上海市景观格局的人工神经网络(ANN)模型

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数学模型-神经网络模型

触角长类别 1.14 Apf 1.18 Apf 1.20 Apf 1.24 Af 1.26 Apf 1.28 Apf 1.30 Apf 1.36 Af
• 翼长触角长类别
• 1.64 1.38 Af
• 1.82 1.38 Af
• 1.90 1.38 Af
• 1.70 1.40 Af
• 1.82 1.48 Af
（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256 个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编码．
数学模型
四、反向传播算法（B-P算法）
算法的目的：根据实际的输入与输出数据，计算模型的参数（权系数）
1．简单网络的B-P算法
图6 简单网络
数学模型
❖ 假设有P个训练样本，即有P个输入输出对
定理2 对于具有多个隐层的前馈神经网络；设激发函数为S
函数；且指标函数取 P
E Ep
（8）
p 1
其中 E p
1 2
NL
(t
(
p)
(i)
a( p) L
(i)) 2
i 1
（9）
则每个训练循环中按梯度下降时；其权重迭代公式为
wl( p) (i,
j)
wl( p1) (i,
j
)
( l
a p) ( p) l 1
wk(i,j) 表示从第k-1层第j个元到第k层第i个元的权重，
ak (i) 表第k层第i个元的输出
数学模型
假设：
（3）设层与层间的神经元都有信息交换（否则，可设它们之间的权重为零）；但同一层的神经元之间无信息传输． (4) 设信息传输的方向是从输入层到输出层方向；因此称为前向网络．没有反向传播信息．

人工神经网络的图像分类和识别

人工神经网络的图像分类和识别近年来，随着人工智能技术的发展，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）已被广泛应用于图像分类和图像识别领域。

人工神经网络是模拟人脑神经元的结构和功能，通过多层次的神经元之间的连接实现信息的处理和学习。

在图像分类和识别领域，人工神经网络可以通过学习大量的训练数据，自动提取图像的特征，实现自动的图像分类和识别。

图像分类是指将一张输入图像分到事先确定的某一类别的过程。

在传统的图像分类方法中，需要通过手动设计特征来描述图像，这个过程需要专业的知识和经验，并且人工提取的特征往往不能满足各种实际应用场景的需求。

而通过人工神经网络的学习，可以自动从训练数据中学习到最优的特征表示，避免了手动提取特征的繁琐过程。

在图像识别中，需要对输入的图像进行更加细致和深入的分析和识别。

与图像分类不同，图像识别不仅需要对图像进行分类，还需要对图像中的对象和物体进行识别和分割。

在人工神经网络中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来处理图像数据。

CNN通过多次卷积、池化等过程来提取图像的特征，并通过全连接层将提取的特征映射到对应的类别，实现图像的识别。

人工神经网络中的学习过程涉及到前向传播和反向传播两个过程。

前向传播是指输入一张图像，网络通过神经元之间的连接计算出最终的分类结果。

而反向传播是指将分类误差反向传递回网络，更新神经元之间的权重和偏置，以达到更好的分类效果。

在训练过程中，需要使用大量的训练数据，并且对训练数据进行随机化，避免神经网络出现过拟合的问题。

除了单纯的图像分类和识别，人工神经网络还可以应用于更加复杂的图像任务，例如目标检测、图像分割、图像生成等。

在目标检测任务中，需要检测图像中的目标并标定其位置和大小。

在图像分割任务中，需要将图像分成多个互不重叠的区域。

在图像生成任务中，需要根据给定的输入图像或描述生成新的图像。

《ANN神经网络》课件

神经网络的训练过程和算法
1 BP算法
2 Adam算法
通过反向传播算法，根据输出误差和梯度下降法更新网络参数，目标是最小化误差函数。
结合了Ad ag r ad 和RM Sp ro p 优点的一种有效的优化算法，自适应的调节学习率，以加快训练速度。
神经网络的激活函数和正则化方法
激活函数
每个神经元的输出需要通过激活函数进行非线性映射，目前比较流行的有sig mo id 、t an h 和ReLU等。
神经元和生物神经元的异同
1 神经元
是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习的权重和偏置。
2 生物神经元
是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有复杂的生物学表现和相互作用。
神经网络的优势和局限性
优势
具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题。
参考文献和拓展阅读建议
参考文献: 1. Bishop, C. M . (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. M IT Press. 3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. 拓展阅读建议: 1. 《深度学习》白板推导与Python实战 2. 《Python深度学习》实践指南 3. 《自然语言处理综论》 4. 《计算机视觉综论》

