人工神经网络教程：rtcm电文分析与权值调整

"该文主要讨论了人工神经网络中的权值调整策略，特别是与GPS差分协议RTCM电文分析和应用相关的技术。文中提出了一个基于竞争学习算法的神经网络模型，该模型通过归一化处理输入模式，寻找获胜神经元，并通过调整获胜邻域内的权值来优化网络性能。这一过程涉及到神经元之间的欧式距离计算，权值更新公式，以及退火函数的学习率调整。此外，提到了人工神经网络的基础理论和应用实例，适合作为智能科学与技术专业教学参考。" 在人工神经网络中，调整权值是至关重要的一步，它直接影响着网络的学习能力和预测准确度。描述中提到的步骤展示了如何在竞争学习算法中执行这一过程： 1. **接受输入**：首先，从训练集随机选择一个输入模式，并进行归一化处理，以确保不同尺度的数据在同一水平上比较，这有助于网络更有效地学习。 2. **寻找获胜神经元**：计算输入模式与每个神经元的权值向量的点积或欧式距离，找到与输入模式最匹配的神经元，即获胜神经元。 3. **定义优胜邻域**：以获胜神经元为中心，设定一个邻域Nj(t)，邻域大小会随着训练时间t的增加而收缩。这样的设计有助于网络逐渐聚焦到最相关的权重更新上。 4. **调整权值**：在优胜邻域内的所有神经元，根据特定的学习率η(t, N)调整它们的权重。η(t, N)通常是一个随时间和邻域拓扑距离衰减的函数，以避免过快收敛或陷入局部最优。 5. **退火函数**：η(t, N)的选取影响学习速率，例如可以使用指数衰减函数η(t) = η(t)e^(-N)，其中η(t)是一个随时间单调下降的函数，通常称为退火函数。这种函数模拟了模拟退火算法的特性，帮助网络在搜索空间中全局探索。 作者韩力群的《人工神经网络教程》详细介绍了人工神经网络的基本理论、设计方法和应用案例，适合于研究生和本科生学习。书中不仅涵盖了基本的神经网络结构和模型，还讨论了人工神经系统的概念，为深入研究和实际应用提供了坚实的基础。