人工智能与神经网络课程论文
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
以下是店铺整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能神经网络论文篇一人工神经网络的发展及应用摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。
文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。
人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。
人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。
人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程2.1 萌芽时期在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着科技的不断进步，人工智能成为了当下最热门的领域之一。
而其中一个重要的技术就是神经网络。
神经网络在人工智能中的应用不仅可以让机器更好地学习人类的思维方式，还可以解决许多实际问题。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并为您介绍其工作原理。
一、神经网络的工作原理神经网络是一种仿照人类神经系统而创造的计算模型。
它由许多神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接并通过神经突触进行信息交换。
神经网络的每个神经元都有着“权重”，与其连接的神经元会将信息通过神经突触传输给它，并将信息的值乘上“权重”传递过去。
接收到信息后，神经元会根据权重的不同加权计算后，输出一个值。
这个值可能被其他神经元接收并进行下一轮的计算。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在人工智能中的应用非常广泛。
其中最为经典的应用莫过于图像识别技术。
以汽车驾驶为例，在自动驾驶汽车中，图像传感器捕获前面的路况及道路信息，神经网络通过学习这些信息并进行运算，可以快速而准确地识别前方物体的类别、速度和距离等信息，让车辆做出正确的决策和操作。
三、神经网络在自然语言处理中的应用神经网络在自然语言处理中也有着广泛的应用。
比如在聊天机器人或语音助手中，神经网络可以利用已有的语言资源，通过计算机学习的方式模仿人类的模式，从而能够更为自然地解析和生成语言。
同时，神经网络也可以通过对文本进行分类或情感分析等任务，从海量的语言数据中挖掘有价值的信息。
四、神经网络在金融领域中的应用金融领域是神经网络的另一个应用领域。
通过对交易数据进行分析，神经网络可以不仅仅依靠人工算法来预测股市的走势和汇率的变化等趋势，而且还能够进行风险分析和交易信号的生成。
基于神经网络的这种智能分析方法，目前在金融领域已经得到了广泛的应用。
五、神经网络的发展前景神经网络在人工智能领域的应用，可以帮助人们实现更加准确、快速、便捷的决策以及增强人机交互的效果。
随着技术的不断发展，神经网络的发展前景也是非常广阔的。
人工智能论文：人工智能 人工神经网络 计算机辅助教学
人工智能论文：智能化教学辅助训练系统【中文摘要】借助于计算机技术的迅猛发展与普及应用,人工智能技术越来越多的介入人们日常生活,由于其不可比拟的优势使得大量传统的低效率、高重复性的人力工作得到极大的解放,不但提高了工作速度,也极高地提高了工作效率,而且准确程度仍不受影响。
智能化教学辅助训练系统的开发,就是将人工智能技术应用于教学环节中的测试训练环节,将以往由教师所承担的完整的考试过程交由计算机系统处理完成,不仅能够把教师从繁重的工作负担中解放出来,而且也可以提高测试过程的高效率和高准确性。
本文所述的智能化教学辅助训练系统可以胜任起完成教学过程中最为重要的学生能力测试环节的工作,完成平时的练习测试和期中、期末的考查,在保证测试效果的前提下,减轻了教师的工作负担、提高了测试工作的效率、促进了学生的学习巩固、提高了学校的教学水平,是非常值得大力推广与应用的一项新方法。
本系统具备以下的主要特点与功能：①畅通的网络化运行,可以实现局域网以及广域网的系统扩展；②根据题型的要求实现自动判卷或提交给具有相应权限的教师进行人工判卷；③根据预设的题库系统可以实现教师的随机抽题组卷功能；④根据教师的要求实现临时增设题目并能够自动完成题库的分类收录或即时向已登录学生...【英文摘要】With the rapid development of computer technology and the popularization of artificial intelligencetechnology more and more involved in people’s daily lives, because of its incomparable advantages of making a lot of the traditional low efficiency, high repetitive work was a great human emancipation, not only increased pace of work, but also improve the efficiency high, but accuracy remains unaffected. Intelligent training system teaching aids the development of artificial intelligence technology in teachin...