人工神经网络ANN

10
off
Stimulus
ui wij x j
j
Response
yi f urest ui
“Hard” threshold
z ON
f
z

else OFF
= threshold
• ex: Perceptrons, Hopfield NNs, Boltzmann Machines
2 1 ez
1
• ex: MLPs, Recurrent NNs, RBF NNs...
• Main drawbacks: difficult to process time patterns, biologically implausible.
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
ms
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
6
神经网络的复杂性
• 神经网路的复杂多样，不仅在于神经元和突触的数量大、组合方式复杂和联系广泛，还在于突触传递的机制复杂。现在已经发现和阐明的突触传递机制有：突触后兴奋，突触后抑制，突触前抑制，突触前兴奋，以及“远程”抑制等等。在突触传递机制中，释放神经递质是实现突触传递机能的中心环节，而不同的神经递质有着不同的作用性质和特点
• 10 billion neurons in human brain • Summation of input stimuli
– Spatial (signals) – Temporal (pulses)

人工神经网络ANN

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目录
人工神经网络ANN概述
01
人工神经网络ANN的组成结构
02
人工神经网络 ANN概述
什么是人工神经网络ANN
定义：人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，各层之间通过权重连接学习方式：通过反向传播算法不断调整权重，使输出结果更加准确应用领域：图像识别、语音识别、自然语言处理等
前向传播：输入信号通过神经元网络传递，计算输出结果
反向传播：根据输出结果调整神经元权重，降低误差
人工神经网络 ANN的组成结构
输入层
定义：输入层是人工神经网络中的第一层，负责接收来自外界的输入数据特点：输入层通常由多个神经元组成，每个神经元负责接收一部分输入数据功能：将输入数据转换为神经网络可以处理的内部表示，为后续的隐藏层提供输入类型：根据具体的应用场景和任务，输入层可以具有不同的类型和结构
人工神经网络ANN的发展历程
早期阶段：感知机模型，多层感知器
90年代：BP算法的提出，多层感知器的发展
21世纪初：深度学习的兴起，卷积神经网络、循环神经网络等新型网络的涌现
近年来：自编码器、生成对抗网络等新型网络结构的出现和应用
人工神经网络ANN的基本原理
神经元模型：模拟生物神经元的基本功能
隐藏层
隐藏层定义隐藏层作用隐藏层结构隐藏层参数训练
输出层
定义：输出层是人工神经网络中的最后一层，负责将网络的处理结果输出到外部功能：输出层将前一层神经元的输出作为输入，通过激活函数将输入转化为具体的输出值类型：常见的输出层类型包括全连接层、softmax层等作用：输出层的设计直接影响着人工神经网络的分类或回归任务的准确性

土地利用评价与规划综述

土地利用评价与规划综述摘要：简要介绍了土地利用评价和土地利用规划，通过阅读国内外的土地利用评价与规划的研究相关文献，讨论了国内外土地利用评价和土地利用规划研究中应用的理论、方法、技术等情况。

根据土地利用评价与规划研究现状，分析了土地利用评价与规划的研究热点、研究前景，并指出目前存在的一些问题。

关键词：土地利用，土地利用评价，土地结构调整，规划0前言随着社会经济的不断发展，人口、环境、经济、资源之间的矛盾日益突出。

有限的土地资源能否得以合理的利用，社会经济与土地资源保护能否协调发展，将直接影响到社会经济的可持续发展的进程[1]。

土地利用现状分析与评价为下一步的土地规划和管理打基础，通过土地利用规划可以协调人地矛盾、加强对土地利用的管理、有效地促进社会经济发展[2]。

因此，土地利用评价与规划的研究具有重要意义。

本文通过对国内外不同学者的土地利用评价与规划的研究进行分析对比，了解土地利用评价与规划的发展现状、研究热点、研究方法与技术等内容，总结目前的研究优点及存在的问题。

