一、一、课题目的：灰雀教学实录 1. 培养学生利用数学原理以及神经网络原理和MATLAB软件对问题进行仿真和分析的能力。 2. 培养学生的中外文资料检索和文献查阅的能力以及计算机应用能力。设计与计算、方案与制定、撰写论文、外语能力及口头表达能力等。 3.通过毕业设计培养同学们理论联系实际，严谨求实的科学态度，培养和提高学生独立分析问题的能力以及创新能力，检验学生四年所学课程的掌握和综合运用程度，此作为评定学生毕业成绩的主要依据之一。 二、课题要求： 《基于MATLAB神经网络仿真》以BP神经网络为例研究神经网络的相关理论及其仿真，掌握神经网络应用的方法。 三、毕业设计（论文）的主要内容 通过了解神经网络的发展应用、研究BP神经网络的相关理论及仿真和建立BP神经网络的应用实例，得知研究神经网络的重大意义，推导出BP神经网络算法，分析各种影响因素，研究基本算法的各种改进，结合影响因素和改进算法仿真BP神经网路，分析仿真结果得出相关结论，通过应用实例掌握神经网络解决实际问题的一般步骤。 四、英文翻译及论文撰写要求： 严格按照《本科生毕业设计（论文）撰写规范细则》撰写毕业论文。此外， 1. 外文资料的译文不少于5000汉字，（两篇中一篇）内容与毕业设计课题相关，成稿后与资料原文一起单独装订成册。要求用Word文档打印。英文资料翻译要求内容新颖，有参考价值，译文通畅。严禁摘抄已有的译文，一经发现严肃处理。可以应用翻译软件进行翻译，但是要进行符合专业词汇用语的修改。 2. 毕业论文或说明书的字数在1.5--2万字，含300字以内的中文摘要及相应的外文摘要。格式要求符合安徽工业大学本科毕业设计（论文）撰写规范。 五、其它要求 1．在设计中同学应充分发挥主动性和创造性，实事求是，不弄虚作假，不抄袭别人的成果。 2．尊敬师长、团结互助、虚心接受指导教师及有关工程技术人员的检查和指导，定期主动指导向教师汇报毕业设计（论文）工作进度、工作设想，听取教师的意见和指导。 3．严格遵守纪律，在指定地点进行毕业设计（论文）。因事、因病离岗，应事先向指导教师请假，否则作为旷课处理。凡随机抽查三次不到者，评分降低一级。累计旷课时间达到或超过全过程1/4者，取消答辩资格，按不及格处理。 4．不服从指导教师安排，设计报告（论文）有原则性错误的或其中有不是独立完成的部分；说明书及译文有严重的抄袭行为者按不及格处理。 5．毕业设计（论文）“不及格”者不得毕业。如果学生自愿交费重修，提出申请，经院（系）教学院长批准，安排在下一届毕业设计（论文）期间进行。 六、参考文献 [1].Neural Networks.A Comprehensive Foundation,Second Edition Simon. Haykin著.中文名：神经网络原理 叶世伟、史忠植译.机械工业出版社. [2].神经网络理论与MATLAB R2007实现.葛哲学、孙志强编著.电子工业出版社. [3].Artificial Intelligence：A Guide to Intelligent Systems，Second Edition.（澳）Michael Negnevitsky著.中文名：人工智能：只能系统指南.顾力栩、沈晋惠等译.机械工业出版社. [4].神经网络及其应用.周志华、曹存根主编.清华大学出版社. [5].人工神经网络及其融合应用技术.钟珞、饶文碧、雏承明著.科学出版社. [6].人工神经网络理论及应用.张铃、张钹著.浙江科学技术出版社. [7].人工神经网络原理与仿真实例.高隽著.机械工业出版社. [8].人工神经网络理论、设计及应用.韩立著.化学工业出版社. [9].神经网络实用教程.张良君、曹晶、蒋世忠著.机械工业出版社. [10]. 一种BP网络学习率优化设计方法. 刘幺和、陈春、彭伟、周蕾.湖北工业大学机械工程学院、湖北武汉43068.湖北工业大学计算机学院、湖北武汉43068. [11].静态前馈型网络的监督学习方法研究进展[J].徐雷.迟惠生电子学报.1992，（10）：106-109. [12]. Nguygen D, Widrow B. Improving the learning Speed of2-Layer Neural Networks by choosing initial values of the adaptive weights[C].San Diego,U SA:International Joint Conference on Neural Network,1 990, 17-21. [13].结合N-W方法的L-M算法在变压器故障诊断中的应用. 徐志钮、律方成、刘云鹏、李燕青.华北电力大学电气工程学院，河北保定071003. [14].BP神经网络训练的函数变步长搜索调整法.湖北工学院学报，1997，12(2). [15].BP神经网络结构与样本训练参数选取的初步探讨.湖北工学院学报，1997，12(3). [16].基于MATLAB的改进BP神经网络的实现与比较.周黄斌、周永华、朱丽娟.