智能信號處理什么是智能？智能可以是名詞，也可以是形容詞。用作名詞，智能是指人類所能進行的腦力勞動，包括感覺、認知、記憶、聯想、計算、推理、判斷、決策、抽象、概括……用作形容詞，智能的意義是：人一樣的、聰明的、靈活的、柔性的、自學習的、自組織的、自適應的、自治的……智能理論的研究包括兩方面：其一是對智能的產生、形成和工作的機制的直接研究；其二是研究如何利用人工的方法模擬、延伸和擴展智能。什么是智能信號處理？能夠使用工具是人類的重要特征。人們對于體力上勝過他們的機器司空見慣，然而，當IBM的計算機（DeepBlue）打敗國際象棋大師Kasparov的時候，許多人坐不住了：計算機如此聰明，它們能力的成長會失去控制，最終危害人類嗎？實際上，勝過人類棋手的計算機，無非是按照程序設計者事先規定的算法行事，是編程者的算法勝了國際象棋大師。什么是智能信號處理？心理活動的最高層級是思維策略，中間一層是初級信息處理，最低層級是生理過程，即中樞神經系統、神經元和大腦的活動，與此相應的是計算機程序、語言和硬件。研究認知過程的主要任務是探求高層次思維決策與初級信息處理的關系，并用計算機程序來模擬人的思維策略水平，而用計算機語言模擬人的初級信息處理過程。這是智能信息處理的起源！智能信號處理智能信號的處理方法神經網絡概念BP神經網絡神經網絡的應用實例1、智能信號處理方法人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

基于人的慢速腦研究；思維觀點:AI不僅限于邏輯思維，還應考慮形象思維、靈感思維，才能促進AI的突破性的發展。快速腦非邏輯腦圖像腦右腦慢速腦邏輯腦學術腦左腦1、智能信號處理方法人工智能神經網絡小波分析模式識別模糊聚類專家系統遺傳算法2.1神經網絡的概念人工神經網絡是從微觀結構與功能上對人腦神經系統的模擬而建立起來的一類模型，具有模擬人的部分形象思維的能力。其特點主要是具有非線性、學習能力和自適應性，是模擬人的智能的一條重要途徑。它是由簡單信息處理單元（人工神經元，簡稱神經元）互聯組成的網絡，能接受并處理信息。網絡的信息處理由處理單元之間的相互作用來實現，它是通過把問題表達成處理單元之間的連接權來處理的。2.1神經網絡的概念神經網絡是人腦的某種抽象、簡化和模擬，反映了人腦功能的若干基本特性：（1）網絡的信息處理由處理單元間的相互作用來實現，并具有并行處理的特點。（2）知識與信息的存儲，表現為處理單元之間分布式的物理聯系。（3）網絡的學習和識別，決定于處理單元連接權系的動態演化過程。（4）具有聯想記憶的特性。2.1神經網絡的概念1943年，美國心理學家McCulloch和數學家Pitts共同提出“模擬生物神經元”的被稱為MP的人工神經元模型，從此開創了對神經網絡的理論研究。2.1神經網絡的概念其中：為閾值為連接權值為激活函數2.1神經網絡的概念神經元模型的作用函數，用以模擬神經細胞的興奮、抑制以及閾值等非線性特性。2.1神經網絡的概念MP模型在發表時并沒有給出一個學習算法來調整神經元之間的來連接權值。但是，我們可以根據需要，采用一些常見的算法來調整神經元連接權，以達到學習的目的。下面介紹的Hebb學習規則就是一個常見學習算法。Hebb學習規則：神經網絡具有學習功能。對于人工神經網絡而言，這種學習歸結為：若第i個和第j個神經元同時處于興奮狀態，則它們之間的連接應當加強，即：2.2神經網絡的互聯模式根據連接方式的不同，神經網絡的神經元之間的連接有如下幾種形式。1）前向網絡前向網絡結構如下圖。神經元分層排列，分別組成輸入層、中間層（也稱為隱含層，可以由若干層組成）和輸出層。每一層的神經元只接受來自前一層神經元的輸入，后面的層對前面的層沒有信號反饋。輸入模式經過各層次的順序傳播，最后在輸出層上得到輸出。感知器網絡和BP網絡均屬于前向網絡。2.2神經網絡的互聯模式2）有反饋的前向網路其結構如下圖。輸出層對輸入層有信息反饋，這種網絡可用于存儲某種模式序列。如神經認知機和回歸BP網絡都屬于這種類型。2.2神經網絡的互聯模式3）層內有相互結合的前向網絡其結構如下圖。通過層內神經元的相互結合，可以實現同一層內神經元之間的橫向抑制或興奮抑制。這樣可以限制每層內可以同時動作的神經元素，或者把每層內的神經元分為若干組，讓每一組作為一個整體進行運作。例如，可以利用橫向抑制機理把某層內具有最大輸出的神經元挑選出來，從而抑制其他神經元，使之處于無輸出的狀態。2.3神經網絡的學習方式神經網絡的學習也稱為訓練，指的是通過神經網絡所在環境的刺激作用調整神經網絡的參數（權值和域值），使神經網絡以一種新的方式對外部環境做出反應的一個過程。能夠從環境中學習和在學習中提高自身性能是神經網絡的最有意義的性質。根據學習過程的組織方式不同，學習方式分為兩類：有監督學習和無監督學習。2.3神經網絡的學習方式1）有監督學習：對于監督學習，網絡訓練往往要基于一定數量的訓練樣本。訓練樣本通常由輸入矢量和目標矢量組成。在學習和訓練過程中，網絡根據實際輸出與期望輸出的比較，進行連接權值和域值的調節。通過將期望輸出成為導師信號，它是評價學習的標準。最典型的有監督學習算法是BP算法，即誤差反向傳播算法。2.3神經網絡的學習方式2）無監督學習：對于無監督學習，則無教師信號提供給網絡，網絡能夠根據其特有的結構和學習規則，進行連接權值和域值的調整。此時，網絡的學習評價標準隱含于其內部。智能信號處理智能信號的處理方法神經網絡概念BP神經網絡神經網絡的應用實例3.1BP神經網絡有導師的學習方式輸入量與輸出量構成一個訓練對正向+反向的數據流學習過程正向：輸入層各級隱層輸出層反向：輸出層各級隱層輸入層BP神經網絡是一種多層感知神經網絡，采用誤差反向傳遞學習算法（ErrorBackPropagation），基本結構包括輸入層、中間層（隱含層）和輸出層，每層都由節點組成。3.1BP神經網絡誤差逆傳播神經網絡(BackPropagationNeuralNetwork，簡記作BP網絡)工程實際中運用最為廣泛的一種神經網絡。3.1BP神經網絡①輸入模式從輸入層經隱含層傳向輸出層的“模式順傳播”過程②網絡的期望輸出與實際輸出之差的誤差信號由輸出層經隱含層向輸入層逐層修正連接權的“誤差逆傳播”過程③由“模式順傳播”和“誤差逆傳播”的反復交替進行的網絡“記憶訓練”過程④網絡趨向收斂即網絡的全局誤差趨向極小值的“學習收斂”過程。性能（誤差）函數3.1BP神經網絡初始化W輸入和期望輸出計算隱層和輸出層的輸出迭代次數加1調節輸出層和隱層的連接權值改變訓練樣板訓練樣終止？迭代終止？NoNoyy基本流程3.1BP神經網絡BP神經網絡的運行包括兩個階段訓練或學習階段（trainingorlearningphase）