【关键词】人工智能人工神经网络计算机辅助教学【英文关键词】Artificial Intelligence Artificial Neural Networks CAI【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】智能化教学辅助训练系统摘要6-7Abstract7-8第1章绪论11-25 1.1 教学辅助训练系统综述11-15 1.2 国内外计算机考试系统发展综述15-21 1.2.1 国外计算机考试系统综述15-19 1.2.2 国内计算机考试系统综述19-21 1.3 计算机考试系统的开发模式简介21-23 1.3.1 C/S(Client/Server)模式简介21-22 1.3.2 B/S(Browser/Server)模式22-23 1.3.3 混合模式23 1.4 当前计算机辅助训练系统的不足23-24 1.5 研究的目的意义24 1.6 本章小结24-25第2章智能化教学辅助训练系统的目标、设计原则与结构25-32 2.1 系统的目标25-27 2.2 系统设计原则27-28 2.3 系统的结构28-31 2.3.1. 系统的结构选择28-30 2.3.2. 系统开发的软硬件条件30-31 2.3.3. 系统的数据库结构31 2.4 本章小结31-32第3章系统的功能与实现32-41 3.1 用户管理功能32-35 3.1.1 管理员用户32-33 3.1.2 教师用户33-35 3.1.3 学生用户35 3.2 用户管理功能的实现35-38 3.2.1 用户管理模块35-36 3.2.2 考务管理模块36 3.2.3 题库管理模块36-37 3.2.4 试卷管理模块37 3.2.5 考试管理模块37-38 3.3 系统核心功能与设计38-40 3.3.1 在线考试38-39 3.3.2 用户组卷39 3.3.3 考生IP地址设置39 3.3.4 考生成绩查询39-40 3.4 本章小结40-41第4章智能化的组卷功能41-47 4.1 组卷方式的确定41-42 4.2 组卷的特点42 4.3 智能组卷系统的数学模型42-44 4.4 BP神经网络在智能化组卷系统中的使用44-45 4.5 实验结果45 4.6 本章小结45-47第5章系统安全性的保障47-53 5.1 系统安全保障模块47 5.2 身份认证模块47-50 5.3 数据安全保障模块50 5.4 考试数据的加密保护50-52 5.4.1 密钥的产生51 5.4.2 密钥存储51-52 5.4.3 数据接口52 5.5 本章小结52-53第6章系统的容错功能53-56 6.1 硬件系统容错53 6.2 软件系统容错53-55 6.2.1 防止打开多个考试程序53-54 6.2.2 系统重启54 6.2.3 更换计算机考试54-55 6.2.4 学生考号或姓名异常55 6.2.5 学生分数没有正常回收55 6.3 本章小结55-56第7章系统测试56-59第8章结论与展望59-628.1 结论59-618.1.1 系统运行后收到的效果59-618.1.2 系统存在的不足之处618.2 展望61-62参考文献62-67致谢67。
用人工智能技术解析脑神经网络
用人工智能技术解析脑神经网络脑神经网络作为人类思维的基础架构，一直以来都是心理学和神经科学的研究热点。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，科研人员们开始利用人工智能技术来解析脑神经网络，试图揭示神经系统更深入的奥秘。
人工智能技术是一种基于数据分析和学习的智能化技术，能够对大数据进行高效的处理和分析。
而脑神经网络中的许多潜在信息也需要通过海量的数据来获取和分析，这为人工智能技术在脑神经网络研究中的应用提供了可能。
在解析脑神经网络时，科研人员们主要采用了深度学习算法。
深度学习算法是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，能够通过层次化的学习过程，自动学习数据中的模式和特征，并形成对应的抽象表达。
这种抽象表达能够简化数据分析的过程，并为后续的研究提供了基础。
在脑神经网络研究中，深度学习算法主要应用于脑神经网络结构的分析和模拟。
科研人员们希望通过分析脑神经网络的结构，了解其内在的信息传递机制和功能。
同时，他们也希望利用深度学习算法来构建人工神经网络，从而模拟脑神经网络的运行和过程。
通过人工智能技术解析脑神经网络，能够对人类思维和认知的理解产生巨大的推动和影响。
例如，通过分析脑神经网络中的信息传递机制和结构特征，可以对人类的信息处理机制和思维方式有更深入的认识。
同时，通过模拟人工神经网络，也能够为开发智能化技术提供参考和启示。
不过，尽管人工智能技术在脑神经网络研究中具有很大的优势和潜力，但同时也存在一些挑战。
例如，人工神经网络模拟是一项非常复杂的任务，需要考虑多种因素和变量，并且计算量非常大。
此外，由于脑神经网络在不同的人和情境下具有差异性，因此人工智能技术需要具备高度的灵活性和适应性。
总体来说，用人工智能技术解析脑神经网络，不仅为了解人类思维和认知提供了新的途径，也为智能化技术的发展提供了崭新的可能性。
随着深度学习算法和人工智能技术的迅速发展，相信在不远的未来，人工智能技术将会在脑神经网络研究中发挥更大的作用，并成为推动该领域进步的关键力量之一。
人工智能学年论文 对人工神经网络学习的探讨
学号：人工智能课程论文学院计算机与信息技术专业计算机科学与技术年级2010级计科一班姓名课题对人工神经网络学习的探讨对人工神经网络学习的探讨摘要：随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。
在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。
人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。
人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。