1.土地利用评价与规划的概述与意义1.1土地利用评价与规划的概述土地利用评价又称土地质量评价，是通过对土地自然、经济属性的综合鉴定，将土地按质量差异划分为若干相对等级或级别，以表明在一定的科学技术水平下，被评土地对于某种特定用途的生产能力和价值大小。

土地质量评价按其目标可分为土地适宜性评价、土地生产潜力评价和土地经济评价等[3]。

土地利用规划是人们根据社会发展需要和当地自然、经济、社会条件控制土地利用方向、组织合理的土地利用结构、提高土地生产力和改善生态系统与持续土地利用，进行科学组织、布局的一项重要措施[4]。

1.2土地利用评价与规划的意义土地评价是土地规划与管理的基础。

土地利用现状分析与评价是通过对土地资源的数量与质量、利用结构与布局、开发利用程度、利用效果和效益、适宜程度、限制因素等条件的分析，为土地规划和土地管理提供依据[5]。

上海城市景观格局、生态效应及恢复力特征

上海城市景观格局、生态效应及恢复力特征城市是人类社会首选的聚居形态,在联合国2014年颁布的《World Urbanization Prospects The 2014 Revision》数据中显示,上海的城市人口规模已经位列全球第三,城市人口数量达2300万,预计到2050年上海市的城市人口数量将超过3000万。

在2016年公布的上海市新一轮城市发展总体规划《2040》中则明确指出:到2020年上海将把常住人口控制在2500万以内,到2040年控制在2500万左右,这一估算值远低于联合国报告中给出的人口总数。

城市化的两大基本特征是城市人口集聚和大量人工建造的同质化景观,伴随而来的更是城市热岛效应加剧,城市空气污染严重,饮用水质下降,交通拥挤不堪,住房资源紧张,自然资源缺乏,生态系统服务能力降低等各种“城市病”。

在发展中国家,由于城市化进程迅速,这些“城市病”显得尤为突出,甚至困扰着城市健康发展的可持续性。

城市是由社会、经济、自然三个系统互相关联而组成的综合体,是一个社会生态系统。

城市景观生态研究的基本内容包括城市空间结构与生态过程,其研究则注重理解和改善城市化发展的可持续性,如人类活动与城市环境耦合的恢复力与可持续性。

恢复力提供了一种动态平衡思想,空间恢复力则可以整合景观生态与可持续发展研究,共同用于理解城市发展的可持续性。

本研究以社会生态系统理论、景观生态学理论、恢复力理论、空间恢复力概念为基础,选择上海市为研究案例,结合城市绿色基础设施破碎度高,城市地表辐射效应高和城市空气透明度低三个问题,分析城市景观生态格局与效应,构建恢复力评价模型,甄别恢复力的特征因子,研究时相为2000,2005,2010和2015年,时间跨度共计15年。

