人工智能实验报告-bp神经网络

作业8

编程题实验报告

（一）实验内容：

实现多层前馈神经网络的反向传播学习算法。使用3.2节上机生成的数据集对神经网络进行训练和测试，观察层数增加和隐层数增加是否会造成过拟合。 （二）实验原理：

1）前向传播：

以单隐层神经网络为例（三层神经网络），则对于第k个输出节点，输出结果为：

在实验中采用的激励函数为logistic sigmoid function。 考虑每一层节点中的偏差项，所以，在上式中：

x0?1,wj0?b(l)

在实验中，就相应的需要注意矢量形式表达式中，矢量大小的调整。

2）BP算法：

a) 根据问题，合理选择输入节点，输出节点数，确定隐层数以及各隐层节点数； b) 给每层加权系数，随机赋值；

c) 由给定的各层加权系数，应用前向传播算法，计算得到每层节点输出值，并计算对于所有训练样本的均方误差；

d) 更新每层加权系数：

(l)

其中，?i(l)?(yi?di)?h'(ai(l)),?(l?1)??(?i?wji?h'(ai)，???j最后一层其它层

e) 重复c)，d）迭代过程，直至迭代步数大于预设值，或者每次迭代误差变化值小于预设值时，迭代结束，得到神经网络的各层加权系数。 （三）实验数据及程序：

1）实验数

作业8

编程题实验报告

（一）实验内容：

实现多层前馈神经网络的反向传播学习算法。使用3.2节上机生成的数据集对神经网络进行训练和测试，观察层数增加和隐层数增加是否会造成过拟合。 （二）实验原理：

1）前向传播：

以单隐层神经网络为例（三层神经网络），则对于第k个输出节点，输出结果为：

在实验中采用的激励函数为logistic sigmoid function。 考虑每一层节点中的偏差项，所以，在上式中：

x0?1,wj0?b(l)

在实验中，就相应的需要注意矢量形式表达式中，矢量大小的调整。

2）BP算法：

a) 根据问题，合理选择输入节点，输出节点数，确定隐层数以及各隐层节点数； b) 给每层加权系数，随机赋值；

c) 由给定的各层加权系数，应用前向传播算法，计算得到每层节点输出值，并计算对于所有训练样本的均方误差；

d) 更新每层加权系数：

(l)

其中，?i(l)?(yi?di)?h'(ai(l)),?(l?1)??(?i?wji?h'(ai)，???j最后一层其它层

e) 重复c)，d）迭代过程，直至迭代步数大于预设值，或者每次迭代误差变化值小于预设值时，迭代结束，得到神经网络的各层加权系数。 （三）实验数据及程序：

1）实验数

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：专 业：姓 名：学 号：

级软工三班 软件工程 李XX

2010 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

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：专 业：姓 名：学 号：

级软工三班 软件工程 李XX

2010 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

人工智能课内实验报告

主观贝叶斯方法的研究

一、 实验题目

主观Bayes方法的研究。

二、 实验目的

在证据不确定的情况下，根据充分性量度LS、必要性量度LN、E的先验概率P(E)和H的先验概率P(H)作为前提条件，分析P(H/S)和P(E/S)的关系。

三、 实验原理

1、 证据不确定性的表示

1. 在主观Bayes方法中，证据的不确定性用概率表示。对于证据E，由

用户根据观察S给出P(E|S)，即动态强度。用P(E|S)描述证据的不确定性 （证据E不是可以直接观测的）。

2. 证据肯定存在时，P(E|S)=1；

3. 证据肯定不存在时， P(E|S)=0； 4. 证据具有不确定性时， 0

1．当证据E愈是支持H为真时，则应是使相应的LS值愈大。 若证据E对H愈是必要，则相应LN的值愈小。

2. 不能出现LS>1且LN>1的取值

因为： LS>1：表明证据E是对H有利的证据。

LN>1：表明证据?E是对H有利的证据。

3. 不能出现LS<1且LN<1的取值

因为：LS<1: 表明证据 E是对H不利的证据。

LN<1：表明证据?E是对H不利的证据。

4. 一般情况下，取LS>1， LN<1。 3、证据不确定的情况

在现实中，证据肯定存在和肯定不存在的极端情况是不多的，更多的是介于二者之间的不

人工智能 实验报告

姓 名 班 级 开 设 学 期 实实验验题日目 期 评评 定 成 绩 评 定 日 期 定王瑞 数字1302 学 号 指 导 教 师 20135018 于瑞云 2015-2016第二学期 Experiment 4: Traveling Salesman Problem, TSP 2016.5.11 人签字 东北大学软件学院

人工智能实验报告

一、 实验目的

了解TSP问题，并使用遗传算法解决TSP问题。 二、实验内容与实验步骤

1． 给出数据结构或函数定义

int distance[10][10]={0};//城市距离 typedef struct {

int path[10]; //个体的路径信息 int cost; //个体代价 }solution_t;

solution_t max={{0},30000};//保存最优解 //读取两地距离信息 void read_distance() //初始化种群

void init_poplation(solution_t init[10]) //种群适应度计算

void compute_fitne

《 — 人工智能方向实习—》

实 习 报 告

专业： 计算机科学与技术 班级： 12419013 学号： 姓名：

江苏科技大学计算机学院

2016年 3 月

实验一 数据聚类分析

一、实验目的

编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容

k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段

k-means算法接受参数k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所

获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高.

四、实验条件

Matlab2014b

五、实验步骤

(1) 初始化k个聚类中心。

(2) 计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3) 计算(2)分类后，k个类别的中心（即求聚类平均距离）

(4) 继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化)

六、实验代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% main.m

% k-means algorithm % @author matcloud

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clos

课 程 实 验 报 告

学年学期课程名称实验名称实 验 室专业年级学生姓名学生学号提交时间成 绩任课教师 2015—2016年第一学期 人工智能原理与技术 PROLOG语言编程练习 无 电气134 赵倩 2013011989 2015.12.28 樊强

水利与建筑工程学院

1

第一章 PROLOG语言编程练习

1.1 实验目的

加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。

（1）熟悉PROLOG语言编程环境的使用；

（2）了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法；

（3）了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法；

1.2

“人工智能”实验报告

专业 智能科学与技术

班级 学号 姓名 日期：2015.

实验一 搜索策略

一 实验内容

1. 熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程；比较不同算法的性能。

2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序，改变其启发函数定义，观察结果的变化，分析原因。

3. 熟悉和掌握各种搜索策略的思想，掌握A*算法的定义、估价函数和算法过程，理解求解流程和搜索顺序。

二 实验思路

1．分别以各种搜索算法为例演示搜索过程，分析各种算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程，分析估价函数对搜索算法的影响，分析某种启发式搜索算法的特点。进入演示系统后，选择搜索策略演示程序，可从多种不同搜索算法选择装载相关源文件。实验步骤如下： (1)选择不同的搜索算法，点击“autosearch” 观察搜索过程。 (2)设置不同属性，观察搜索过程的变化。

(3)观察运行过程和搜索顺序，理解启发式搜索的原理。

(4)算法流程的任一时刻的相关状态,以算法流程高亮、open

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减