神经网络过拟合解决方法范文篇1

论文摘要：分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难，对基于小渡分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述．指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。

模拟电路故障诊断在理论上可概括为:在已知网络拓扑结构、输人激励和故障响应或可能已知部分元件参数的情况下，求故障元件的参数和位置。

尽管目前模拟电路故障诊断理论和方法都取得了不少成就，提出了很多故障诊断方法，如故障字典法、故障参数识别法、故障验证法等。但是由于模拟电路测试和诊断有其自身困难，进展比较缓慢。其主要困难有:模拟电路中的故障模型比较复杂，难以作简单的量化;模拟电路中元件参数具有容差，增加了故障诊断的难度;在模拟电路中广泛存在着非线性问题，为故障的定位诊断增加了难度;在一个实用的模拟电路中，几乎无一例外地存在着反馈回路，仿真时需要大量的复杂计算;实际的模拟电路中可测电压的节点数非常有限.导致可用于作故障诊断的信息量不够充分，造成故障定位的不确定性和模糊性。

因此，以往对模拟电路故障诊断的研究主要停留在中小规模线性无容差或小容差的情况，有些方法也已成功地应用于工程实际。但如何有效地解决模拟电路的容差和非线性问题，如何解决故障诊断的模糊性和不确定性等是今后迫切需要解决的问题。小波神经网络则因其利于模拟人类处理问题的过程、容易顾及人的经验且具有一定的学习能力等特点，所以在这一领域得到了广泛应用。

1小波分析理论在模拟电路故障诊断中的应用现状分析

简单地讲，小波就是一个有始有终的小的“波浪”小波分析源于信号分析，源于函数的伸缩和平移，是fourier分析、gabor分析和短时fourier分析发展的直接结果。小波分析的基木原理是通过小波母函数在尺度上的伸缩和时域上的平移来分析信号，适当选择母函数.可以使扩张函数具有较好的局部性，小波分析是对信号在低频段进行有效的逐层分解，而小波包分析是对小波分析的一种改进，它为信号提供了一种更加精细的分析方法，对信号在全频段进行逐层有效的分解，更有利于提取信号的特征。因此，它是一种时频分析方法。在时频域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常适合非平稳信号的奇异性分析。如:利用连续小波变换可以检测信号的奇异性，区分信号突变和噪声，利用离散小波变换可以检测随机信号频率结构的突变。

小波变换故障诊断机理包括:利用观测器信号的奇异性进行故障诊断以及利用观测器信号频率结构的变化进行故障诊断。小波变换具有不需要系统的数学模型、故障检测灵敏准确、运算量小、对噪声的抑制能力强和对输入信号要求低的优点。但在大尺度下由于滤波器的时域宽度较大，检测时会产生时间延迟，且不同小波基的选取对诊断结果也有影响。在模拟电路故障诊断中，小波变换被有效地用来提取故障特征信息即小波预处理器之后，再将这些故障特征信息送人故障分类处理器进行故障诊断。小波分析理论的应用一般被限制在小规模的范围内，其主要原因是大规模的应用对小波基的构造和存储需要的花费较大。

2神经网络理论在模拟电路故障诊断中的应用分析

人工神经网络(ann)是在现代神经科学研究成果的基础上提出来的，是一种抽象的数学模型，是对人脑功能的模拟。经过十几年的发展，人工神经网络已形成了数十种网络，包括多层感知器kohomen自组织特征映射、hopfield网络、自适应共振理论、art网络、rbf网络、概率神经网络等。这些网络由于结构不同，应用范围也各不相同。由于人工神经网络本身不仅具有非线性、自适应性、并行性、容错性等优点以及分辨故障原因、故障类型的能力外，而且训练过的神经网络能储存有关过程的知识，能直接从定量的、历史故障信息中学习。所以在20世纪80年代末期，它已开始应用于模拟电路故障诊断。随着人工神经网络的不断成熟及大量应用，将神经网络广泛用于模拟电路的故障诊断已是发展趋势。by神经网络由于具有良好的模式分类能力，尤其适用于模拟电路故障诊断领域，因而在模拟电路故障诊断系统中具有广泛的应用前景，也是目前模拟电路故障诊断中用得较多而且较为有效的一种神经网络。

