神经网络在游戏中的应用,神经网络控制应用实例

1、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！
什么是神经网络：
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络的应用：
应用
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
生物原型
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
算法
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

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2、神经网络ART1模型

一、ART1模型概述

自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)简称ART，是于1976年由美国Boston大学S.Grossberg提出来的神经网络在游戏的应用实例。

这一理论的显著特点是，充分利用了生物神经细胞之间自兴奋与侧抑制的动力学原理，让输入模式通过网络双向连接权的识别与比较，最后达到共振来完成对自身的记忆，并以同样的方法实现网络的回想。当提供给网络回想的是一个网络中记忆的、或是与已记忆的模式十分相似的模式时，网络将会把这个模式回想出来，提出正确的分类。如果提供给网络回想的是一个网络中不存在的模式，则网络将在不影响已有记忆的前提下，将这一模式记忆下来，并将分配一个新的分类单元作为这一记忆模式的分类标志。

S.Grossberg和G.A.Carpenter经过多年研究和不断发展，至今已提出了ART1，ART2和ART3三种网络结构。

ART1网络处理双极型(或二进制)数据，即观察矢量的分量是二值的，它只取0或1。

二、ART1模型原理

ART1网络是两层结构，分输入层(比较层)和输出层(识别层)。从输入层到输出层由前馈连接权连接，从输出层到输入层由反馈连接权连接。

设网络输入层有N个神经元，网络输出层有M个神经元，二值输入模式和输出向量分别为：Xp=(

，

，…，

)，Yp=(

，

，…，

)，p=1，2，…，P，其中P为输入学习模式的个数。设前馈连接权和反馈连接权矩阵分别为W=(wnm)N×M，T=(tnm)N×M，n=1，2，…，N，m=1，2，…，M。

ART1网络的学习及工作过程，是通过反复地将输入学习模式由输入层向输出层自下而上的识别和由输出层向输入层自上而下的比较过程来实现的。当这种自下而上的识别和自上而下的比较达到共振，即输出向量可以正确反映输入学习模式的分类，且网络原有记忆没有受到不良影响时，网络对一个输入学习模式的记忆分类则告完成。

ART1网络的学习及工作过程，可以分为初始化阶段、识别阶段、比较阶段和探寻阶段。

1.初始化阶段

ART1网络需要初始化的参数主要有3个：

即W=(wnm)N×M，T=(tnm)N×M和ρ。

反馈连接权T=(tnm)N×M在网络的整个学习过程中取0或1二值形式。这一参数实际上反映了输入层和输出层之间反馈比较的范围或强度。由于网络在初始化前没有任何记忆，相当于一张白纸，即没有选择比较的余的。因此可将T的元素全部设置为1，即

tnm=1，n=1，2，…，N，m=1，2，…，M。(1)

这意味着网络在初始状态时，输入层和输出层之间将进行全范围比较，随着学习过程的深入，再按一定规则选择比较范围。

前馈连接权W=(wnm)N×M在网络学习结束后，承担着对学习模式的记忆任务。在对W初始化时，应该给所有学习模式提供一个平等竞争的机会，然后通过对输入模式的竞争，按一定规则调整W。W的初始值按下式设置：

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ρ称为网络的警戒参数，其取值范围为0＜ρ≤1。

2.识别阶段

ART1网络的学习识别阶段发生在输入学习模式由输入层向输出层的传递过程中。在这一阶段，首先将一个输入学习模式Xp=(

，

，…，

)提供给网络的输入层，然后把作为输入学习模式的存储媒介的前馈连接权W=(wnm)N×M与表示对这一输入学习模式分类结果的输出层的各个神经元进行比较，以寻找代表正确分类结果的神经元g。这一比较与寻找过程是通过寻找输出层神经元最大加权输入值，即神经元之间的竞争过程实现的，如下式所示：

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至此，网络的识别过程只是告一段落，并没有最后结束。此时，神经元m=g是否真正有资格代表对输入学习模式Xp的正确分类，还有待于下面的比较和寻找阶段来进一步确定。一般情况下需要对代表同一输入学习模式的分类结果的神经元进行反复识别。

3.比较阶段

ART1网络的比较阶段的主要职能是完成以下检查任务，每当给已学习结束的网络提供一个供识别的输入模式时，首先检查一下这个模式是否是已学习过的模式，如果是，则让网络回想出这个模式的分类结果；如果不是，则对这个模式加以记忆，并分配一个还没有利用过的输出层神经元来代表这个模式的分类结果。

