3.2.4 参数对神经网络性能的影响... 23

第四章 关于成绩预测分类的实验设计...24

4.1 实验一：不同隐层神经网络分类器性能测试. 24

4.2 实验二：必修课程成绩对毕业设计成绩进行预测..24

4.3 实验三：英语成绩及四级成绩对六级成绩进行预测....28

4.4 实验四：通过大一、大二主要课程预测大三学习的自控成绩.30

4.5 实验结论.... 32

总结 33

致谢 34

参考文献.. 35

附录 37

训练数据和测试数据37

主程序：.37
第一章 绪论1.1 人工神经网络的研究目的和意义人工神经网络是一种广泛并行互连的网络，由具有适应性的简单人工神经元组成。它的结构可以模仿在现实世界中生物的神经系统作出的交互性反应。[1]人工神经网络的功能就是可以对信息进行分布式的存储，还可以对信息进行并行协同处理。虽然如果仅仅只有一个神经元的话，它的结构就会显得非常的简易，而且基本上没有什么用途，但是如果有很多神经元的话，由他们所构成的网络系统就能够实现各种不可思议的奇妙的行为。有以下三点人工神经网络的研究目的和意义结论：（1）了解现实的平面与想象中的平面之间是怎么相互连系和相互作用的，从而探生物到底为什么会有思维，研究生物的智能究竟是什么。（2）为了构造出一种功能强大和人脑相像计算机，也就是所谓的神经网络计算机。（3）模仿大脑神经系统工作方式方法的人工神经网络，可以在某些方面达到传统的计算机所不可能达到的智能的效果，比如说：模式识别、组合优化和决策判断等等方面。[2]人工神经网络的非线性独有的处理信息的功能可以克服人工智能的传统方式对人类的直觉模拟上功能的不健全。神经网络相结合等传统方式，将促进人工开发的情报和信息处理技术。最近这些年，在模仿人类的认知方向上，神经网络发展的更加完善。结合遗传算法、模糊系统、进化机制这几种理论，去创建智能计算机，这变为了人工智能发展成实用化的一个最主要的方向。几何信息在人工神经网络中的使用，使得人工神经网络理论有的一个崭新的发展方向。[3]随着神经计算机高速的研究发展，现在市场上已经有了关于它的商品。
1.2 神经网络的发展与研究现状1.2.1 神经网络的发展从出现神经网络一直到现在，以经过去了 50多年，这种技术总共经历了五个阶段：（1）奠基阶段：从 1940年开始，有很多在心理学、神经学和人脑神经元等方面的实验研究等方面的伟大结果被人发现。在这段时期，数字化的特殊意义被神经生物学家McCulloch 支持。他与青年数学家 Pitts一起，提出了第 世界上一个神经计算模型，也就是所谓的神经元的阈值元件模型，这种模型简称为 MP模型。[4]（2）第一次高潮阶段：20 世纪五十年代，计算机科学家 Rosenblatt对 MP 模型进行了改进，在其上添加了学习的能力，向全球推广了 MP模型。（3）复兴阶段：如果我们仔细看看神经网络理论的历史，我们就不难发现，其实它的高峰阶段都很快就过去了。Rumelhart 也意识到了这一点，所以在这次大会的开幕式中，他在他的开幕词中提出了：神经网络理论已经发展的很好了，各个领域都可以用到这套神经网络理论。[5]1.2.2 神经网络的研究现状国内：（1）20世纪 80 年代神经网络又掀起了一股研究热潮。1989 年10月在北京举办了神经网络及其应用讨论会。[6-1]（2）1990 年2 月由国内八个学会在北京以“八学会联盟,探智能奥秘”为主题联合召开“中国神经网络首届学术会议”。开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。[6-2]（3）2010年张伟、师奕兵等人提出一种粒子群改进算法，构建了构建一种高效的粒子群小波神经网络分类器。[7]（4）张雨浓，李克讷等人构建了中心 、方差及权值直接确定的 RBF 神经网络模式识别分类器。在国际上：（1） 1987 年,在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会.此后每年召开两次国际联合神经网络大会。[8]（2）1987 年Rochester 大学研究出了RCS神经网络计算机。（3）1988 年Maryland 大学推出MIRRORS系统。[9]