人工神经网络
人工神经网络及其应用领域
人工神经网络及其应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的技术。它模仿自然神经元的结构和功能，通过多层、多节点的结构，从输入端读取数据，经过复杂计算后输出结果，实现了对一系列非线性问题的解决。在本文中，我们将探讨人工神经网络的基本结构以及其应用领域。
一、人工神经网络的基本结构
为了更好地理解人工神经网络，我们需要了解其基本结构。人工神经网络由三层结构组成，分别是输入层、隐藏层和输出层。输入层从外界获取数据输入，而输出层将输出反馈给用户，隐藏层则对输入层的信息进行处理。
输入层的每个节点均对应着一个输入特征，比如图像识别中的像素点。隐藏层的节点数量在不同情况下各不相同，取决于网络的设计和任务要求。对于拥有N个输入特征的神经网络，如采用一个由H个节点组成的隐藏层，那么H个节点将共同接收这N个输入特征。隐藏层中节点的计算方式通常采用非线性函数，比如ReLU函数。最后，输出层从隐藏层中接收数据并输出结果。
在实际应用中，不同类型的神经网络设计包括全连接、卷积、循环神经网络等。
二、人工神经网络的应用领域
1. 图像识别和分类技术
人工神经网络的最常见应用之一是图像识别和分类。在图像识别任务中，神经网络通过输入图像像素特征，识别不同物体并给出正确的标签。在图像分类任务中，神经网络可以自动对具有相似特征的图像进行分类。
2. 自动驾驶技术
在自动驾驶技术中，人工神经网络可以实现对车辆周围环境的检测和分析。通过连接车辆上的传感器和摄像头，神经网络能够对路况、车速和周围交通情况进行有效处理。基于这些数据，自动驾驶车辆就能够合理地进行运行和规避违规操作。
《人工神经网络》课件
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
添加项标题
RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
添加项标题
AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
添加项标题
Adam：结合了AdaGrad和RMSProp的优点，是目前最 常用的优化算法之一
新型网络结构
卷积神经网络 （CNN）：用 于图像处理和
识别
循环神经网络 （RNN）：用 于处理序列数 据，如语音识 别和自然语言
处理
长短期记忆网 络（LSTM）： 改进RNN，解 决长序列数据 中的长期依赖
THANKS
汇报人：
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
人工神经网络的研究进展与应用
人工神经网络的研究进展与应用人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它能够通过学习和适应提高自己的性能，从而解决各种复杂的问题。近年来，随着科学技术的不断进步，人工神经网络的研究和应用也越来越广泛，本文将以此为主题，探讨其研究进展和应用。
一、人工神经网络的发展历程
人工神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时生物学家麦卡洛克和数学家皮茨在研究海马的神经元模型时，提出了“神经元网络”的概念。然而，由于当时计算机技术的不发达，研究进展缓慢，直到20世纪80年代，人工神经网络才开始进入蓬勃发展期。
在接下来的几十年里，人工神经网络不断得到完善和改进。1986年，加利福尼亚大学教授里夫金首次提出了反向传播算法，从理论上提高了神经网络的学习能力；1998年，Yan LeCun等人在训练卷积神经网络上取得了突破性的进展，为语音识别、图像识别等领域的应用奠定了基础；2006年，西谷和众人提出了深层神经网络，在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域取得了重大突破。
二、人工神经网络的应用领域
1. 图像识别
人工神经网络在图像识别领域的应用非常广泛。以2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例，该比赛采用卷积神经网络进行图像识别，识别准确率达到了85.4%，远高于传统算法。
2. 语音识别
人工神经网络在语音识别领域也有广泛的应用。在过去的十年里，深度神经网络被广泛用于语音识别，取得了显著的进展。例如，微软研究院的DeepSpeech就是一种深度神经网络模型，能够通过学习进行语音识别并生成相应的文本。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么
⽬录
⼀、⼈⼯神经⽹络
⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络
⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络
每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：
1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型
2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突
触向上层神经细胞发送激活细号