智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。
今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。
创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。
人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。
关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络一、简介作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。
ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。
对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。
然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。
在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文(2)推荐文章人工智能神经网络相关论文热度：超人工智能优秀作文热度：人工智能五子棋论文热度：人工智能职业论文热度：科技人工智能论文热度：人工智能神经网络论文篇二人工智能的将来，是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?前言我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。
对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。
或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。
不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。
这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙(同时居然是自然进化出来的)结构。
而这些研究也告诉我们，无论是对人类的智能还是人工智能，我们都尚有太多太多可能的潜力没有挖掘出来。
如果条件成熟、脑科学同计算机科学能够更加紧密的结合起来，没有人能想象将会爆发出多大的能量。
在刚刚结束的CCAI2016上，来自中国科学院的外籍院士、中国科学院神经学研究所长薄慕明院士给我们详细讲解了目前在神经科学领域研究的最新进展。
其演讲中体现出来的严谨的思路和实验方法不禁让人赞叹，雷锋网在此精编了整个演讲实录，并为大家做出了注释，在大家阅读的同时，不妨想象一下，在你阅读的同时，你神奇的大脑内密密麻麻的神经细胞之间，又迸发出了怎样的火花?脑科学能为人工智能带来什么?演讲者：蒲慕明非常高兴今天有机会能来参加这个会，今天我想把神经科学里面的一些进展和我个人的一些看法给大家做个报告，希望能帮助到人工智能的未来发展。
大脑的整体结构首先从最简单的讲起，神经系统有两大类，一是中枢神经系统，包括大脑、小脑、脑干、脊髓，另一种是外周神经系统，主管知觉还有各种内脏自主神经系统。
人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2)2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2)2.1. 在农业机械化中的应用 (2)2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (2)3. 在预测和估产中的应用 (3)3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3)3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (3)4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (4)5. 结束语 (5)BP 神经网络的研究与应用摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。
关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情Research and Application of BP Neural NetworkAbstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed．Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition1.引言人工神经网络通常可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。
神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。
神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。
通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。
图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。
通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。
例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。
通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。