通过本实证研究达到应用恢复力与空间恢复力概念,提出城市景观格局与生态效应研究恢复力评价模型,甄别恢复力特征因子的目的。

本研究共分以下三个部分:第一,设定表征城市复杂系统的自然、社会、经济三个系统中的20个指标为分析对象。

应用人工神经网络(ANN)分析热泵型海水淡化系统产水特性

１实验装置
实验装置如图１所示。该装置在进行海水淡化
等。这些方法比较成熟、术方面各具优点，在实操作时，境空气从右进入热泵型海水淡化装置，技但环在际使用中，要一种更加方便而精度较高的海水淡经过加湿器时，从加湿器上方喷淋而下的温度较需与化仿真模型。目前，工智能技术得到了前所未有的重视。人
激活当前的处理单元。根据单元的传递函数将信号
层。ＢＰ网络处理单元多采用ｓ型函数，公式为：
１
现空冷式冷凝器与水冷式冷凝器的切换，而实现传送给隐含层，从同样隐含层单元将输出传送给输出
统。从系统观点看，人工神经网络是由大量的神经通过预冷器中的冷却水经外部冷却后可以重复利元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线用。经过预冷器后的湿饱和空气进一步在蒸发器中性动态系统。在仿真预测、化计算、杂系统分沿着饱和湿空气曲线继续降温去湿，优复得到更多的淡
维普资讯
第２７卷
第６期
太阳台学邑
报
Ｖ０．７．Ｎ．１２ｏ６
Ｊｎ．２０ｕ，０６
２００６年６月
ＡＣＮＥＴＡＥＲＧＩＡＥＯＬ｛ＳＳＩＩＳＡＩＩＮＣＡ
应用人工神经网络【Ｎ分析热泵型ＡＮ）海水淡化系统产水特性

数学建模之神经预测ANN方法

生物神经元，也称神经细胞，它是由细胞体、树突、轴突和突触等生物组织构成的，并通过细胞膜电位来实现生物神经元的兴奋与抑制、学习与联想等基本功能，因此，它是构成人脑神经系统的基本功能单元。其结构如下图所示。
根据生物神经元的结构与基本功能，可以将其简化为下图的形式，并建立神经网络模型的基础—— 人工神经元数学模型：
n
y j f ( wij xi a j ) i1
其中，y j 表示神经元 j 的输出；xi 表示神经元i 的输入； wij 表示神经元 i 与神经元 j 之间的连接权值；a j 表示神经元 j 的阈值；f (•) 是输入到输出传递函数（也称激活函数）.
下表给出了一些常用的传递函数。除线性传递函数外，其它的均是非线性的，因此，神经网络特别适合于解决非线性问题。
化各层神经元之间的连接权值 vij , wjk ，初始化隐含层阈值 a ，输出
层阈值 b ，给定学习速率和神经元传递函数.
步骤 2：隐含层输出计算。根据输入向量 X ，输入层和隐含层间连
接权值vij 以及隐含层阈值 a ，计算隐含层输出.
n
n
yi f ( vij xi a j ) f ( vij xi )
取 NAN）最大训练时间（秒）
net.trainParam.max_fail=5 确认失败的最大次数
net.trainParam.min_grad=1e-6 最小性能梯度
net.trainParam.lr=0.2
学习速率
（3）sim——BP 神经网络预测/仿真函数函数功能：用训练好的 BP 神经网络预测/仿真函数输出. 函数形式：Y=sim(net,x)
神经网络训练函数训练函数的意义梯度下降法动量反传的梯度下降法动态自适应学习率(lr)的梯度下降法带动量动态自适应学习率(lr)的梯度下降法弹性梯度下降法量化共轭梯度法 Levenberg_Marquardt 法 Fletcgera-Reeves 共轭梯度法 Polak-Ribiere 共轭梯度法 Powell-Beale 共轭梯度法

机器学习笔记之人工神经网络(ANN)_深圳光环大数据

机器学习笔记之人工神经网络(ANN)_深圳光环大数据人工神经网络（ANN）提供了一种普遍而且实际的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量函数。