广西大学电气工程学院、广西南宁530004. [17].基于MATLAB和VC的神经网络仿真实验设计.姚敏、赵敏、邢立.南京航空航天大学自动化学院、江苏南京210016.国电南瑞科技股份有限公司、江苏南京 210003. 瑞文智力测验[18].BP算法的改进在Matlab的实现研究.姚文俊.现代电子技术. [19].自适应递阶遗传算法优化BP网络的程序设计.李方方、赵英凯、张兴华.南京工业大学自动化学院、江苏南京210009. [20].一种基于并行策略的BP改进算法.郭彦伟、王洪国、王鑫、于惠.山东师范大学信息科学与工程学院、山东济南250014. [21].基于混合方法的BP神经网络结构优化.周超、王杰文.南华大学计算机科学与技术学院、湖南衡阳421001. [22].基于MATLAB的神经网络的仿真.张珍、李雷.南京邮电大学、江苏南京210003. [23].基于Matlab的改进BP神经网络及其应用.范磊、张运陶、程正军.西华师范大学应用化学研究所、四川南充637002. [24].基于MATLAB 神经网络工具箱的BP 网络实现.罗成汉.集美大学信息工程学院、福建厦门361021. 运动[25].BP 神经网络学习算法的改进及其应用.吴凌云.江汉石油学院电子信息工程系、荆州434102. [26].BP神经网络快速学习算法及其应用.胡革、郑天柱、黄胜伟.河海大学,、江苏南京210098. 文化贸易逆差[27].基于MATLAB 工具箱的神经网络在地震预报中的应用.温岩,、乔兵、李忠伟、邵喜彬.吉林省地震局、吉林长春130022. [28].多层前向网络的研究——遗传BP算法和结构优化策略.陈荣、徐用懋、兰鸿森.清华大学自动化系、北京100084.福建炼油厂、福建惠安362100. [29].BP网络模型的改进方法探讨.姜绍飞、张春丽、钟善桐.哈尔滨建筑大学建筑工程学院、黑龙江哈尔滨 150090. [30].提高BP网络学习速度的自适应算法.白连平、陈秀真. 华东石油大学自动化系, 山东东营257062. [31].一种估计人工神经网络泛化误差的新方法. 李杰、韩正之.上海交通大学智能工程研究所、上海 200030. [32].商空间理论在产量预测中的应用. 程伟、石扬、张燕平.安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室、合肥230039.安徽电子信息职业技术学院、安徽蚌埠233040. [33].共轭梯度法和最速下降法的混合算法. 欧志英、严克明、王柏岩.甘肃工业大学基础科学系、兰州 730050. [34].最速下降法和共轭梯度的混合算法及全局收敛. 汤仪平、金福江.华侨大学信息科学与工程学院、福建泉州362021. [35].非线性最小二乘参数估计的Levenberg-Marquarat算法. 胡志刚、花向红.武汉大学灾害与防治中心.武汉大学测绘学院、武汉市珞喻路129 号 430079. [36].共轭梯度法在BP网络中的应用.周建华.东南大学电气工程系、南京 210096. [37].一种确定神经网络初始权值的新方法. 冯少辉、周平、钱锋.华东理工大学自动化研究所、上海200237. [38].共轭梯度法在BP算法中的应用及其MATLAB仿真. 史春朝、叶建美.浙江工业职业技术学院、浙江绍兴312000. | ||
依据大纲要求 本课题已满足大纲关于信息管理与信息系统专业方面综合基本训练的要求，不再另提出其它内容。 | ||
毕业设计（论文）进度计划 | ||
起讫日期 | 工 作 内 容 | 备 注 |
（1—3周） 2.16－3.8 | 文献检索、知识准备和草案确定、熟悉课题背景，查阅中外参考文献（中文不少于10篇、外文不少于2篇）； | |
（4—5周） 3.9-3.22 | 撰写开题报告，确定论文框架，使用工作日志记录相关文献要点； | |
（6—10周） 3.23-4.26 | 对相关理论进行论证求解，并推导相关算法，在此过程中遇到的问题通过查阅相关资料解决，并做好记录； | |
（11—12周） 4.27-5.10 | 搭建MATLAB仿真环境，并对相关神经网络问题进行仿真和调试，总结和分析相关结果，整理相关程序段。 | |
（13-15周） 5.11-5.31 | 撰写毕业论文，准备PowerPoint幻灯片等答辩材料；整理说明书和英文翻译。 | |
（16.5周） 6.1-6.10 | 提交毕业论文和英文文章及其中文翻译，整理好资料袋，准备答辩。 | |
本文发布于:2024-09-22 16:46:01，感谢您对本站的认可！
本文链接：https://www.17tex.com/xueshu/133497.html
版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。
| 留言与评论（共有 0 条评论） |
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议