数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。
通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。
神经网络与人工智能研究
神经网络与人工智能研究随着科技的不断发展，人工智能技术正在越来越广泛地应用到我们生活中的各个方面。
神经网络作为人工智能技术中的一种，深受研究者们的青睐。
它已经帮助人们解决了很多实际的问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
神经网络是一个由多个神经元组成的计算模型，这些神经元可以被视为处理信息的基本单元。
它的工作原理类似于人类神经系统。
神经网络通过对大量数据的学习来处理输入数据，并将它们转化成对应的输出数据。
在这个过程中，神经网络不断地优化自己的权重，以达到更好的预测结果。
神经网络中最基础的一种是前向神经网络 (Feedforward Neural Network)。
它由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收数据，隐藏层对这些数据进行计算，输出层将结果输出。
为了让神经网络更加有效地工作，研究者们还开发了很多其他的神经网络模型，如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN) 等。
神经网络的研究常常与深度学习联系在一起。
深度学习是一种机器学习的方法，它利用深层的神经网络来解决复杂的问题。
与传统的机器学习不同，深度学习可以自动提取数据中的特征，并以此进行预测和分类。
这种方法可以应用到许多不同的领域中，如自然语言处理、语音识别、图像处理等。
神经网络和深度学习的研究已经在许多领域中取得了显著的成果。
在自然语言处理领域，将神经网络和深度学习应用到机器翻译、情感分析、文本生成等问题上已经取得了非常好的效果。
在图像处理领域，将神经网络和深度学习应用到图像标注、图像分割、目标检测等问题上也得到了广泛的应用。
当然，神经网络和深度学习的研究也面临许多挑战和困难。
其中最大的挑战之一是如何有效地处理大量的数据。
神经网络和深度学习需要大量的数据来进行训练，但是这种数据的准备和标注非常耗时和困难。
此外，训练神经网络和深度学习模型需要大量的计算资源，这对于一般的研究团队来说非常困难。
在未来，神经网络和深度学习技术仍将继续得到广泛的研究和应用。
有关人工智能的论文三篇 人工智能论文1500
有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500精品文档，仅供参考有关人工智能的论文三篇人工智能论文1500随着计算机技术的快速发展和广泛应用，人工智能的思想和技术会对人类产生巨大的影响，可以应用于所有的学科领域，它的影响涉及人类的经济社会，文化的方方面面。
本站今天为大家精心准备了，希望对大家有所帮助!有关人工智能的论文1一、什么是人工智能人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论，信息论、神经生理学心理学，语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科，从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的这一年在达特茅斯大学召开的会议上，正式使用了人工智能这个术语，随后的几十年中，人们从问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解博弈、自动程序设计、专家系统、学习，以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程，设计分析集成电路，合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别，手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统，以及控制太空飞行器和水下机器人，更加贴近我们的生活，我们熟知的IBM的深蓝在棋盘上击败了国际象棋大师，卡斯帕罗夫，就是比较突出的例子。
90年代以来，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够条件来运行一些要求更高的人工智能软件，而且现在的人工智能具备了更多的现实应用基础，目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的863项目开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人才基础。
二.人工智能的应用人工智能集成了统计学、电子学、信息论、数据库等，经过多年的发展，取得了显著的应用成效。
人工智能论文 基于BP神经网络
浅谈神经网络张舒摘要：本文主要介绍仿生算法神经网络的原理和应用方向，分为两个部分，首先是关于原理的介绍，然后是关于MATLAB 神经网络工具箱程序和应用关键词：BP神经网络机器学习matlab神经网络工具箱人工神经网络的基本工作原理神经元是构成神经网络的最基本单元，神经元之间的连接方式不同，可得到不同的神经网络；各神经元之间连接强度是由神经网络内部加权系数决定的，加权系数决定了信号传递的强弱，信号可以起刺激作用也可以起抑制作用，而且加权系数可以随着训练进行改变。
这些特征使得人工神经网络具有高度的灵活性。
神经网络的工作过程主要分为两个阶段，第一阶段是学习期，此时各计算单元状态不变，各连线上的权值通过学习来修改。
第二阶段是工作期，此时连接权固定，计算单元状态变化，以达到某种稳定状态。
通过向环境学习获取知识并改进自身性能是神经网络的一个重要特点，这种概念来自生物模型，它使机体能在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。