3小波神经网络的应用进展分析

3,1小波分析理论与神经网络理论结合的必要性

在神经网络理论应用于模拟电路故障诊断的过程中，神经网路对于隐层神经元节点数的确定、各种参数的初始化和神经网络结构的构造等缺乏更有效的理论性指导方法，而这些都将直接影响神经网络的实际应用效果。小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化特性，而神经网络则具有自学习、并行处理、自适应、容错性和推广能力二因此把小波分析和神经网络两者的优点结合起来应用于故障诊断是客观实际的需要。

目前小波分析与神经网络的结合有两种形式，一种是先利用小波变换对信号进行预处理，提取信号的特征向量作为神经网络的输人，另一种则是采用小波函数和尺度函数形成神经元，达到小波分析和神经网络的直接融合第一种结合方式是小波神经网络的松散型结合，第二种结合方式是小波神经网络的紧致型结合。

3.2小波分析理论与神经网络理论的结合形式

小波与神经网络的松散型结合，即:用小波分析或小波包分析作为神经网络的前置处理手段，为神经网络提供输人特征向鱼具体来说就是利用小波分析或小波包分析，把信号分解到相互独立的频带之内，各频带内的能童值形成一个向觉，该向童对不同的故障对应不同的值，从而可作为神经网络的输入特征向量一旦确定神经网络的输入特征向童，再根据经验确定采用哪种神经网络及隐层数和隐层单元数等，就可以利用试验样本对神经网络进行训练，调整权值，从而建立起所需的小波神经网络模型。

小波与神经网络的紧致型结合，即:用小波函数和尺度函数形成神经元，达到小波分析和神经网络的直接融合，称为狭义上的小波神经网络，这也是常说的小波神经网络。它是以小波函数或尺度函数作为激励函数，其作用机理和采用sigmoid函数的多层感知器基本相同。故障诊断的实质是要实现症状空间到故障空间的映射，这种映射也可以用函数逼近来表示。小波神经网络的形成也可以从函数逼近的角度加以说明。常见的小波神经网络有:利用尺度函数作为神经网络中神经元激励函数的正交基小波网络、自适应小波神经网络、多分辨率小波网络、区间小波网络等。

3.3小波分析理论与神经网络理论结合的优点

小波神经网络具有以下优点:一是可以避免mly等神经网络结构设计的育目性;二是具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、有效避免局部最小值问题等优点。

在模拟电路故障诊断领域，小波神经网络还是一个崭新的、很有前途的应用研究方向。随着小波分析理论和神经网络理论的不断发展，小波神经网络应用于模拟电路故障诊断领域将日益成熟。

神经网络过拟合解决方法范文篇2

关键词虚拟财产遗产继承

中图分类号：D923.5文献标识码：A

1虚拟财产的概念、特征及类型

首先，虚拟财产可分为三种类型：第一类是自然人在网络上所拥有的个人账号信息；第二类是涉及到金钱的虚拟货币；第三类则是个人在网络上创作的作品等著作权相关的个人资产。通过对虚拟财产的三种类型研究，关于虚拟财产的含义，广义上是指长时间在虚拟世界中形成的各种虚拟关系所产生的实际财产利益；狭义上是指数字化、虚拟化的财产形式。

其次，虚拟财产具有以下几点特征：第一，虚拟财产占有的双重性。网站和网络游戏由企业开发建设和运营，用户占有、使用、支配、处分自己在网络中的各种虚拟的数字物品。运营商和用户相互依存，共同创造了这些虚拟财产。第二，虚拟财产类别不同，用户享有的权限也不同。网络服务协议规定网络产品或内容归服务的提供者所有，用户只享有使用权，但对个人相册、电子文件等具有用户人身属性的数字物品，用户应当享有所有权。第三，互联网是虚拟财产存在的基础。虚拟财产由所有者或使用者和运营商共同控制，所有者或使用者的继承人需要运营商的配合才能完成对虚拟财产的继承。

