而第 M层仅含输出节点，第一层为输入节

第 2步，重复下述过程直至收敛：口.口.对于是到 N =1

口 .计算 O ),n t￣的值 (向过程 ) ek1 j]正； b .对各层从 M到 2反向计算 (向过程 ) )反；

b .对同一节点∈M,由公式 l .b和公式 2计算 8; ) k

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Mo e P eet e dm r ni v v M

,. o

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第 3,修正权值，,步 =WO—t LOE aW 0 a aw。

,>0 ,其中

上优点，但其理论研究还有待完善，技术上有诸多的限制： ①B P神经网络模型能在诸多的影响因素中找出最主要的几

个因素，但对于多层神经网络模型而言，其计算过程复杂， 不能给出变量间可解释的具体函数关系。②学习速度太慢，即使一个比较简单的问题，也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛，容易陷入局部极小值；③网络隐含层的数目与隐含层单元的选择尚无理论上的指导，而是根据经验确

从上述 B P算法可以看出，B P模型把一组样本的 I 0/

问题变为一个非线性优化问题，使用的是优化中最普通它的梯度下降法。如果把神经网络看成输入到输出的映射， 则这个映射是一个高度非线性映射。 学习样本的大小是影响 B P神经网络性能的关键。学习样本增加，则网络更容易收敛到全局最优，且其预测性能

定。④要建构良好的网络结构，设计者必须精心设计网络参数，在网络运行中还要进行大量调整。

也逐渐提高。学习样本增大到一定程度，则隐层节点的数目对网络影响不大，学习精度对网络的影响也不大，而且网络很稳定，预测效果也很好。

3人工神经网络技术在心理学领域的应用近年来，人们已开始将神经网络技术应用到心理学领域。Mae hl￥ ut 9提出一个模拟儿童认知发展的神 r ca和 hl[J s z经网络模型。该模型采用级联相关算法，应用于研究儿童

人工神经网络模型大多是通过软件来模型的。国外开发的神经网络软件种类很多，商业性软件如 S S公司开发 A的用于数据挖掘的人工神经网络软件包，免费软件大多是由研究机构开发的，如 S NS软件，国内也有不少软件有 N神经网络建模的功能，如 DP S软件，L Ne P n i t F软件包。

排序能力的发展，果好于符号规则模型，研究结果表效其明，儿童排序能力发展是连续的细微变化。P i等¨ J re U c针对目前心理评价主要依靠专业知识的现况，提出在临床诊断中应用人工神经网络技术，并在两例临床诊断过程中

证明有很好的适用性。Sel pr等人【立吸毒人员的人工神经网 J建络诊断模型，结果也证明模型预测结果与临床诊断一致性较好，正确率达到 9%。 0

2人工神经网络与传统统计方法的比较2 1人工神经网络的理论研究对于 A . NN模型与传统统计学方法关系的理论研究，主要集中于 B P网络与回归分析

上。H mi等 J o k在理论上已证明神经网络能任意逼近一大类函数，揭示数据中所蕴含的非线性关系，因此统计学中复杂的多元非线性回归问题可以通过神经元网络来解决。 国内也有研究表明_,单层 B 6 J P网络模型与 bgsc回归模 ii t

我国心理学工作者在国外有关研究的基础上，利用神经网络模型在汉语认知研究方面取得了一定的成果。张东松【 j提出了一个句子格角色分配的神经网络模型 1等 ( R M) C A,该模型采用 B P算法调整网络各层间的联结权重，包括一个词汇分布表征输入层，两个隐含层和一个角色输出层，经过 18个句子的训练后，正确率达到 8%。 0 7 明宏和张厚粲_ J出了汉语句子阅读的宽松规则混合计算 1提 3