当一个神经网络结构确定以后，若想改变其输出值，但又不能改变它的转换函数，只能改变其输入，而改变输入的唯一办法只能修改加在输入端的加权系数。
因而，神经网络的学习过程是修改加权系数的过程，使其输出接近或达到期望值，学习结束。
在一般情况下，性能的改善也是按某种预定的度量通过调节自身参数随时间逐步达到的，由此使神经网络具备类似人类的学习能力，使自身性能得到改进。
将这种特性应用于各类自动控制系统中，使系统具有较高的智能行为，实现神经网络自动控制。
学习算法是神经网络的主要特征，也是当前研究的主要课题。
神经网络学习算法很多,下面介绍一种常用的神经网络。
BP神经网络MATLAB神经网络工具箱中包含关于神经网络函数，主要有以下几类。
（1）前向网络创建函数：newef，newff，newfftd。
（2）激励函数：logsig，dlogsig，tansig，dtansig，purelin，dpurelin。
（3）学习函数：learngd，learngdm。
人工智能与神经网络模型的融合研究
人工智能与神经网络模型的融合研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和神经网络模型是当今科技领域最受瞩目的研究方向之一。
两者的相互融合对于解决复杂的问题和推动人类社会的进步具有重要意义。
本文将介绍人工智能与神经网络模型的基本原理和其融合研究的现状，并探讨其应用前景。
人工智能是一门研究如何使计算机能够执行与人类智能相似的任务的学科。
而神经网络模型则是一种受到人类神经系统启发的计算模型，通过模拟人类大脑中的神经元网络来实现复杂的计算和学习任务。
人工智能和神经网络模型各具特点，在不同的领域中有着广泛的应用。
人工智能的基本原理是通过让计算机模仿人类智能的思维方式和模式，以实现自主地完成一系列复杂任务的能力。
其中，神经网络模型作为人类智能的一种模拟，能够逼近和模拟人类大脑进行复杂的计算和学习。
神经网络模型由许多连接在一起的简单处理单元组成，这些处理单元通过互相连接而形成一个复杂的网络结构。
每个处理单元接收来自其他处理单元的输入，并通过一个非线性的激活函数将输入转换为输出。
在融合研究方面，人工智能和神经网络模型的相互结合能够进一步提高智能系统的性能。
传统的人工智能方法需要手动设计和调整特征，而融合了神经网络模型的人工智能系统能够通过学习数据自动提取特征，并能够适应不同任务和环境的变化。
通过神经网络模型和人工智能方法的融合，可以使系统具备更好的自学习和自适应能力，从而提高系统的性能和鲁棒性。
一个典型例子是在计算机视觉领域中的物体识别任务。
传统的计算机视觉方法需要手动设计和提取图像的特征，而融合了神经网络模型的人工智能系统可以通过学习大量的图像样本来自动提取特征，并通过训练和优化网络来进行准确的物体识别。
神经网络模型能够通过多层的连接和非线性激活函数，从输入的像素级信息中提取高层次的语义特征，并实现对图像中物体的精确识别。
此外，在自然语言处理、智能控制、医学诊断等领域，人工智能和神经网络模型的融合也取得了重要的突破。
基于人工智能技术的神经网络研究
基于人工智能技术的神经网络研究人工智能在各个领域中逐渐受到重视和广泛应用，其中神经网络技术是人工智能中的一个重要分支。
神经网络可以通过对大量数据的学习，模仿人类大脑的结构和工作方式，通过自主学习和调节，实现对输入数据的自动处理和判断。
本文将围绕基于人工智能技术的神经网络研究进行深入探讨。
一、神经网络的基本结构神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元接收输入信号，并生成输出信号，这些输出信号又作为其他神经元的输入信号，最终形成一个网络。
常见的神经元模型有感知器模型和Sigmoid模型。
感知器模型中，每个神经元只有一个输出，当输入信号大于某个阈值时，输出为1；当小于某个阈值时，输出为0。
Sigmoid模型则使用Sigmoid函数将输入信号的连续输出映射到0~1之间。
神经网络的训练是通过反向传播算法实现的，即从输出层到输入层逐层计算误差，并通过更新权重和偏置来减小误差。
神经网络的学习速度主要由学习率、训练数据、网络拓扑结构等因素决定。
二、神经网络的应用场景神经网络在各个领域中均有广泛的应用。
在计算机视觉中，神经网络可以用于图像识别、人脸识别、手写字识别等方面。
在自然语言处理领域，神经网络可以用于语义分析、机器翻译以及情感分类等方面。
在智能控制方面，神经网络可以用于智能交通系统、自动驾驶等方面。
此外，神经网络还在医疗诊断、金融风险评估、机器人控制等方面有着广泛的应用。
三、神经网络的发展历程神经网络的起源可以追溯到20世纪40年代。
早期的神经网络以感知器为代表，但是由于它们的局限性，被认为不能解决复杂问题。
20世纪80年代，神经网络研究得到长足发展，出现了多种新的神经网络模型，如反向传播网络、Hopfield网络、玻尔兹曼机等。
这些新的模型使得神经网络具有了更强大的拟合能力，在语音识别、图像处理等方面有了广泛的应用。
21世纪以来，随着计算能力的不断提升和大规模数据的出现，神经网络得到了更深入的发展和应用。
人脑神经网络与人工智能的关系探究
人脑神经网络与人工智能的关系探究随着科技的不断进步，人工智能这个领域也越来越受到了人们的关注。
人工智能是由计算机程序和算法构成的一种技术，它可以模拟人类的思维能力来进行自主学习和自主决策。
而在这背后，人脑神经网络也扮演了至关重要的角色。
它是生物宏观层次上的智能基础，也是人工智能的重要研究方向之一。
那么，人脑神经网络与人工智能到底有哪些关系，值得我们进一步探究。
一、人脑神经网络的结构与功能首先，我们来看一下人脑神经网络的结构。
人脑神经网络是由神经元和突触组成的，其中神经元可以理解为神经网络的计算单元，突触则是神经元之间的连接与传递信息的通道。
人脑神经网络不仅包括简单的感知及动作控制等行为过程，还能处理复杂的感觉、认识和思维等高级功能。
它可以存储和加工大量的信息，并为人类思维、行为和语言能力等高级智能行为提供支持。