人工神经网络由一系列简单的单元相互连接构成，其中每个单元有一定数量的实值输入，并产生单一的实值输出。

上面是一个汽车自动驾驶神经网络学习的例子：下方的图像是网络的输入，通过4个隐藏单元运算，得到30个输出（图的上方）决定汽车的行驶方向。

本文主要介绍两种基本单元：感知器和线性单元的权值学习。

感知器（1）感知器原理感知器是神经网络的一种基础单元。

感知器以一个实数值作为输入，计算这些值得线性组合，如果大于某个阈值就输出1，否则输出-1。

（其实就是一个符号函数）感知器可以看做n维空间中的超平面决策面。

对于超平面一侧的实例感知器输出1，另一侧的输出-1。

但是有些实例点是不可分割的（如下图右侧）（2）感知器训练法则感知器的学习任务是决定一个权向量(w1,w2,w3….)，使感知器能对给定的实例输出正确的1或-1。

为得到接受的权向量，一种办法是从随机值开始，然后反复的应用感知器，不断修正感知器权值wi，直到感知器能够分类所有的训练样例。

上面这中学习只有在样本点确实线性可分，感知器才能学习到正确的权值。

线性单元（1）线性单元线性单元没有感知器阈值判断，直接输出所有输入的组合。

（2）梯度下降和delta法则当样例不可分时，运用delta法则，可以使目标收敛到目标概念的最佳近近似（误差最小）。

定义训练误差：这里，我们定义使训练数据输出误差最小为最佳假设。

为了确定使E最小的权向量w，梯度下降搜索从一个任意的初向量开始，然后以很小的反复修改这个向量。

每一步都沿着误差曲面最陡峭下降方向去修改权向量，继续这个过程直到得到全局的最小误差点。

最陡峭的下降方向其实就是梯度方向。

即将E对wi分别求偏导就能得到相应修改的量。

上面梯度算法，容易陷于局部的极小值。

为了避免这种情况，改用随机梯度算法。

人工神经网络ANN方法简介文档课件

神经元的输出是激活函数对加权输入的响应，可以是一个二进制值（0或1）或一个连续的值。
激活函数
激活函数决定了神经元的输出方式，是神经网络中的非线性因素。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、 Tanh函数等。
不同的激活函数适用于不同的应用场景，选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能。
人工智能与神经网络的融合将促进多学科交叉，推动相关领域的发展和进步。
感谢观看
THANKS
反向传播是根据输出误差逆向计算各层神经元的误差，并据此调整权重的过程。
前向传播和反向传播的结合实现了神经网络的训练和学习过
程。
03
常见的人工神经网络模型
多层感知器
总结词
基本的人工神经网络模型，适用于模式分类和回归问题。
详细描述
多层感知器是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。它通过反向传播算法进行训练，通过不断调整权重和偏置项来最小化输出层和目标值之间的误差。
新型神经网络模型如卷积神经网络（ CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等将继续得到深入研究，以解决更复杂的问题。
新型神经网络模型将应用于更多的领域，如自动驾驶、智能制造、医疗诊断等，提高生产效率和生活质量。
人工智能与神经网络的融合发展
人工智能与神经网络的融合将进一步加深，形成更加智能化的系统，推动人工智能技术的发展和应用。
图像识别
用于人脸识别、物体检测、图像分类等。
自然语言处理
用于机器翻译、情感分析、问答系统等。
金融领域
用于股票预测、风险评估等。
02
人工神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是人工神经网络的基本单元，模拟人脑神经元的工作方式。

ANN人工神经网络结构定律性质理论分析

ANN人工神经网络结构定律性质理论分析人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是一种模仿人脑神经网络系统的计算模型。