型具有一致性，其权重系数与回归系数等同。一般能用回归分析方法解决的问题，也可用神经网络解决。含有一个

隐含层的 B P模型即可逼近任何连续函数，实现非线性可分，适用于解决非线性的多变量回归问题。其处理非线性问题的能力一般优于传统统计分析方法。它可以识别自变量与反应变量间的复杂的非线性关系，以及变量间可能的文互作用[ 。 2 2人工神经网络技术的优点 .与传统的统计方法相比， 人工神经网络具有无可比拟的优点：①常规的影响因素分析方法如线性回归模型 l oi i引、l sc回归模型[等往往要求 gt ]

模型 (P M)该模型是并行分布加工和符号主义范式结 RH,合的混合结构网络，采用分布表征与符号表征并存/态多动资源并行交互作用的加工机制进行分阶段计算机模拟。陈冰梅等 _J 1采用专家知识与 B P神经网络相结合的方法，编

制了儿童心理障碍标准化诊断系统，共查对 15例，人机 9诊断均完全符合，有较高的正确性。[参考文献][]Muh rA,Deha d M.Ap

lai fat ia n ua nt 1 ke s pn eJ pi t n o ric l e rl e. c o f i

资料服从正态分布或经变量变换后服从正态分布，且自变量、因变量之间的关系为线性关系，但实际资料不可能完全满足这些条件，神经网络模型对资料的性质要求较低， 可以拟合任意非线性关系，为非线性资料的处理提供了一种新思路。②避免了在建模过程中如何正确设定函数形式，

w r t c r e g xe s t s[] C m u r ad ok i s ut a ds n e p￣ y e sn r u l i s m J . o p t n eStu t rs 1 9 r cue。 9 5, 5 4: 3 7— 3 . 6 70

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扩充了回归建模研究中的函数类型，能提示系统内部存在的关系，使变量选择研究更具一般性，为在结构未知下的变量筛选开辟了途径。③传统对于强影响点和异常点的处理往往是通过回归诊断，使模型能更多地照顾到大多数点的影响。而 B P人工神经网络充分考虑强影响点所包含的信息，能够为决策提供一定的帮助。④神经网络模型能同时

[]唐启义，冯明光 .实用统计分析及其 D S 4 P数据处理系统[ . M]北京：科学出版社。2 o,6 7—3 9 o2 3 6.【 H mi 5 o kK,Siccm eM,W ht J t ho b n i H.Muta e ewadn t e llyrf d r e. i e

处理几百种因素，其中某些因素与问题求解只有很小的相关性，但将它们集合起来考虑，可使困难问题的求解更加精确。 2 3人工神经网络技术的不足 .虽然人工神经网络具有以

w r eu i r l prx a r J .N ua N t ok 99 ok r n e a a p l t s[] e l e r,18, a v s o m o r w2: 3 9—36 . 5 6

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链球菌溶血素 S O有抗原性，能使机体产生抗 O抗体 L (S ) A O。一般 8%-9%患者于链球菌感染 2 5 - 0~3周后，到病愈后数月或 1内均可查到抗 O抗体。S O对氧不稳定，年 L 是细菌的生长指数期和稳定期表达产物。动物实验证明， S O能使血管收缩，增加毛细血管渗透性，血栓形成，皮 L肤坏死，引起心肌毒性或死亡等。S O在血液中的活性及 L

实这 3例 A O的滴度也呈相应的明显增强。研究证实， SS O与靶细胞的膜形成多个跨膜小孑 ( lsb nt oe) L L mu i ui prs, tu 在如红细胞、白细胞、巨噬细胞、血小板等其他细胞-。 6 J也有学者认为 S O介导白细胞的毒性可能有毒株依赖 L性[l 3。

乳胶凝集试验是一种快速简便的筛选方法，血用量少，可以在做血常规时同时取样，也可用抗凝血尽早发报告。

在细胞膜上的活化可引起机体的免疫系统的过度刺激。 G bieSe g a r 1 i i等研究得出，S O的细胞毒性是由于其保护 e r L了 GA goPA s etcci S( ru t pooc)免受巨噬细胞的吞噬，而加 r