同时，由于神经元之间的连接极为复杂，每个神经元的输出又相互依赖，这种依赖关系是动态变化的。
人脑神经网络的学习和记忆能力来源于这种复杂的神经元互相交织的连接方式。
因此，人脑神经网络被认为是生物宏观层次上的智能基础。
二、人工智能的模拟和发展接下来，我们来看一下人工智能如何模拟人脑神经网络。
早期的人工智能主要采用符号推理和规则制定的方法来完成任务，这种方法较为死板和固化，无法模拟人类的灵活思维过程。
而随着人工智能的发展，神经网络成为了实现人工智能的一种基本方式。
神经网络的学习方式将符号和信息处理和连接过程相结合，从而能够动态学习和适应新的任务。
基于神经网络的模型在图像、语音识别、自然语言处理和智能机器人等领域都有广泛的应用。
随后，深度学习作为基于大规模神经网络训练的一种方法，引领了人工智能的发展。
基于深度神经网络的语音、图像识别及自然语言处理等技术已经取得了突破性进展。
在医疗、金融、交通、电商等各个领域，人工智能的应用也越来越广泛。
三、人脑神经网络与人工智能的相互辅助虽然人脑神经网络与人工智能是不同类型的信息处理系统，但两者之间也存在着相互的影响和辅助。
人脑与人工智能的结合与神经网络研究
人脑与人工智能的结合与神经网络研究引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、认知心理学和哲学等多学科的研究领域，它致力于开发能够模拟人类智能的技术和系统。
人工智能的目标是使机器能够像人类一样思考、学习和解决问题。
然而，尽管人工智能技术取得了长足的进展，但与人类的智能相比，它仍然存在许多局限性。
在很多复杂的任务中，人工智能系统的性能仍然不及人类大脑。
因此，将人脑与人工智能相结合，利用人脑的优势弥补人工智能的不足，已成为当前研究的热点之一。
神经网络研究是其中的一个重要方向，通过模拟人脑神经元之间的连接和通信方式，来构建更加智能和灵活的人工智能系统。
人脑的神秘与复杂性人脑是一种异常神秘而又高度复杂的器官。
它由上百亿个神经元组成，神经元之间通过突触连接起来，形成广泛而复杂的神经网络。
正是通过这些神经元和突触之间的通信，人脑才能运行、思考和产生智能。
然而，尽管我们已经对人脑进行了长期的研究，我们对其运行机制的理解仍然非常有限。
人脑的工作原理是一种高度分布式、并行和非线性的过程，充满了未知和挑战。
因此，要将人脑与人工智能相结合，需要我们继续深入研究人脑的神秘和复杂性。
人工智能与神经网络的关系人工智能和神经网络是不同但相辅相成的领域。
人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科，而神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的技术。
神经网络是由人工神经元和突触组成的计算模型，它模拟了人脑神经元之间的连接和通信方式。
通过使用神经网络，我们可以构建出一种类似于人脑的计算系统，使其能够学习、推理和解决问题。
在过去的几十年中，神经网络研究取得了长足的发展。
从最早的感知机模型到现代的深度神经网络，神经网络已经成为人工智能领域的重要技术之一。
通过神经网络，我们可以模拟出复杂的智能行为，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
然而，尽管神经网络在某些任务中取得了令人瞩目的成果，但它仍然存在许多挑战和局限性。
人工智能-人工神经网络论文
人工智能—神经网络化工机械系1220301015应凯业摘要人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。
为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
关键字人工智能，人工神经网络，神经元，人工智能系统引言“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
在计算机技术与网络技术高速发展的今天，更多的人将目光投向了人机交互与人工智能，这样的聚焦促使了人工智能的快速前进，在现今生活的方方面面，像专家系统，模式识别，数字图像处理等这些智能化的技术系统都分别应用在了医学，人类学等研究中，为人们带来了更大的便利。
在人工智能的研究中，牵扯到非常庞大的学科知识，像生物学，心理学，仿生学等等，就个人对人工智能这一词语的字面理解，本人认为：人工智能的终极目标就是将机器改进成可以与人们进行互动，进行交流，达到思想上的拟合。
当然这与人机交互还是有非常大的区别的，人机交互的人机交流仅仅是停留在界面与人心理适应程度的契合上，通俗的说，人机交互就是只是做了表面的功夫，还是要人类去告诉机器要怎么样做，去亲自操作更种功能。
而人工智能的目标是将机器改进成就像人与人之间一样，人与机器可以就疑难问题进行讨论，模拟，测试，最终得出正确的结论。
这样的话，就要将机器根据人脑中的神经构造来进行改进，从而达成目标。
人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
神经网络与人工智能论文
人工神经网络及其应用总论人工神经网络及其应用总论【摘要】本文介绍了人工神经网络的概念，主要讲述了人工神经网络的特征、基础知识、一般结构和分类，进一步说明了人工神经网络学习和训练，模型的建立过程，最后综述了其应用。
