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1.1. 建模研究领域 1
1.2. 研究内容 2
2. 实验设计介绍 3
2.1. 实验设计概述 3
2.2. 现有方法 3
2.2.1. 拉丁超立方实验设计 3
2.2.2. 正交实验设计 4
2.2.3. 均匀实验设计 5
2.3. 实验设计优越性 5
3. 神经网络介绍 6
3.1. 神经网络工作原理 6
3.2. 神经网络国内外的发展 8
3.2.1. 国外神经网络的发展 8
3.2.2. 国内神经网络的发展 9
3.2.3. 神经网络发展现状 10
3.2.4. 目前遇到的问题 12
3.3. 神经网络特性 12
3.4. 现有方法 13
3.5. BP神经网络 13
4. 基于DOE的神经网络建模 15
4.1. 问题描述 15
4.2. 实验设计筛选数据 15
4.2.1. 拉丁超立方实验设计 15
4.2.2. 正交实验设计 18
4.2.3. 均匀实验设计 19
4.3. 建模方法的选择 22
4.4. 用Matlab实现神经网络建模 22
4.5. 确定神经网络的结构 23
4.5.1. BP神经网络节点数的确定 23
4.5.2. 神经元上传递函数的选取 24
4.5.3. BP网络训练算法的选取 24
4.6. 建模结果分析 26
4.6.1. 拉丁超立方输入数据建模结果 26
4.6.2. 正交设计输入数据建模结果 28
4.6.3. 均匀设计输入数据建模结果 29
5. 结论与展望 32
5.1. 结论 32
5.2. 展望 32
致谢 34
参考文献 35
附录一 37
附录二 44
附录三 45
附录四 46
附录五 47
附录751 48
1. 绪论
人工神经网络从被人们所发现诞生到现在已经有751十多年了，现在已经成为一门日趋成熟，应用日趋广泛的新兴学科。随着神经网络理论的深入研究，以及计算机能力的提高，神经网络的应用领域也在不断的扩大，同时应用水平也需要不断的提高，最终达到人们在各个领域使用的目的，这便是神经网络研究的最终目标。神经网络研究在在这十几年内又有了新的突破性的进展，因此，许多科学家又开始投入到神经网络的研究，并迎来了神经网络研究的又一个热潮。可以预见，神经网络将使电子科学和信息学产生革命性的变革，人们的狂热研究，给神经网络理论研究带来了一些新的理论和新的方法，这些必将会给21世纪的科学研究带来新的突破。
神经网络理论研究有着非常广阔的前景，同时这个领域的研究有充满挑战。对于神经网络的研究，人们的思文方式正在转变：从线性的思文转到非线性的思文。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，我们在计算智能的层次上研究非线性动力系统、混沌神经网络以及对神经网络的疏离研究。进一步研究自适应性性子波、非线性神经场的兴奋模式、神经集团的宏观里学等。因此，非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力，也是它面临的最大挑战。除此之外，必须分析这些网络模型的计算复杂性以及正确性，从而确定计算是否经济合理。