发热是链球菌感染的常见症状，利用快速检测 A O对患者 S抗生素的早期使用，是有很大帮助的。有报道显示，20 04年纽约 S ygn菌株 1%~3%对 eyho c .po ee s 4 4 n trmyi n耐药，

强了细菌的毒性作用[引。一般认为抗“ O”滴度达到 4 0认 0为链球菌感染活动期。本文在幼J 4于 3岁的人群中发热 L,患者的阳性率显著偏低，而滴度 2 0的比例占 7%,这可 0 2能与幼儿接触外界的机会以及其抗体的产生的规律有关， 当初次免疫时抗体的滴度较再次免疫的强度有关，这也可以从 3 8岁的人群的阳性滴度强度中可以看出。也有报~l道显示婴儿出生时就带有母亲的 A O滴度，1 S~3岁时 A O S滴度未显示

GA S的感染率升高。小于 2岁的幼儿中，> 5%的病人 A O滴度低于 5单位，没有 1 0 S 0例病人大于 16 6的正常值。而在学龄儿童中的滴度明显增高-。随着年龄 4 J

0 8 -2%对氯洁霉素耐药，无一例对青霉素耐药"。青霉素 J仍然是其首选药物。

[参考文献]『] L URE C UY N, 1DE P NE L W, 1AGN 1 A N E NG E L HI E E’ SFERR0NI ta. M oe ua ie ilg fS rp ooc sp o .e 1 l lrEpd m oo y o te tccu y— c

gnsi i r hr ue hrn oo sli I E dmi lJ ee n/ A e W ee n a Act ayg tniis s ne c J . P l t jun f l i l coil y 9 7,2 1—2 1 . o rao i e rbo g,1 9 l cna mi o 1 1 14

[]A d l f r i .G u t p cc h 9 0 J, 2 nmu aE s a o l t t u r p A s et oc i t 1 9 s[] o r o in eJ u n l f t co i h mo h rp,2 0 o r a o i r ba C e t ea y 0 0,4,3 2 An mi l 5—1 .

的增长，A 0的滴度开始有所下降，这与各年龄层的易感 S性有关。但 l以后各年龄组问差异无统计学意义。 5岁 链球菌感染一般引起外周血白细胞的升高。但统计得出 WB C正常占半数以上，但其中性粒细胞的比例升高反而

[]G bie i i o t y e,Mi al .We e,e a y 3 a r l S r .C l t C w s c eg ee c eR h s l t .C - ss 1ttxcEfet fS rpoy i a d te t lsn S En a c h oo i fcso te tlsn O n S rpoyi h n et e

vi lne fP ol cpu t ou t pooc J .i- r ec or Enasl e Gr pA Sr tcci[] n u o y ad efc ina di et o n mmu i nt 2 0 y, 0 3,44 6—45 5.

占多数，是否与现在抗生素广泛及较早的使用有关，还是与链球菌外毒素的作用有关。从国外的资料显示，链球菌溶血素 ( L S O)对白细胞有破坏作用

,可引起白细胞内溶酶体释放，继而溶解。有报道显示外毒素可刺激单核巨噬系统产生 TN F一口 L一6、I,引起白细胞反应。Mi al c e h Sasn等研究得出，S O可以通过 P 8 P ( tgn— t e x L 3 MA Mi e o A t ae rtnK ns)和 P ci tdPoe iae v i KC使肥大细胞产生 TN F一口、