2虚拟财产的法律性质界定

虚拟财产属于财产。这是因为随着社会的发展，财产的外延范围不仅局限于实物的范畴，它包括各种有形、无形财产，甚至财产权益，只要财产的取得方式合法并且不为法律或行政法规所禁止就可以认为是合法财产，并且要同时符合价值性、稀缺性和可支配性的基本特征。由此看来，网络运营商和用户在付出大量的时间、精力和金钱的基础上创造出虚拟财产，其形式合法，并且符合财产的特征，应当属于法律规定的合法财产。参考各国立法和相关判例，大多数均承认虚拟财产属于财产。总的来说，应当承认虚拟财产的财产属性，将其纳入财产的范畴予以保护。

3虚拟财产继承的应然性、实然性基础

3.1应然性基础

身份上的承继关系是继承能否启动的应然性基础。那么对虚拟财产主张权利的当事人是否具备这种身份上的承继关系，则是继承能否启动的关键。虚拟世界中，自然人在网络上创建一种虚拟主体身份，并通过此虚拟身份进行各种行为，引起各种社会关系，这是现实主体在虚拟世界中的适当性分离。虚拟财产的权利义务关系依旧是与现实自然人主题联系起来的。对虚拟财产主张权利的被继承人只要能够证明与该虚拟财产之所有人具有身份上的承继关系，就有发生继承的可能性。

3.2实然性基础

虚拟财产具有经济价值。虚拟财产属于财产，其具备价值性、稀缺性和可支配性的财产属性，它是由当事人花费时间、精力创造出来的财富，故而虚拟财产的财产属性决定了其切身关系到当事人的经济利益。在现实纠纷中也表明当事人大多围绕其财产利益产生归属之争。

虚拟财产具有纪念价值。互联网上的虚拟空间已成为人们精神世界的伊甸园，人们的部分活动已转移到了网络之中。这些虚拟财产带给人们精神上的巨大需求，例如儿子可以通过与父亲之间往来的邮件来缅怀去世的父亲。

4虚拟财产继承的方法

4.1完善相关法律条款

以长远计，可以进行专门性的单独立法，制定一部系统的网络虚拟财产保护法，将虚拟财产的继承、分割等财产纠纷，以及网络运营商的责任、虚拟交易平台的规范均纳入其中，确立以专门的网络虚拟财产保护法为中心，由《民法通则》、《继承法》等法律构成的网络虚拟财产法律保护体系，各法互相补充、协同作战。

从近期看，就我国现有法律来说，可以进行修补型的间接立法模式。司法机关可以根据经济社会的发展，做出扩大化的司法解释，扩大继承对象的范围，将网络账号、邮件等网络财产纳入继承法的保护体系，从而合理解决生活中出现的新现象、新问题。可以说，对虚拟财产进行立法保护才是最直观、最根本的方法。

此外，从当前状况看，国家能够出台单独的《虚拟财产保护法》或相关的司法解释当然好，即使没有，现有法律也足以保护虚拟财产。杨立新教授指出，网络虚拟财产尽管还没有法律的直接规定，但已“囊括”在《物权法》规定的“物”之中，“目前很多法院的判决，都已经确认了虚拟财产的财产属性，并且依法予以保护。比如，解决虚拟财产的归属和利用的法律是《物权法》，调整虚拟财产如何继承的是《继承法》，都有直接的适用性。”所以，对于虚拟财产的继承问题，完全可以适用《继承法》来保护。

4.2修改网络服务协议

有关虚拟财产继承案件的主要矛盾集中在继承人与网络运营商之间，主要是运营商基于同被继承人生前签订的网络服务协议不同意继承人取得被继承人的网络财产。如淘宝店主与阿里巴巴公司签订的合同中规定每个淘宝店主的实名账户和密码，不得以任何方式转让、赠与或继承。这种与网络运营商订立的合同，否定了虚拟财产的财产属性，应当予以修改，允许虚拟财产的转让、赠与和继承。这是大规模解决这类问题的一种简便有效的方法，能够使广大的用户接受。