3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”
《人工神经网络算法》课件
神经符号计算：结合符号计算和神经网络， 提高人工智能的推理能力和可解释性
THANK YOU
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人工神经网络算法
汇报人：
目录
PART One
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PART Three
人工神经网络算法 的基本原理
PART Five
人工神经网络算法 的实现工具与平台
PART Two
人工神经网络算法 概述
PART Four
常见的人工神经网 络算法
PART Six
人工神经网络算法 的优缺点分析
单击添加章节标题
Te n s o r F l o w 框 架
简介：TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习和机器学习 领域。
特点：TensorFlow具有灵活的编程模型，支持多种编程语言，易于扩展和部署。
应用：TensorFlow广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
率
缺点分析
计算复杂度高：需要大量的计算资源和时间 容易过拟合：模型过于复杂，容易导致过拟合问题 难以解释：模型的内部工作机制难以理解，难以解释其决策过程 训练数据依赖：需要大量的高质量训练数据，否则模型性能会受到影响
改进方向
提高训练效率：优化算法，减少训 练时间
提高稳定性：改进算法，避免过拟 合和欠拟合
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理
人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和
输出层。其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。输出层将最终结果输出给用户。举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。正向
传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-
隐藏层-输出层。反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中
每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类
人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神
经网络。
一、前馈神经网络（FNN）
前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型
之一。其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。前馈神
经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
人工神经网络的理论与应用研究
人工神经网络的理论与应用研究
一、前言
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是一种模拟生物神经网络的计算模型，常被应用于图像识别、自然语言处理、金融预测等领域。本文将从理论与应用两个方面介绍人工神经网络的研究现状。
二、人工神经网络的理论研究
1.模型结构
ANN模型一般包括输入层、输出层和若干个隐藏层。其中，每一层都由多个神经元(Neuron)组成，每个神经元通过加权和的方式接收上一层的输出，并通过非线性函数(Activation Function)进行处理。
2.算法优化
ANN算法的优化一般包括损失函数的设计、权重初始化、梯度下降(Gradient Descent)等方面。其中，损失函数的设计对算法的性能影响非常大，一般采用的是平均误差(Mean Square Error,MSE)或交叉熵(Cross Entropy,CE)等。
3.学习能力
ANN的学习能力主要分为监督式学习、非监督式学习和强化学习三类。其中，监督式学习常被用于分类、回归等任务，而非监
督式学习则被应用于降维、聚类等领域。强化学习则是模拟人类
通过试错不断提高决策能力的方法。
三、人工神经网络的应用研究
1.图像识别
图像识别是ANN应用的典型领域之一，其主要任务是将输入的图像映射为相应的标签或类别。常见的算法包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)等。
2.自然语言处理
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是ANN应用的另一个重要领域，其主要任务是将自然语言处理成计算机能够理
人工神经网络实验报告
人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。
首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。
数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。