其通过建立一个由人工神经元组成的网络来模拟人脑神经细胞之间的连接和信息传递。

ANNs在多个领域中都有广泛的应用，如模式识别、数据挖掘、机器学习等。

在ANNs的研究中，研究者们不仅关注网络的应用性能，还对其结构的性质进行了深入的研究。

ANNs的结构性质理论分析是指对网络的拓扑结构、连接模式以及网络性能之间的关系进行研究和分析。

这些分析有助于我们更好地理解ANNs的工作原理以及提高其性能。

一项重要的研究任务是分析ANNs的拓扑结构对其性能的影响。

拓扑结构包括网络的层数、每层神经元的数量以及神经元之间的连接方式。

Kolmogorov定理是一种经典的结构性质理论，它指出一个足够大的ANN能够逼近任意连续函数。

根据这一定理，研究者们发展了许多不同结构的神经网络，如多层感知机、卷积神经网络等。

另一个重要的研究任务是分析ANNs中神经元之间的连接方式对网络性能的影响。

神经元之间的连接方式可以分为全连接、局部连接以及稀疏连接等。

全连接意味着每个神经元都与下一层或上一层的所有神经元相连，而局部连接意味着每个神经元只与一小部分神经元相连。

研究者们发现，对于特定的任务，适当的连接方式可以降低计算复杂度并提高网络性能。

此外，研究者们还关注ANNs中的权重分布和神经元激活函数对网络性能的影响。

权重分布指的是ANNs中每个连接上的权重值的分布情况。

神经元激活函数是ANNs中用来引入非线性因素的函数，它决定了神经元的输出。

研究者们通过分析不同的权重分布和激活函数对网络性能的影响，可以进一步优化网络结构。

研究ANNs的结构定律性质理论分析有助于我们更好地理解神经网络的工作原理，提高网络性能和应用效果。

在深度学习领域，研究者们还提出了一些经验性规则，例如神经网络的隐藏层数和神经元数量应该选择多少，以及如何选择激活函数和优化算法等。

上海古典园林曲水园空间结构中的网络特征

杳才能找到其中更有生命力的本质。 ”
１研究方法
杂结构，这
今
（ｃａｌＭｉｈｅ同时也是当巴蒂
希列尔（ＩＩｎｑＢ｝ｅ白空间句法（ｐｃｙｔｘ１＿ｓａｅｓｎａ）￣
西方学者更倾向于运用计算机语言等自然科学方法，来诠释中国园林中复杂空间或者要素的属性与建构规律。
区，东北临城河。曲水园始建于 ’ ４年（７５清乾隆十年）７４。１８年之后４余Ｏ年内．逐渐建成以凝和堂为中心的二十四景园子也因堂后清幽脱俗的曲水流赫而得名。历经多次损毁，仅剩位于山顶三层高的九峰一览亭，此为民国原物。整个园－￣２世纪５年代７Ｆ０－０
一
存在局限性，如水系感、文化语义
。
装饰要素的视觉情事实上，中国私家园
剐、金学智等大多倾向于从社会、人文艺术
并非完全根植于社会活动组织系统，而是个体出于抒情言志之目的。由此可见，无论是空间句法、符号图式，还是三维采集、点云生成等理性认识．最大的挑战是如何揭示空间结构所传达的文化意义。
界，尺度、形态、大小规模、内部布局也各不相同．同样可以接纳多种日山道、台阶、廊道、曲桥、部分铺装硬
地等
。
这些路径
常体闲活动。尽管这些次花园
体物质形态上有所区别，但
更重要的是鞋结了庭院空间以及结点建筑。
中，复杂的关系创造有趣的、无尽的体验ｆ。Ｓｌ本文以一个上海古典园林 ——曲水园（）图１为案例运用网络理论来
，
中的联结是指单元空间ｆ除了

人工神经网络的模型.doc

人工神经网络的模型.doc1、人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出人工神经元之间通过相互联接形成网络，称为人工神经网络神经元之间互相联接的方式称为联接模式。

互相之间的联接强度由联接权值表达。

在人工神经网络中，转变信息处理及能力的过程，就是修改网络权值的过程。

人工神经网络的构造大体上都采纳如下的一些原则：由肯定数量的基本神经元分层联接；每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简洁；网络的学习和学问存储表达在各神经元之间的联接强度上。

神经网络解决问题的能力与成效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。

人工神经网络是对人类神经系统2、的一种模拟。

尽管人类神经系统规模宏大、结构冗杂、功能奇妙，但其最基本的处理单元却只有神经元。

人工神经系统的功能事实上是通过大量神经元的广泛互连，以规模雄伟的并行运算来实现的。

人工神经网络模型至少有几十种，其分类方法也有多种。

例如，若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络；若按突触连接的性质，可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。

人工神经网络的局限性：(1)受到脑科学讨论的限制：由于生理试验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有许多问题需3、要解决；(2)还没有完好成熟的理论体系；(3)还带有深厚的策略和阅历色彩；(4)与传统技术的接口不成熟。

假如将大量功能简洁的形式神经元通过肯定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的状况下，统称为神经网络。

依据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络互相连接型网络分层网络可以细分为三种互连形式：简洁的前向网络；具有反馈的前向网络；层内有互相连接的前向网络。

