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计算机与通信学院毕业设计(论文)
中期检查报告
题 目 一种神经网络模式分析系统的设计与实现
学 生 罗 晖
指导教师 钟 清 流
专 业 计算机科学与技术
班 级 2002级1班
日 期 2006年5月
计算机与通信学院
一． 工作的主要进展和结果（附相关材料）
1. 在充分学习神经网络理论的基础上，选定了用来对数据分类的几种神经网络
模型和算法
2. 已大体完成选定的几种神经网络分类算法的编码实现 主要子模块介绍：
（1）第一个子模块：分类算法演示模块包括：
•BP网络
•线性神经网络 •Hopfield网络 •RBF网络 •Elman网络
（2）第二个子模块：分类应用实例设计模块包括：
•基于RBF神经网络的船用柴油机故障诊断分类实例设计
•基于SOM神经网络的土壤分类和人口分类实例设计 •基于SOM神经网络的回热系统故障诊断分类设计 •基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断实例的设计 •基于BP神经网络的设备状态分类器实例设计
3. 学会应用MATLAB里的神经网络工具箱函数 4 . 对开发工具MATLAB的使用已很熟悉
二．对任务书的要求和计划作了哪些必要的调整和变动
•增加了神经网络分类的一些应用实例子模块设计 •增加了从数据文件里导入训练数据和样本数据的功能
2
三．哪些内容未按计划进行，原因何在
（1）神经网络类型主要有前向型神经网络，反馈型神经网络和自组织与LVQ神经网络这几类，每一种类型又可以分为很多种网络模型。本来计划在每一种类型中都选取一种模型，可是现在对于算法的研究只是实现了BP网络模型。在神经网络应用领域完成了四种应用的模拟。
（2）原本计划让用户在空白二维坐标图里用鼠标点击，产生取值为横纵坐标的二维向量。但因技术问题，暂时改为从数据文件里导入训练数据和测试数据。
四．下一步工作预测及存在问题
（1） 对各模块进行整合，设计主界面 （2） 继续完成其余没完成的功能 （3） 增加与用户的交互，让用户输入一些训练网络必需的参数，如训练
步数，误差精度等。 （4） 完善各子模块的演示功能，绘制训练误差曲线并比较各种神经网络模 型的特点和性能。
检查结论
指导教师意见 检查小组意见
3
本文来源：https://www.dy1993.cn/gOg.html
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2022-08-12