4.3网络公司“数字遗产继承”服务

目前，数字遗产继承服务是一种新型的网络商业模式，它主要为当事人保管网络遗产，在确认当事人去世之后会发给最初指定的联系人。这是一种新兴的解决虚拟遗产继承的方法。

4.3.1国外网站继承服务介绍

Deathswitch网站是美国新出现的“数字遗产守护者”中的一员。该网站规定，通过在该网站进行注册，当事人可以创建30封带有附件的电子邮件，如果当事人在自己限定的时间内没有登录网站，这些电子邮件会自动发送到自己指定的地址列表。

4.3.2国内网站继承服务介绍

网络遗嘱服务yizhu．cn提供专为意外死亡而设计的终身托管服务，具体是可以花29元购买一个网络遗嘱保管箱，在保管箱内写下情感告白、储存个人私密信息等并留下指定联系人，如果用户离世（网站客服人员会根据用户的死亡证明文件对照用户的身份证件，并向有关单位进行核实后确认），则把保管箱传递给指定的联系人。可以说，这种网站参与的方式在现阶段是比较可行的。

5结束语

在这个数字化的时代，我们每个人都在创造着属于这个时代的数字遗产。希望我国加快数字遗产保护的立法进程，以保证每个网络用户的合法权益。

参考文献

[1]陶信平，刘志仁.论网络虚拟财产的法律保护.政治与法律，2007（4）.

[2]FGreoryLastowka，DanHunter.虚拟财产的理论分析.余俊，译.网络法律评论，2008（1）.

[3]耿伟杰.数字遗产继承的必要性.兰台世界，2011（12）.

神经网络过拟合解决方法范文篇3

关键词：神经网络化工应用

一、前言

人工神经网络是一个多科学、综合性的研究领域，它是根据仿生学模拟人体大脑结构和运行机制构造的非线性动力学系统[1]。神经网络可以看作是一种具有自组织、自学习能力的智能机器，它能模仿人的学习过程，通过给网络各种范例，把网络的实际输出与希望输出比较，根据偏差修改节点间的连接权，直到获得满意的输出。现已广泛应用于经济学、军事学、材料学、医学、生物学等领域。

化工过程一般比较复杂，对象特性多变、间歇或半连续生产过程多，具有严重非线性特性。因此，其模型化问题一直是研究的热点。化工生产过程的数据或实验室实验数据的拟台、分析，是优化过程或优化反应条件的基础一般被处理的数据可以分为二类：静态数据（staticdata）和动态数据（Dynamicdata），对于静态数据的关联，神经网络是一种很有希望的“经验模型”拟合工具。动态过程数据具有系统随时间而变化的特征，操作参数和产物的产量和质量之间的关系更为复杂。处理和分析动态过程数据的方法除了常用的在物料衡算、能量衡算、反应动力学方程、相平衡等基础上建立数学模型（MathematicalModels）、数理统计（StatisticalAnalysis）等方法外，用神经网络拟合动态过程数据，建立动态过程模型，往往能从动态数据提供的模式中提取较为有用的信息，对过程进行预测、故障诊断，从而使过程得到优化。因此，神经网络以其强大的函数映射能力，已经广泛用于化工过程非线性系统建模领域。它能够通过输入输出数据对过程进行有效地学习，为化工过程的综合发展提供了一种先进的技术手段。

二、人工神经网络简介

人工神经网络（英文缩写为ANN）简称神经网络，是在生物学和现代神经科学研究的基础上，对人类大脑的结构和功能进行简化模仿而形成的新型信息处理系统[2，3]。由“神经元”（neurons）或节点组成。至少含有输入层、一个隐含层以及一个输出层。输入层—从外部接受信息并将此信息传入人工神经网络，以便进行处理；隐含层—接收输入层的信息，对所有信息进行处理；输出层—接收人工神经网络处理后的信息，将结果送到外部接受器。当输入层从外部收到信息时，它将被激活，并将信号传递到它的近邻这些近邻从输入层接收到激活信号后，依次将其输出到它们的近邻，所得到的结果在输出层以激活模式表现。