接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。
在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。
实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。
总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。
人工脑神经网络的设计与实现
人工脑神经网络的设计与实现近年来，人工智能的发展进步已经引起了广泛的关注，其中一个重要的领域就是人工脑神经网络。人工脑神经网络是一种模拟人脑的工具，通过大量数据的输入和学习，可以使其具有类似人脑的思维方式和决策能力。本文将探讨人工脑神经网络的设计与实现，了解其工作原理，以及在未来应用中的潜力。
一、人工脑神经网络的设计
人工脑神经网络模拟的是人类神经系统的结构和功能，主要由神经元和突触连接组成。在设计人工脑神经网络时，需要考虑以下几个关键因素：
1. 神经元模型的选择。
神经元是神经网络的基本构建单元，其模型的选择会影响整个神经网络的性能。常用的神经元模型包括McCulloch-Pitts，sigmoid，和ReLU。其中，sigmoid函数是一种常用的激活函数，可以有效地处理非线性问题，获得更准确的结果。
2. 突触连接方式的设计。
神经元之间的连接方式称为突触，包括前向连接和反向连接。前向连接主要用于信息的传递，而反向连接则用于损失函数的反向传播。在设计突触连接时，需要考虑权重和偏差的设置，以及使用何种优化算法进行学习。
3. 网络拓扑结构的设置。
网络拓扑结构决定了神经元之间的连接方式和层次关系。常见的拓扑结构包括前馈/反馈、卷积和循环神经网络等。其中，卷积神经网络在图像处理中的应用非常广泛，循环神经网络可以处理时序数据，如语音识别和自然语言处理。
二、人工脑神经网络的实现
人工脑神经网络的实现需要依赖于各种编程语言和框架，如Python、TensorFlow和PyTorch等。通常，一个人工脑神经网络应该包含以下几个步骤：
人工神经网络知识概述
人工神经网络知识概述
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，
人工神经网络
网络模型
前向网络
反馈Biblioteka Baidu络
网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。 这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结 构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。
网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动 力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。
发展趋势
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、 非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应 用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正 向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智 能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论 研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络 的发展提供了良好条件。
（4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相 应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演 化的多样性。
人工神经网络
人工神经网络
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（Connectionist Model）
目录
[隐藏]
∙ 1 人工神经网络概述
∙ 2 人工神经网络的特点
∙ 3 人工神经网络的特点与优越性
∙ 4 人工神经网络的主要研究方向
∙ 5 人工神经网络的应用分析
人工神经网络概述
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（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家，第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht Nielsen给人工神经网络下的定义就是：“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。” 这一定义是恰当的。人工神经网络的研究，可以追溯到1957年Rosenblatt提出的感知器模型(Perceptron) 。它几乎与人工智能——AI（Artificial Intelligence）同时起步，但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功，中间经历了一段长时间的萧条。直到80年代，获得了关于人工神经网络切实可行的算法，以及以Von Neumann体系为依托的传统算法在知识处理方面日益显露出其力不从心后，人们才重新对人工神经网络发生了兴趣，导致神经网络的复兴。目前在神经网络研究方法上已形成多个流派，最富有成果的研究工作包括：多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出来的。它虽然反映了人脑功能的基本特征，但远不是自然神经网络的逼真描写，而只是它的某种简化抽象和模拟。
