神经网络算法范文精选

摘 要随着经济的不断发展，科技的提高，开阔了各个行业的发展前景，计算机网络得到良好改善。随着社会经济的发展，计算机成为人们日常生活必备用品，但是要想计算机网络迅速发展，还需要提高运行能力和整体性能，使计算机不断满足当下社会的需求。计算机网络模型具备储存信息、使信息规划等不同特点，保证使用人员能够快速搜索所需要信息。同时，计算机网络还具备优化的优势，使信息联想，计算机神经网络算法可以构造全面的信息储存库，保证信息储存和信息处理。

【关键词】计算机网络模型 神经网络算法

计算机网络在人们日常生活越来越重要，被广泛应用到各个行业。随着社会不断发展，人们需求不断加高，使计算机得到良好改善，目前，计算机网络运用集线式服务器来实现网络互连，促进网络发展。但是也有很大弊端，过多的联想信息虽然满足人们需求，但是对技术的要求也更加苛刻，现有的技术满足不了计算机网络运行，使人们日常操作不方便。为了解决这一问题，研究人员需要全面优化计算机网络，提高运行能力和性能，运用神经网络算法，使计算机更加适合现代社会发展，储存更多信息。

1 神经网络算法概论分析

1.1 神经网络算法整体概论

神经网络算法是按照人体大脑的思维方式进行模拟，根据逻辑思维进行推理，将信息概念化形成人们认知的符号，呈现在显示屏前。根据逻辑符号按照一定模式进行指令构造，使计算机执行。目前，神经网络被广泛使用，使直观性的思维方式分布式存储信息，建立理论模型。

优化网络的神经网络主要是Hopfield神经网络，是1982年由美国物理学家提出的，它能够模拟神经网络的记忆机理，是全连接的神经网络。Hopfield神经网络中的每个神经元都能够信号输出，还能够将信号通过其他神经元为自己反馈，那么其也称之为反馈性神经网络。

1.2 优化神经网络基本基础

1计算机网络连接增强优化

计算机网络拓扑结构主要是指计算机连接网络之后，其自身设备与传输媒介所共同组成的一种物理构成模式，其网络拓扑结构的形式主要是由通信子网来决定的，其结构的主要功能是实现数据信息的网络共享、处理及交换，并要在一定程度上提升网络数据信息运行的可靠性，站在网络拓扑的结构来讲，计算机网络结构的主要部分是链路与结点，计算机网络实质上是由一组结点以及多条链路所共同组成的一种模拟结构。计算机网络通常表示为：G=<V，E>，其中V表示的是网络结点集，E表示的是链路集，如果应用Va来表示结构中增加的结点集，Eb来表示增加的连接集，那么就能够得到其拓扑扩展的计算机网络结构为G’=<V’，E’>。

2基于计算机网络连接优化中的神经网络算法

本次研究中分析的均场神经网络算法实际上是一种神经网络算法与均场退火技术相结合的算法，应用这种方法能够有效的增强计算机的网络连接，并且达到更优化、更快的连接效果，这其实是一种利润最大化的网络优化算法，其能够最大限度的提高计算机网络的性价比。

2.1神经网络算法

人工神经网络属于非线性动力学系统，其能够对信息进行分布式的存储及协同处理，其在人工神经网络之上的人工神经网络系统的基础之上，应用网络算法及网络模型进行各种信号的处理，或者是对某种运行模式进行识别，从而建立其一个独立的专家系统，或者是构成机器人，当前在多个领域中，人工神经网络系统都得到了广泛的应用，在该基础上所发展起来的人工神经网络算法是一种监督性的学习算法，人们对于其重视程度逐渐增加，但是在实际的应用中，其存在收敛速度较慢的缺陷，难以保证将收敛程度压制到全局的最小点，容易导致计算机网络学习及记忆不稳定性增强的问题，这会对计算机网络的连接效果造成直接的影响，做好其网络连接的优化非常的必要。