向神經網絡提供一系列輸入－輸出數據組，通過數值計算方法和參數優化技術，使節點連接的權重因子不斷調整，直到從給定的輸入能產生所期望的輸出。預測（應用）階段（generalizationphase）

以訓練好的網絡，對未知的樣本進行預測。①輸入、輸出層節點②網絡層數③激活函數的選擇④隱含層節點數的確定⑤學習速率和沖量系數⑥網絡的初始連接權值3.2BP神經網絡設計要點輸入層節點數：即實際問題中的因素個數，或稱因變量個數初始值預處理：預處理方法有歸一化處理、標準化處理和主成分分析等。常采用的是歸一化處理,即將輸入、輸出數據映射到[-1,1]范圍內,訓練結束后再反映射到原數據范圍。輸出層節點數：實際問題中所要預測的值個數，或稱自變量個數網絡層數即確定隱層層數。一般認為，增加隱層數可以降低網絡誤差提高精度，但也使網絡復雜化。設計神經網絡應優先考慮3層網絡（即有1個隱層）。一般地，靠增加隱層節點數來獲得較低的誤差，其訓練效果要比增加隱層數更容易實現。隱層節點數目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法，主要是按經驗選取。一些經驗公式可以參考N=輸入節點*75%N=sqrt(輸入*輸出)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；隱層節點數必須小于N-1（N為訓練樣本數）；訓練樣本數必須多于網絡模型的連接權數，一般為2~10倍。激活函數：常采用Sigmoid型函數學習速率：過大加快收斂，但會導致系統震蕩。初始權值選取：選擇一組介于-0.5～0.5之間的值作為網絡初始權值。優點：廣泛的適應性和有效性

廣泛應用于日常生活各個領域，包括材料性能預測、環境污染防治系統建模、心理學預測、產品銷售預測、價格預測、市場供求分析、證券投資分析、農業災害預測等，并取得了良好的擬合結果。3.3BP神經網絡的優缺點(1)BP算法的收斂速度慢，不能保證網絡收斂；(2)BP算法從數學角度看是一種梯度最速下降法，這就可能出現局部極小的問題；(3)BP網絡中隱含層神經元的數目目前僅有一些經驗的選取方法；(4)BP網絡并沒有反饋存在，只是一個非線性映射系統；(5)BP網絡的泛化能力較差。缺點：4、BP神經網絡的應用函數擬合：

使得輸入P1=1:2:200

輸出為T1=sin(P1*0.1）謝謝！！內容總結智能信號處理。人工神經網絡是從微觀結構與功能上對人腦神經系統的模擬而建立起來的一類模型，具有模擬人的部分形象思維的能力。網絡的信息處理由處理單元之間的相互作用來實現，它是通過把問題表達成處理單元之間的連接權來處理的。神經網絡是人腦的某種抽象、簡化和模擬，反映了人腦功能的若干基本特性：。（1）網絡的信息處理由處理單元間的相互作用來實現