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神經網絡等模型講義：在本講義中，我們將著重講述一些數學建模中常用的算法，包括神經網絡算法、遺傳算法、模擬退火算法和模糊數學方法。用這些算法可以較容易地解決一些很復雜的，常規算法很難解決的問題。由于這些算法都有著很深的理論背景，因此，本講義中不可能也沒有必要詳細地討論這些算法的理論，我們的目標在于應用，大家只需大概了解這些算法的原理，知道能用這些算法解決一類什么樣的問題，并能應用這些算法解決數學建模中的一些問題即可。
因為著眼于應用，所以我們還提供了一些程序代碼，使用者只需套用這些程序，便可使問題得到很好的解決。
第一節 神經網絡
1． 神經網絡的簡單原理
人工神經網絡是根據人的認識過程而開發出的一種算法。假如我們現在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網絡”，通過不斷地給這個網絡輸入和相應的輸出來“訓練”這個網絡，網絡根據輸入和輸出不斷地調節自己的各節點之間的權值來滿足輸入和輸出。這樣，當訓練結束后，我們給定一個輸入，網絡便會根據自己已調節好的權值計算出一個輸出。這就是神經網絡的簡單原理。
因為著眼于應用，所以我們還提供了一些程序代碼，使用者只需套用這些程序，便可使問題得到很好的解決。
第一節 神經網絡
1． 神經網絡的簡單原理
人工神經網絡是根據人的認識過程而開發出的一種算法。假如我們現在只有一些輸入和相應的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網絡”，通過不斷地給這個網絡輸入和相應的輸出來“訓練”這個網絡，網絡根據輸入和輸出不斷地調節自己的各節點之間的權值來滿足輸入和輸出。這樣，當訓練結束后，我們給定一個輸入，網絡便會根據自己已調節好的權值計算出一個輸出。這就是神經網絡的簡單原理。
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