2.2均场神经网络算法

在基于计算机网络连接增强优化下的均场神经网络算法的研究中，对其网络效果进行判断，需要建立起一个完整的场均神经网络模型，在模型的构建过程中，应该做好函数法构造过程中的目标函数的构建问题，具体的构建方式表现为：应用Si来表示Hopfield计算网络中的一个神经元状态，并且规定当Si=1时，表示的含义是网络选中了连接i，可以实现正常的连接，当Si=0时，表示的含义是：网络中没有选中连接i，网络无法实现正常连接，再应用罚函数法就结构来进行网络模型的创建。

[摘 要] 前馈神经网络中的向后传播算法（Backpropagation (BP) Algorithm)算法存在固有的缺陷，Levenberg-Marquardt神经网络算法可以有效地克服这一点BP算法的缺陷。本文给出了Levenberg-Marquardt算法。

[关键词] 前馈神经网络 Levenberg-Marquardt算法 BP算法

前馈神经网络BP学习算法在理论上具有逼近任意非线性连续映射的能力,在非线性系统的建模及控制领域里有着广泛的应用。然而BP 算法存在一些不足, 主要是收敛速度很慢; 往往收敛于局部极小点; 数值稳定性差, 学习率、动量项系数和初始权值等参数难以调整，非线性神经网络学习算法Levenberg-Marquardt可以有效地克服BP算法所存在的这些缺陷。

一、前馈神经网络

前馈神经网络由输入层、隐层和输出层组成。令u=[u1,u2,Λ，um]T,y=[y1,y2,Λ,yn]T络的输入、输出向量, 令X=[x1,x2,Λ,xN]T为网络的权及阈值的全体所组成的向量。给定P组输入输出训练样本定义网络的误差指标函数为:

(1)

(2)

然后就可以按照各种学习算法开始对X进行训练, 得到最优Xopt, 使得

能否结合分析和归纳的优点设计出一种新的算法，使用近似的先验知识结合可用数据来形成一般假设?

能否结合分析和归纳的优点设计出一种新的算法，使用近似的先验知识结合可用数据来形成一般假设。这有别于使用纯粹的归纳学习算法时，基于特定学习任务的先验知识来选择设计方案。

例如：在利用神经网络解决问题时，设计者必须选择输入和输出数据的编码方式、在梯度下降中被最小化的误差函数、隐藏单元的数量、网络的拓扑结构、学习速率和冲量等。在选择这些参量时，也可将领域特定的知识嵌入到学习算法中。

但结果仍然是归纳算法反向传播的一个实现。新的系统能将先验知识作为显式的输入给学习器，训练数据也同样作为显式输入。这样可以形成通用算法，但利用了领域的特定知识。即：最终构造的是领域无关算法，这种算法使用显式输入的领域相关的知识。

KBANN学习方法

将领域理论和训练数据结合起来进行搜索的做法可以将其看作是一种搜索多个可选假设空间的任务。为了将大多数学习任务刻画为搜索算法，需要定义待搜索的假设空间H，搜索的开始点为初始假设ho以及指定搜索目标的判据G。

用这种方法，领域理论B被用于建立一个与B一致的初始假设hO。然后以这个初始假设ho为起点应用标准归纳方法。在设计神经网络网络时可以利用先验知识确定初始网络的互联结构和权值，此初始设计的网络假设利用反向传播算法和训练数据被归纳精华。

从一个与领域理论一致的假设开始搜索，使得最终输出假设更有可能拟合此理论。这种方法被用于KBANN(Knowledge―Based Artificial NeuralNetwork，基于知识的人工神经网络)算法中。