神经网络可以看作是一种具有自组织、自学习能力的智能机器，它能模仿人的学习过程。比如，一个复杂化工装置的操作工人，开始学习操作时，由于没有经验，难以保证控制质量。但经过一段时间学习后，他就能逐步提高技能。神经网络正是模拟人类学习过程，通过给网络各种范例，把网络的实际输出与希望输出比较，根据偏差修改节点间的连接权，直到获得满意的输出。人工神经网络研究工作可分成3个大方向：（1）探求人脑神经网络的生物结构和机制，这实际上是研究神经网络理论的初衷；（2）用微电子或光学器件形成有一定功能的网络，这主要是新一代计算机制造领域所关注的问题；（3）将人工神经网络作为一种解决问题的手段和方法，而这类问题用传统方法无法解决或在具体处理技术上尚存在困难。

三、神经网络在化工中的应用

1.故障诊断

当系统的某个环节发生故障时，若不及时处理，就可能引起故障扩大并导致重大事故的发生。因此建立高效的、准确的实时故障检测和诊断系统，消除故障隐患，及时排除故障，确保安全、平稳、优质的生产，已成为整个生产过程的关键所在。神经网络是模仿和延伸人脑智能、思维、意识等功能的非显形自适应动力学系统，其所具有的学习算法能使其对事物和环境具有很强的自学习、自适应和自组织能力。神经网络用于故障诊断和校正不必建立严格的系统公式或其它数学模型，经数据样本训练后可准确、有效地侦破和识别过失误差，同时校正测量数据中的随机误差。与直接应用非线性规划的校正方法相比，神经网络的计算速度快，在化工过程的实时数据校正方面具有明显的优势。目前应用于故障诊断的网络类型主要有：BP网络、RBF网络、自适应网络等。

Rengaswamy[4]等人把神经网络用在化工过程的初始故障预测和诊断（FDD）中，提出一种神经网络构架，利用速度训练在分类设计中明确引入时间和过程模型映像的在线更新三个要素，来解决化工过程中的初始故障诊断问题。国内也有关于神经网络用于故障诊断的报道，黄道[5]等人以TE（TenneaaeeEastman，Eastman化学公司开发的过程模拟器，提供了一个实际工业过程的仿真平台，是一种国际上整理的标准仿真模型）模型为背景，根据模型的特点进行了故障诊断。当输入变量接近训练过的样本时，诊断的成功率可达100％。另外，模糊神经元网络作为一种更接近人脑思维的网格，也是解决此类问题的一个发展方向。李宏光[6]等人就针对化工非线性过程建模问题，提出了由函数逼近和规则推理网络构成的模糊神经网络，其规则网络基于过程先验知识用于对操作区间的划分，而函数网络采用改进型模糊神经网络结构完成非线性函数逼近，并将该技术应用于工业尿素CO2汽提塔液位建模。

2.化工过程控制

随着神经网络研究的不断深入，其越来越多地应用于控制领域的各个方面，从过程控制、机器人控制、生产制造、模式识别直到决策支持神经网络都有应用。神经网络可以成功地建立流程和控制参数问的非线性关系及构造相关的数学模型，并可跟踪瞬息过程及具有稳健功能等，因此可有效地用于化工过程最优化和控制。

1986年，Rumelhart第一次将ANN用于控制界。神经元网络用于控制有两种方法，一种用来构造模型，主要利用对象的先验信息，经过误差校正反馈，修正网络权值，最终得到具有因果关系的函数，实现状态估计，进而推断控制；另一种直接充当控制器，就像PID控制器那样进行实时控制。神经元网络用于控制，不仅能处理精确知识，也能处理模糊信息。Tsen[7]等利用混合神经网络实现对乙酸乙烯酯（VA）的乳液聚合过程的预测控制。原有的该间歇过程的复杂的机理模型可对单体转化率做出较准确的预测，然而对产品性质（如数均相对分子质量及其分布）的预测不太可靠。所建的混合型神经网络模型用于实现过程的反馈预测控制。国内对神经网络的实质性研究相对较晚，谭民[8]在1990年提出了一种基于神经网络双向联想机制的控制系统故障诊断方法，并且作了仿真验证。清华大学自动化系则开发了一种基于时序神经网络的故障预报方法，利用工艺现场数据对大型氯碱厂的氯气中含氢气的问题进行了模拟预报实验。