人工智能神经网络
PART 5
神经网络的未来发展
神经网络的未来发展
神经网络的发展仍然处 于一个非常活跃的研究 领域，未来的发展可能 会集中在以下几个方面
神经网络的未来发展
模型可解释性
当前的神经网络模型 往往是一个黑盒，模 型的决策过程和结果 往往无法被解释。未 来的研究可能会集中 在开发可解释的神经 网络模型，以便更好 地理解模型的决策过 程
出层将隐藏层的结果转化为具体的
输出
神经网络的基本结构
输入层
输入层的神经元负责接收外部输入的数据。 这些数据可以是图像、文本、音频等任何形 式Fra Baidu bibliotek数据。输入层将接收到的数据进行预处 理，例如将图像像素值转化为数值向量，将 文本转化为词向量等
神经网络的基本结构
隐藏层
隐藏层是神经网络的核心部分， 它通过复杂的计算将输入转化为 有意义的特征。隐藏层的神经元 之间通过权重连接，每个神经元 的输出是所有输入的加权和。隐 藏层的计算过程通常采用激活函 数，例如Sigmoid、ReLU等，以 增加网络的非线性表达能力
神经网络的学习方法
随机梯度下降
随机梯度下降是一种常用的优化 算法，它通过迭代地调整参数以 最小化损失函数。在神经网络训 练中，随机梯度下降每次选择一 小批样本进行训练，计算损失函 数对每个参数的偏导数，然后根 据偏导数更新参数。随机梯度下 降的优势在于可以有效地处理大 规模数据集，并且可以并行计算
人工神经网络
人工神经网络
第六单元人工神经网络
引言
识别、人工智能所研究的是如何用计算机实现人脑的一些功能。从要实现的功能出发，把功能分成子功能…直到设计出算法来实现这些子功能——这是由上向下的分析方法。
另一方面，人脑无论多么复杂，都可看做是大量神经元组成的巨大的神经网络，从神经元基本功能出发，由简单到复杂组成各种神经网络，研究它所能实现的功能。是由下至上的综合方法，两种方法各有优缺点，适用于不同问题。
人工神经网络的研究基本上与计算研究同步，从40年代初开始，到80年代，神经网络飞速发展，现已渗透到智能控制、模式识别、信号处理、优化计算、知识处理、生物医学工程等众多应用领域，自成一个研究体系。
§1 人工神经元
1. 生物神经元
树突
轴突
胞体突触
图1 典型神经元构成示意图
典型神经元构成示意图
①胞体：是神经细胞的本体，内有细胞核、细胞质，完成普通细胞生存的功能；
②树突：它有大量分枝，多达3
10数量级，长度较短，通常不超过1毫米，用于接
受来自其它神经元的信息；
③轴突：用以输出信号，有些较长可达1米以上，较长的轴突被髓鞘包裹，可提高传导速度，少受干扰；神经信号的传导机制，不是靠信号，而是一个化学过程，速度比电信号慢的多，像是导火索被点
着，每秒数10米，轴突远端也有分枝，可与多个神经元连接；
④突触：它是一个神经元与另一个神经元相连系的特殊部位，通常是一个神经元轴突的端部，靠化学接触或电接触将信号（兴奋）传给下一个神经元的树突或胞体。
对树突的突触多为兴奋性的，使下一个神经元兴奋。
对胞体的突触多为抑制性的，其作用是阻止下一个神经元兴奋。
人工神经网络课件
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成，具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
批处理、随机梯度下降等优化策略
• 批处理（Batch Processing）：将数据集分成若干个小批次进行训练，每个批次内部使用批量梯度下降法进行 参数更新。
• 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次只随机选取一个样本进行训练，并更新参数。这 种方法计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰。
人工神经网络特点
人工神经网络具有并行处理、分布式存储、自学习、自组 织和自适应等特性，能够处理复杂的模式识别和预测等问 题。
人工神经网络应用
人工神经网络的工作流程
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人工神经网络（ANN）又称神经网络，是在现代神经科学研究成果的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简化和模仿而逐步发展起来的一种新型信息处理和计算系统。由于人工神经网络具有自学习、高容错、高度非线性描述能力等优点，现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域［l ~ 3］，并取得了许多成果。本文简要介绍人工神经网络的原理和特点，论述人工神经网络在高分子科学与工程领域的应用。