摘要：随着经济的不断发展，科技的提高，开阔了各个行业的发展前景，计算机网络得到良好改善。随着社会经济的发展，计算机成为人们日常生活必备用品，但是要想计算机网络迅速发展，还需要提高运行能力和整体性能，使计算机不断满足当下社会的需求。计算机网络模型具备储存信息、使信息规划等不同特点，保证使用人员能够快速搜索所需要信息。同时，计算机网络还具备优化的优势，使信息联想，计算机神经网络算法可以构造全面的信息储存库，保证信息储存和信息处理。

关键词：计算机网络模型；神经网络算法

计算机网络在人们日常生活越来越重要，被广泛应用到各个行业。随着社会不断发展，人们需求不断加高，使计算机得到良好改善，目前，计算机网络运用集线式服务器来实现网络互连，促进网络发展。但是也有很大弊端，过多的联想信息虽然满足人们需求，但是对技术的要求也更加苛刻，现有的技术满足不了计算机网络运行，使人们日常操作不方便。为了解决这一问题，研究人员需要全面优化计算机网络，提高运行能力和性能，运用神经网络算法，使计算机更加适合现代社会发展，储存更多信息。

1神经网络算法概论分析

1.1神经网络算法整体概论神经网络算法是按照人体大脑的思维方式进行模拟，根据逻辑思维进行推理，将信息概念化形成人们认知的符号，呈现在显示屏前。根据逻辑符号按照一定模式进行指令构造，使计算机执行。目前，神经网络被广泛使用，使直观性的思维方式分布式存储信息，建立理论模型。优化网络的神经网络主要是Hop?eld神经网络，是1982年由美国物理学家提出的，它能够模拟神经网络的记忆机理，是全连接的神经网络。Hop?eld神经网络中的每个神经元都能够信号输出，还能够将信号通过其他神经元为自己反馈，那么其也称之为反馈性神经网络。

1.2优化神经网络基本基础Hop?eld神经网络是通过能量函数分析系统，结合储存系统和二元系统的神经网络，Hop?eld神经网络能收敛到稳定的平衡状态，并以其认为样本信息，具备联想记忆能力，使某种残缺信息进行回想还原，回忆成完整信息。但是Hop?eld神经网络记忆储存量有限，而且大多数信息是不稳定的，合理优化计算机联想问题，使Hop?eld神经网络能够建设模型。

1.3神经网络算法优化步骤简述人工神经网络是模拟思维，大多是根据逻辑思维进行简化，创造指令使计算机执行。神经网络算法是按照人体思维进行建设，通过反应问题的方法来表述神经思维的解；利用有效条件和能量参数来构造网络系统，使神经网络算法更加可靠；大多数动态信息需要神经网络来根据动态方程计算，得出数据参数来进行储存。

2神经网络算法的特点与应用

摘 要 随着时代的不断进步以及计算机网络技术的高速发展，计算机网络已经广泛应用到社会各界，对推动社会的发展起到积极性作用，但也必须注意到计算机网络问题造成经济损失的情况。所以对于计算机网络运行中的问题，必须及时发现及时处理，做好预防保护工作。通过实施计算机网络连接增强优化中的神经网络算法，能够有效维护计算机网络有序进行。

【关键词】计算机网络连接 增强优化 神经网络算法

计算机网络是一种先进的科技技术，自出现以来就极大程度的改变了人们的生活生产方式，带来了非常大的便利。我国现阶段的计算机网络连接相对比较薄弱，存在很多不完善的地方。因此，有必要采取措施优化计算机网络连接，进而维护计算机网络连接的安全稳定，营造良好的上网环境。