[]m dln .cn i hm.P t gns r p t p cc l 4 ae i w u n ga ee n ah eei f o Sr t oc o s G u A eo a o If t a mio ioyr i s[] 0 0 4 0 1 . ne i s l il c b l v w J .2 0, 7—5 1 co ic r o g e e []Mi a t sn hii lr hio h Rc t,e a 5 c e S s,C r t Mu e,C r tp i e t】 h l a e sa n l s hr .TheS rpo o cl oo i rp oy i Aciae atCelTo te tcc a Ex txnSte t lsnO t tsM s l v s Pr u eTu d o c morNer ssF co p ab 3 i g n—Aciae coi a trAlh yp 8 M t e o t t v d Prti n s— a d Prti n s — o en Kia e— n o en Kiae C—De e d n P t wa s p n e t ah y

l net nadi J .ifco J i n mmu i,20,6 7—67 . nt y 0 3 1 1 17 1 i c, J G. A. W . B mh r r ad G. W e a n 6J r h . H s, e ei, n me i n.￣mM oinpcuesu yo h o i cino tc t lsn n lu o t it r t d ft et xcato fsrpoyiso e k - o

I L一6等前炎性细胞因子。过度的刺激肥大细胞可能导致 T F—a的过量，因此促使了毒性链球菌综合征 J N。本案中有 3例幼儿上呼吸道感染患者 WB C随病程的延长，而呈下降趋势，且 TN F—a、I L一6远远高于正常，面部可见红色皮疹，颈部可触及蚕豆大小的淋巴结数枚，有相对缓脉

cts[] .E p ye J .J x .Me .16,1 8 2—2 8 d 9 3 1:2 3 2 .[

]K Ln M imoJ,a dA mi rIces gat i i r i- 7 j,P Te r n Ko s nr i io c e s a a n n b t s

t c o s et ocss c s nN w Y r Ct[] y - n r o a e f t p ccu p i e ok i J .I rn eei y aso e 0 4 1 4 ( ) 1 7 0 c p .2 0, 1 7:1 4—5 .

象。排除了药物因素，是否与 S O的溶细胞性有关呢？确 L(上接第 15 8 5页)[]Jc Tu 7 akV .Ad atg ddsd at e f s ric l erl v ae a i v a so i atia nua n sn a ng un g fi n two k es slgsi rg eso o r it nme i u cme e rsv ru o it e rs infrp e ci d c o to s c d o l a

[收稿日]2 0— 1 1期 05 1 6—11 p r 1 LS i J e,G cir,A B zet,e a.Th s f ric l e- Shl i a ezt o l 1 eueo tia nu a fir ewok to oo n t eass me to v le a it l a n t rsmeh d lg i h se s n f“ un rbly” t y i o h r i s m o r o p odes apei n r td f1 0 eonu a n amyc r ss lir: r l e g miay su yo 7 c ss i ie t e M itr Ho pt f L g M e iie o rn &e n d h lay s i o e a s i l a l d cn fVeo a

[] Jcn p e o,1 9, 9( 1:12—13 . J . l i mi 9 6 4 1 ) 2 5 2 1 iE d l []倪宗瓒 .卫生统计学[ .北京：人民卫生出版社，2 0, 8 M] 001 2— 1 8. 3 3

l] us e ss,19,3 ( ) 5—8 . J .S bt Us Mi e 9 8 3 3:5 5 6 u

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1 MaecaD,S uzT

Dee p n f hlrn eiin 9 rshl J h l R t vl met i e’sS r t: o oC d ao

A C n e i i A poc[] on c o c ne 9 9 1 on c o s pra J .C n e i Si c,1 9,1 t nt h tn e() 4 2:19—16 8.[0 1]RK P c,E pt ae,T o e,ea.Ap ln ric l r e LS i g l JD wny t i n a 1 p i atii yg fa

[4 1]陈冰梅，李雪荣，苏林雁，等 .儿童心理障碍标准化诊断与

n u l e okn&I t l i l ei n m k[] sco er t r o s oc n a dc i ai J .P yhl anw ic s o g nAs s,20 s s 0 0,1 ( ) 0—5 . e 2 1:4 1

治疗的人工智能专家系统[ .中国心理卫生杂志，19, M] 981 () 3 2 4:2 4—2 6 3.

[收稿日]2 0—0—2 期 05 9 8

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