橡胶配方是决定橡胶制品性能的关键因素，由于材料配方与制品性能之间存在很复杂的非线性关系，多数情况下无法建立完整精确的理论模型，只能借助于回归方法得到经验公式。
传统的回归方法存在以下局限性：
(1)使用不同的回9j方法可获得不同的经验公式，导致经验公式的繁多和不一致；
(2)当配方项目及性能指标项目较多时，采用回归公式无法完全再现实验数据；
(3)当实验进一步完善，实验数据增多的时候．其他人员再进行回归时，如果无法找到原来的回归方法、程序和实验数据，原来的回归公式将不能被利用，造成一定的浪费。随着计箅机的发展而出现的人工神经网络是人工智能方法．它不像回归方法那样，需预先给定基本函数，而是以实验数据为基础．经过有限次的迭代计算而获得的一个反映实验数据内在联系的数学模型，具有极强的非线性处理、自组织调整、自适应学习及容错抗噪能力，特别适用于研究像材料配方与制品性能之间关系的复杂非线性系统特性【¨】。因此，人们开始将人工神经网络应用于橡胶配方设计”J。
随着橡胶制品在各领域应用的拓展，橡胶配方设计变得越来越重要。人们进行橡胶配方设计主要有3个目的：提高制品的性能；改善加工工艺；降低生产成本。传统的橡胶配方设计方法有全因素设计、正交试验设计n_3]、均匀设计[4‘60等，而这些配方设计试验数据的处理方法无外乎方差分析和回归分析口]。由于材料的配方和性能之问存在非常复杂的非线性关系，回归分析只适合于单目标优化数据处理的模型，对于不同的性能，需要建立不同的模型，因此将其应用于配方设计有一定的局限性。近年来，发展日趋成熟的人工神经网络技术，尤其是BP神经网络凭借其结构简单、收敛速度快、预测精度高等优势越来越多地应用到橡胶配方设计试验中。
1橡胶配方设计
1．1橡胶配方设计概述
配方设计¨J是橡胶工业中的首要技术问题，在橡胶工业中占有重要地位。所谓配方设计，就是根据产品的性能要求和工艺条件，通过试验、优化、鉴定，合理地选用原材料，确定各种原材料的用量配比关系。
橡胶配方人员的主要工作就是要确定一系列变量对橡胶各项性能的定量或定性影响。变量可以是硫化剂、促进剂、填充剂、防老剂等，也可以是加工：[艺条件(如硫化温度、硫化时间等)，总之是配方人员可能控制或测得的变量。橡胶各项基本性能包括拉伸强度、撕裂强度、硬度、定伸应力等物理机械性能，以
及加工性能、光洁度、外观等。
橡胶配方设计常常是多变量的试验设计，配方设计理论和试验设计方法对于
配方设计具有重要意义。
作为橡胶配方设计理论，必须具备两个基本条件【2J：一、能揭示客观存在的橡胶配方设计的一般性规律，二、能指导橡胶胶料配方设计实践。目前，配方设计的基本理论是相关性理论，又称相关性原理。根据表象学研究，在橡胶配方设计中存在着两类相关关系。其一，橡胶配方组分与硫化胶及混炼胶的性能之间存在着相关关系，配方组分的品种、类型和用量对硫化胶和混炼胶的性能具有决定性影响。其二，硫化胶的性能与性能之间也存在着相关关系，即硫化胶的某些性能对橡胶制品的使用性能具有决定性影响。
根据相关性原理，橡胶胶料配方设计可遵循如下途径进行。首先，利用第二类相关关系，寻找并确定与制品使用性能相关的胶料性能，包括硫化胶性能和胶料工艺性能等；然后根据第一类相关关系，寻找并确定与所需胶料物理机械性能和工艺性能相关的胶料配合组分，最后完成配方试验。
试验设计是属于一般研究方法中的科学试验方法的范畴，它是由试验方法与数学方法，特别是统计方法相互交叉而形成的--i'1科学。运用试验设计方法的目的是对试验因素作合理的、有效的安排，最大限度地减少试验误差，使之达到高效、快速、经济的目的。
从近代试验设计发展趋势来看，试验设计主要集中在模型优化试验设计、针对性强的特殊试验设计和系列性试验设计等三个方面。橡胶配方设计中主要采用模型优化试验设计，即对少量的关键因子优良水平进一步研究因子间相互作用，探讨试验过程最优水平组合及工艺参数。采用的试验设计方法主要有正交设计、回归设计、均匀设计等。
橡胶配方设计相关性原理的研究和试验设计理论及方法的发展，为现代橡胶配方设计、建立计算机辅助设计奠定了基础。另一方面，橡胶材料的组分与性能之间的关系十分复杂。只有依靠现代数理统计学和计算机技术的帮助，才能进行有效地研究。实践证明，两者结合，是取得配方设计成功的必由之路。
1．4人工神经网络
1．4．1人工神经网络简介
自从20世纪80年代初以来，人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork，简称ANN)
在全世界范围内迅速地发展起来。其中主要的原因是人工神经网络的结构和它的
计算方法是在模拟人类大脑的结构和思方式的基础上建立起来的，具有极强的非
线性处理、自组织处理、自适应学习和容错抗噪能力¨”。
人工神经网络[161是由大量简单的基本元件一神经元相互连接而成的自适应
非线性系统，是人工智能的一个重要分支。人工神经网络基本结构是人工神经元，
它一般具有多个输入、一个输出的非线性处理单元，具有输入、处理和输出信号
三个基本功能。神经元按层次的形式组织，每层上的神经元以加权的方式与其他
层上的神经元连接而构成神经网络。与传统的信息和数据处理方法相比，人工神
经网络能将分布存储的信息进行并行协同处理，是一个非线性动力学过程，因而
在处理复杂的多的多维非线性问题方面具有十分明显的优势。总的来说，人工神
经网络具有以下四个特点Ⅲ】：①人工神经网络是一个广泛连接的巨型复杂系统；
②人工神经网络具有并行结构和并行处理机制：③人工神经网络的分布结构使其
具有和人脑1样的容错性和联想能力；④人工神经网络具有学习、自组织、自适
应能力。