1 计算机网络连接增强优化

1.1 计算机网络连接增强优化的必要性

网络连接对于计算机网络的重要性不言而喻。如果出现网络连接断开的问题，就会导致计算机设备无法与通信网络进行有效的信息沟通。因此，必须优化计算机网络连接，拓扑扩展计算机网络，提升信息交流的有序性和有效性，降低影响所带来的损失。因此，在现有的网络环境中，加入合适的结点，进而完善计算机网络连接的有效率，以及提高网络容量，拓展现有网络结构，使得信息交流的交互性进一步增强，最终实现计算机网络连接的优化目的，拓扑扩展了计算机网络。现阶段，存在非常多的措施能够提升计算机网络连接的效率，扩展网络容量，以及上网环境的优化。但是，很多方法措施需要投入大量的资金作为支持，不具有实用性和经济性。而计算机网络应用要求计算机网络连接优化措施适当合理，在最小的经济支出情况下解决问题，因此，只有采取增强优化下的神经网络算法。

1.2 计算机网络拓扑结构

计算机网络拓扑结构主要是指，网上计算机或设备与传输媒介形成的结点与线的物理构成模式。通信子网直接影响计算机网络拓扑结构的形式，拓扑结构能够在一定程度上保证网络信息数据系统的安全性、可靠性、完整性，此外能够对数据信息进行共享、处理以及交换等内容。根据网络拓扑结构框架分析，可以清楚的明确计算机网络结构是由链路和节点所组成，也可以这样理解，计算机网络拓扑是由计算机组成的，网络之间设备的分布情况以及连接状态所形成的拓朴图。通常情况下计算机网络用G= 来表示，V指的是网络结点集，E指的是链路集。如果增加结构中的结点集用Va表示，增加的连接集用Eb表示，进而得出计算机网络结构为G’=。

摘要：随着我国社会不断进步，计算机网络也在迅速发展，在计算机网络迅速发展的过程中，需要全面提高计算机网络的整体性能，计算机网络模型算法具有分布式信息存储、规模性的并行信息处理特点，并且还具有优化和联想记忆的优势，基于计算机网络模型中的神经网络算法研究，是计算机网络和神经网络算法优化方式相结合的表现。

关键词：计算机网络模型；神经网络算法；分析

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）35-0212-02

计算机网络是人们多年研究科技进步最重要的成果，其被广泛运用到教育、工作、科学等方面，也具有良好的成就。目前，基于服务器的集线式网络具有实现网络互连的功能，但也成为了网络进一步发展的阻碍。虽然大量的信息能够丰富网络中的内容，但是其中的多媒体技术发展却使网络运行力不从心，比如图像、声音等，全面优化计算机网络整体性能是其发展的必要途径。将神经网络算法与计算机网络相结合，能够有效解决大规模复杂性的问题。

1浅析神经网络算法

1.1神经网络算法内涵

思维界认为，人类大脑思维包括灵感思维、逻辑思维、形象思维三种方式，神经网络模拟的就是人类思维的形象思维，是一种非线性动力学系统。神经网络算法指的是逻辑性思维根据逻辑规则推理的过程。神经网络的内容目前被广泛研究，包括建立理论模型、生物原型研究、建立网络模型与算法研究、人工神经网络应用系统等。

优化网络的神经网络主要是Hopfield神经网络，是1982年由美国物理学家提出的，它能够模拟神经网络的记忆机理，是全连接的神经网络。Hopfield神经网络中的每个神经元都能够信号输出，还能够将信号通过其他神经元为自己反馈，那么其也称之为反馈性神经网络。

摘 要：为了提高入侵检测率，降低误检率，提出一种人工鱼算法优化神经网络的网络入侵检测模型。首先收集网络入侵数据并进行预处理，然后输入到神经网络进行学习，并采用人工鱼群算法对网络参数进行优化，最后采用KDD CUP 99数据集进行仿真实验。结果表明，本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。

关键词：入侵检测 神经网络 人工鱼群算法 模型参数

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-2117（2014）20-00-01

1 前言

21世纪是网络的时代，网络已进入人们的日常生活，成为人们通信和交流的工具，人们对于网络的依赖也越来越强。

针对网络入侵检测问题，国内外许多学者进行了深入研究，提出了许多有效的网络入侵检测模型。在网络入侵检测过程，网络入侵分类器设计是网络入侵检测的关键，当前网络入侵分类器主要有基于支持向量机、K最近邻算法、神经网络等进行设计。其中出回声状态神经网络（Echo State Network，ESN）是一种新型的网络，具有简单、易实现、泛化能力优异等优点，成为网络入侵检测中的主要研究方向。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是一种采用自下而上信息寻优模式的智能搜索算法，具有并行性、收敛速度快等优点，为回声状态神经网络参数优化提供了一种新的工具。