具体过程如下：把由输出层每个神经元反馈到输入层的各个神经元的反馈连接权向量Tm=(t1m，t2m，…，tNm)，m=1，2，…，M作为对已学习的输入模式的一条条记录，即让向量Tm=(t1m，t2m，…，tNm)与输出层第m个神经元所代表的某一学习输入模式Xp=(

，

，…，

)完全相等。

当需要网络对某个输入模式进行回想时，这个输入模式经过识别阶段，竞争到神经元g作为自己的分类结果后，要检查神经元g反馈回来的向量Tg是否与输入模式相等。如果相等，则说明这是一个已记忆过的模式，神经元g代表了这个模式的分类结果，识别与比较产生了共振，网络不需要再经过寻找阶段，直接进入下一个输入模式的识别阶段；如果不相符，则放弃神经元g的分类结果，进入寻找阶段。

在比较阶段，当用向量Tg与输入模式XP进行比较时，允许二者之间有一定的差距，差距的大小由警戒参数ρ决定。

首先计算

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Cg表示向量Tg与输入模式XP的拟合度。

在式中，

(tng*xn)表示向量Tg=(t1g，t2g，…，tNg)与输入模式Xp=(

，

，…，

)的逻辑“与”。

当Tg=XP时，Cg=1。

当Cg≥ρ时，说明拟合度大于要求，没有超过警戒线。

以上两种情况均可以承认识别结果。

当Cg≠1且Cg＞ρ时，按式(6)式(7)将前馈连接权Wg=(w1g，w2g，…，wNg)和反馈连接权Tg=(t1g，t2g，…，tNg)向着与XP更接近的方向调整。

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tng(t+1)=tng(t)*xn，n=1，2，…，N。(7)

当Cg＜ρ时，说明拟合度小于要求，超过警戒线，则拒绝识别结果，将神经元g重新复位为0，并将这个神经元排除在下次识别范围之外，网络转入寻找阶段。

4.寻找阶段

寻找阶段是网络在比较阶段拒绝识别结果之后转入的一个反复探寻的阶段，在这一阶段中，网络将在余下的输出层神经元中搜索输入模式Xp的恰当分类。只要在输出向量Yp=(

，

，…

)中含有与这一输入模式Xp相对应、或在警戒线以内相对应的分类单元，则网络可以得到与记忆模式相符的分类结果。如果在已记忆的分类结果中找不到与现在输入的模式相对应的分类，但在输出向量中还有未曾使用过的单元，则可以给这个输入模式分配一个新的分类单元。在以上两种情况下，网络的寻找过程总能获得成功，也就是说共振终将发生。

三、总体算法

设网络输入层有N个神经元，网络输出层有M个神经元，二值输入模式和输出向量分别为：Xp=(

，

，…，

)，Yp=(

，

，…，

)p=1，2，…，p，其中p为输入学习模式的个数。设前馈连接权和反馈连接权矩阵分别为W=(wnm)N×M，T=(tnm)N×M，n=1，2，…，N，m=1，2，…，M。

(1)网络初始化

tnm(0)=1，

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n=1，2，…，N，m=1，2，…，M。

0＜ρ≤1。

(2)将输入模式Xp=(

，

，…，

)提供给网络的输入层

(3)计算输出层各神经元输入加权和

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(4)选择XP的最佳分类结果

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令神经元g的输出为1。

(5)计算

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判断

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当式(8)成立，转到(7)，否则，转到(6)。

(6)取消识别结果，将输出层神经元g的输出值复位为0，并将这一神经元排除在下一次识别的范围之外，返回步骤(4)。当所有已利用过的神经元都无法满足式(8)，则选择一个新的神经元作为分类结果，转到步骤(7)。

(7)承认识别结果，并按下式调整连接权

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tng(t+1)=tng(t)*xn，n=1，2，…，N。

(8)将步骤(6)复位的所有神经元重新加入识别范围之内，返回步骤(2)对下一模式进行识别。

(9)输出分类识别结果。

(10)结束。

四、实例

实例为ART1神经网络模型在柴北缘-东昆仑造山型金矿预测的应用。

1.建立综合预测模型

柴北缘—东昆仑地区位于青海省的西部，是中央造山带的西部成员——秦祁昆褶皱系的一部分，是典型的复合造山带(殷鸿福等，1998)。根据柴北缘—东昆仑地区地质概括以及造山型金矿成矿特点，选择与成矿相关密切的专题数据，建立柴北缘—东昆仑地区的综合信息找矿模型：