3.药物释放预测

建立精确的缓释微胶囊模型是找出最优的工艺条件及掌握芯材释放规律的重要一步。缓释微胶囊的性能与影响因素之间足一种多输入、多输出、复杂的非线性关系。机理分析法和传统的系统辨识法对输入、多输出问题适应性差，过分依赖研究领域的知识与经验，难以得到实用的缓释微胶囊模型。人工神经网络能够很好地解决传统方法不能解决的具有高度非线性、耦合性、多变量性系统的建模问题并具有独特的优势。

赵武奇[9]等人建立了红景天苷缓释微囊的人工神经网络模型及其遗传算法优化技术，用神经网络模型描述了微囊制作参数与性能之间的关系，并用遗传算法优化微囊制作工艺参数，设计出性能最佳的微囊制作工艺参数。范彩霞[10]等人以难溶性药物氟比洛芬为模型药物，制备了17个处方并进行释放度检查。氟比洛芬和转速作为自变量，取其中l4个处方为训练处方，其余3个处方为验证处方，将自变量作为人工神经网络的输入，药物在各个取样时间点的释放为输出，采用剔除一点交叉验证法建立了人工神经网络模型。并通过线性回归和相似因子法比较人工神经网络和基于二元二项式的响应面法的预测能力，显示了人工神经网络的预测值与实测值的接近程度。

4.物性估算

用神经网络来解决估算物质的性质必须解决三个基本问题，第一个是对物质的表征问题；第二个是采用何种神经网络及其算法问题；第三个是神经网络输入与输出数据的归一化问题。无论采用哪种方法对数据进行处理，当用经过训练的神经网络进行物性估计时，不能将网络直接的输出值作为物性预估值，而是要将输出值再乘上一个系数，这个系数就是前面进行归一化处理时对数据的除数，相乘后得到的值作为物性估算值。神经网络用于物性估算，目前采用的就是BP网络或在此基础上的各种改进形式。常压沸点进行估算和研究。Prasad[11]等人利用神经网络对有机化合物的物理性质进行了预测，并与传统的基团贡献法比较，可以得到更为准确的物性参数。而后，董新法、方利国[12]等人将神经网络在物性估算中的应用作了一个全面而又简要的讲解，并提出神经网络在物性估算中潜在的应用前景，为其发展及其以后的应用研究提供了很好的工作平台。

目前，人工神经网络在各个领域中的应用都在向人工智能方向发展。不断丰富基础理论和开展应用研究、完善其技术的可靠性、开发智能性化工优化专家系统软件，对于我国的化工发展具有重要意义。此外，模糊理论、小波变换、统计学方法和分形技术等信息处理方法和理论与神经网络的结合解决化工类问题，被认为是一种发展趋势。

参考文献

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[3]黄忠明，吴志红，刘全喜.几种用于非线性函数逼近的神经网络方法研究[J].兵工自动化，2009，28（10）：88-92.

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[6]李宏光，何谦.化工过程建模中的一类复合型模糊神经网络[J].计算机与应用化学，2000，17（5）：399-402.

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[8]谭民，疏松桂.基于神经元网络的控制系统故障诊断[J].控制与决策，1990（1）：60-62.

[9]赵武奇，殷涌光，仇农学.基于神经网络和遗传算法的红景天苷缓释微囊制备过程建模与优化[J].西北农林科技大学学报（自然科学版），2006，34（11）：106-110.

[10]范彩霞，梁文权，陈志喜.人工神经网络预测氟比洛芬HPMC缓释片的药物释放[J].中国医药工业杂志，2006，37（10）：685-688.

[11]PrasadY，BhagwatSS.SimpleNeuralNetworkModelsforPredictionofPhysicalPropertiesofOrganicCompounds[J].ChemicalEngineering&Technology，2002，25（11）：1041-1046.