2 人工鱼算法优化神经网络的入侵检测模型

2.1 回声状态神经网络

摘 要： 研究了一种群智能优化神经网络算法的网络流量检测模型。使用QAPSO算法对RBF神经网络的基函数中心、基函数的宽度以及输出层与隐含层的连接权值进行优化。通过实例对该文研究的检测模型进行分析，使用采集的数据对网络流量识别系统进行训练和性能测试。将该文的研究方法和基于常规PSO算法、基于HPSO算法进行对比，结果表明，该文研究的检测方法具有更快的识别速度以及更好的识别准确率，避免了出现陷入局部最优解的情况发生。

关键词： 网络流量检测； 群智能算法； RBF神经网络； 网络安全

中图分类号： TN926?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）20?0012?03

Abstract： The application of swarm intelligence optimizing neural network in network security and a network traffic detection model based on neural network algorithm are studied in this paper. QAPSO algorithm is used to optimize the basis function center and base function width of RBF neural network， and the connection weights of the output layer and the hidden layer as well. The detection model studied in this paper is analyzed by means of an example. The collected data is used to train the network traffic identification system and test its performance. The method researched in this paper is compared with the algorithms based on the conventional PSO and HPSO. The results show that the detection method has a faster recognition speed and better recognition accuracy， and can avoid the occurrence of local optimal solutions.

Keywords： network traffic detection； swarm intelligence algorithm； RBF neural network； network security

0 引 言

随着互联网技术不断发展和普及，互联网络中的应用和服务类型不断增加，为了提高网络安全，保护网民、公司企业以及政府部门等的财产与利益，需要对网络流量进行高效的监测[1?2]。

RBF神经网络具有强大的非线性拟合能力，即非线性映射能力，以及自学能力，同时便于计算机实现，因而在网络流量检测等网络安全领域得到了广泛应用。但是RBF神经网络的性能特别依赖网络参数选取的好坏，而传统RBF神经网络参数通常由人为按经验或随机选取，因此网络的性能具有较强的随机性[3?4]。

[摘 要]本文对无线传感器路由问题进行了建模，建立了BP神经网络数据融合模型。针对无线传感器与神经网络之间的相同性，提出了BP神经网络无线传感器路由模型。基于该模型，对无线传感器路由问题进行了仿真实验。实验结果验证了本文提出方法的有效性。

[关键词]无线传感器，路由，BP神经网络

中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）41-0243-01

1.概述

近年来，微电子机械系统、无线通讯和数字化电子领域快速发展，使得开发出用于短距离通信的低能耗、低成本、多功能传感器节点成为可能。这些节点能感知环境，数据处理和通讯[1]。基于传感器节点协作的传感器网络提升了应用领域与能量，传感器网络是传统传感器研究的重大改进。

传感器网络有广泛的应用领域，可以用于监控和收集分布式区域中的各种目标和信息。图1展示了一个经典的WSNs，该领域主要是设计一个有效的路由算法，增进通讯连通能力，目标是减少能量消耗、延长传感器网络的生命周期。与能量消耗相关的论文研究成功近年来不断涌现。

2.无线传感器路由问题建模

一个大的传感器网络由很多簇组成。传感器节点并不直接发送数据，而是在一个簇中由一个中心节点（Sink）完成数据收集工作。但是，由于发射信号限制，一个传感器节点只能和它发射半径之内的其它节点相连，本文的内容就是针对一个簇之内的信息收集工作展开的。