1)金矿重砂异常数据是金矿的重要找矿标志。

2)金矿水化异常数据是金矿的重要找矿标志。

3)金矿的化探异常数据控制金矿床的分布。

4)金矿的空间分布与通过该区的深大断裂有关。

5)研究区内断裂密集程度控制金矿的产出。

6)重力构造的存在与否是金矿存在的一个标志。

7)磁力构造线的存在也是金矿存在的一个重要标志。

8)研究区地质复杂程度也对金矿的产出具有重要的作用。

9)研究区存在的矿(化)点是一个重要的标志。

2.划分预测单元

预测工作是在单元上进行的，预测工作的结果是与单元有着较为直接的联系，在找矿模型指导下，以最大限度地反映成矿信息和预测单元面积最小为原则，通过对研究区内地质、地球物理、地球化学等的综合资料分析，对可能的成矿地段圈定了预测单元。采用网格化单元作为本次研究的预测单元，网格单元的大小是，40×40，将研究区划分成774个预测单元。

3.变量选择(表8-6)

4.ART1模型预测结果

ART1神经网络模型算法中，给定不同的阈值，将改变预测分类的结果。本次实验选取得阈值为ρ=0.41，系统根据此阈值进行计算获得计算结果，并通过将不同的分类结果赋予不同的颜色，最终获得ART模型预测单元的分类结果。分类的结果是形成29个类别。分类结果用不同的颜色表示，其具体结果地显示见图8-5。图形中颜色只代表类别号，不代表分类的好坏。将矿点专题图层叠加以后，可以看出，颜色为灰色的单元与矿的关系更为密切。

表8-6 预测变量标志的选择表

图8-5 东昆仑—柴北缘地区基于ARTL模型的金矿分类结果图

3、matlab神经网络30个案例分析适合初学者吗

嗯，挺不错的， 不过现在已经有《matlab神经网络43个案例分析》了，是30个案例的升级版 。
它是matkabsky论坛出版的，还有个matlab中文论坛出版的，《MATLAB神经网络原理与实例精解（附光盘）》也是挺不错的。。 这两本里面都有比较多的干货。
另外《神经网络之家》网，nnetinfo也推荐你去看看，上面也有些视频可以下载。

4、在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到

网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

5、什么是BP神经网络？

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

6、目前基本的游戏人工智能技术有

计算机游戏（ComputerGame）始于1958年的游戏“两人网球”。
人工智能游戏。计算机游戏（ComputerGame）始于1958年的游戏“两人网球”。
人工智能游戏（AIGame）为计算机游戏业提供了新机遇，目前已经形成了数十亿美圆的产业。人工智能技术已经是优秀电脑游戏开发中不可缺少的部分，是游戏产品畅销与否的一个决定性因素。应用人工智能技术设计的游戏称为人工智能游戏（AIGame），或简称为智能游戏。
几种游戏的智能性的观点：正如经典游戏“小精灵”里的魔鬼、“Unreal”第一人称射击游戏（FPS）里的虚拟战友，以及其他游戏角色，看起来都是具有智慧的生命，这种游戏可以认为是有智能的。
有人将游戏中的路径搜索、碰撞检测等，也列入游戏智能的范畴。在游戏中包括角色从简单的追逐、闪躲、移动到复杂的神经网络和遗传算法应用等，体现角色行动的“自主性”，则说明游戏具有智能性。游戏中的活动对象分两类：一类是在背景中，如云、鸟等。
这类对象的行为在游戏中无须人工干预，变化也不多，控制的逻辑不复杂。另一类是各种角色，如虚拟的人、兽、怪物、机器人等。这些对象的活动方式必须变化多端才行，否则游戏就不好玩，所以控制逻辑就比较复杂。
不是所有的游戏都需要人工智能。接龙和挖地雷等游戏就不需要人工智能。网上提供的两人对弈的象棋、围棋、军棋类游戏也不需要人工智能。但一旦要求机器与人对弈，那就需要很高的智能了。

7、最近在学习人工神经网络算法，哪位能发一个含有c语言原程序的BP算法实例哪其它语言的也可以 15

附件是BP神经网络的C语言实现。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。