数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络

数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。

在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。

它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。

这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。

所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。

人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。

在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。

首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。

分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。

神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。

其次，人工神经网络还可以用于预测。

它可以用已有的数据去预测未来的趋势。

例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。

此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。

例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。

但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。

首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。

此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。

总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。

但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。

相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。

人工神经网络确定和优化桩基持力层

人工神经网络确定和优化桩基持力层
杨敏;殷海涛
【期刊名称】《同济大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(035)002
【摘要】引入人工神经网络(ANN)到新的桩基设计辅助系统中,提高利用人工智能进行桩基设计的能力,确定和优化桩基持力层,对ANN在桩基辅助设计中的应用进行有益的尝试.详细介绍了它的建模方法,结合工程实例,对ANN在上海地区常规土层条件下桩基持力层中的应用进行计算和分析,并对需要进一步研究的问题给出了建议.
【总页数】5页(P156-160)
【作者】杨敏;殷海涛
【作者单位】同济大学,地下建筑与工程系,上海,200092;同济大学,地下建筑与工程系,上海,200092;上海港建设工程安全质量监督站,上海,200120
【正文语种】中文
【中图分类】TU473.1
【相关文献】
1.论软硬相间地层桩基持力层的选择及桩端土承载力特征值的确定 [J], 彭平清;吕德顺
2.大直径人工挖孔灌注桩桩基持力层的确定 [J], 张文贵
3.基于孔压静力触探数据确定水泥土深层搅拌桩法桩基持力层 [J], 何智敏;刘永;胡程
4.断层破碎带发育地段桩基持力层的确定 [J], 赵明星
5.关于合理选择桩基持力层优化基础工程设计的探讨 [J], 邓婷丽
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上海环城绿带百米林带植物群落特征调查

上海环城绿带百米林带植物群落特征调查孙诗雨;王云【摘要】通过对上海环城绿带百米林带101个典型植物群落样方进行调查,从群落外貌特征、景观结构、空间特征以及游憩利用现状4个方面总结其现状特征以及存在的问题.结果表明,上海环城绿带百米林带中共有木本植物56科94属123种,植物种类较丰富的科为蔷薇科、豆科以及百合科;乔木树种应用较多,灌木和地被应用较少;群落层次不够丰富,单层型群落数量较多,景观相对单调;物种多样性指数偏小,乡土树种应用不多;百米林带内目前可供游憩活动的场地不多,缺乏基础设施且活动类型单一.针对调查结果提出上海环城绿带百米林带植物群落优化建议,旨在更好地提升绿带的综合价值.【期刊名称】《上海交通大学学报（农业科学版）》【年(卷),期】2018(036)006【总页数】7页(P8-14)【关键词】上海环城绿带;植物群落;结构特征;调查【作者】孙诗雨;王云【作者单位】上海交通大学农业与生物学院,上海200240;上海交通大学农业与生物学院,上海200240【正文语种】中文【中图分类】Q948上海环城绿带建成至今已有20余年,它有效地防止了城市无限蔓延、改善了城市的生态环境、促进城市可持续发展,是一项造福上海人民的跨世纪重大生态工程[1]。

始建于1998年的环城绿带百米林带,其中的植物群落经过长时间的自然更新和演替,已经形成了较为稳定的群落结构,但同时也存在着一些问题。

近年来,已有不少学者对上海环城绿带的植物群落进行调查研究,张凯旋[2]通过全面的群落调查,得出上海环城绿带植物群落的结构过于简单,多样性低下,落叶针叶林的美景度最高,而竹林的美景度最低等结论; 刘宏彬[3]对环城绿带(南汇段)选取40个样方进行植物调查,发现南汇段人工植物群落存在结构较为单一、植物生长势较弱、后期养护管理难度大等问题。

这些研究为本文开展上海环城绿带植物群落调查奠定了良好的基础。

除了改善生态环境、塑造绿带景观外,环城绿带植物群落的功能也需随着城市更新而不断丰富和完善。