【Abstract】This paper introduces the concept of artificial neural networks ，mainly discusses the features,base knowledges,the general structure and classification of artificial neural networks.And it further illustrates the artificial neural networks' learning, training,the process of model building.finally it introduces the applications of artificial neural networks．【关键词】神经网络人工智能【Kay words】Artificial Neural Networks Artificial intelligence0 引言人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，是由大量处理单元(即神经元Neurons)广泛连接而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特征。
人工种经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。
它是根值于神经科学，数学．统计学、物理学、计算机科学及工程等学科的一种技术[1]。
人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分交之一。
1 神经网络概念lech-Nielsen将神经网络定义为一个并行、分布处理结构，它由神经元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。
人工智能和网络技术的论文
人工智能和网络技术的论文在当今时代，人工智能（AI）和网络技术的发展正以前所未有的速度推进，它们在各个领域中的应用已经深入到日常生活的方方面面。
从智能助手到自动驾驶汽车，从在线教育到远程医疗，人工智能和网络技术正逐步改变着我们的工作和生活方式。
本文将探讨人工智能和网络技术的发展现状、它们在不同领域的应用以及未来的发展趋势。
引言人工智能，作为一门跨学科的科学，它结合了计算机科学、心理学、哲学、神经科学等多个领域的知识。
网络技术，作为信息时代的产物，它的发展极大地促进了信息的快速传播和交流。
两者的结合，为解决复杂问题提供了新的途径和工具。
人工智能的发展人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，随着计算机的诞生，人们开始尝试模拟人类的智能行为。
经过几十年的发展，人工智能已经从最初的逻辑推理和问题解决，发展到了现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
网络技术的进步网络技术的发展同样经历了从早期的阿帕网（ARPANET）到现在的全球互联网的演变。
随着网络带宽的增加和移动设备的普及，人们可以随时随地接入互联网，享受丰富的网络服务。
云计算、物联网（IoT）等技术的发展，进一步推动了网络技术的创新和应用。
人工智能与网络技术的结合人工智能和网络技术的结合，为各行各业带来了革命性的变化。
在医疗领域，AI可以帮助医生分析医学影像，辅助诊断；在教育领域，智能教育平台可以根据学生的学习情况提供个性化的学习建议；在金融领域，AI可以进行风险评估和欺诈检测。
此外，智能家居、智能交通等概念也正在逐步成为现实。
人工智能在不同领域的应用医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用包括疾病诊断、药物研发、患者监护等。
通过机器学习算法，AI可以分析大量的医疗数据，提高诊断的准确性和效率。
金融服务在金融服务行业，AI被用于信用评分、风险管理、交易监控等。
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1. 引言 (2)2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2)2.1. 在农业机械化中的应用 (2)2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (2)3. 在预测和估产中的应用 (3)3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3)3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (3)4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (4)5. 结束语 (5)BP 神经网络的研究与应用摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。
关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情Research and Application of BP Neural NetworkAbstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed．Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition1.引言人工神经网络通常可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。
在人工神经网络模型中，BP 神经网络是研究最为成熟的一种，被广泛用于函数拟合、预测、图像识别和自动控制等学科和领域中。
BP 神经网络是一种单向传播的多层前向神经网络，分为输入层、中间层和输出层，其显著特点是具有自学习、自组织和自适应能力，能够通过训练达到预期的效果。
BP 神经网络学习过程由信号正向传播和误差反向传播两个过程组成。
输入样本从输入层神经元传入，经隐层神经元逐层处理后传向输出层神经元，若实际输出与期望输出不符，则转向误差反向传播过程。
网络学习训练过程即为信号正向传播与误差反向传播的各层神经元权值调整过程，这种反复训练学习过程直到网络输出误差减少到可以接受的程度，或者达到预先设定的学习次数为止。
2.在农业生产管理与决策中的应用2.1. 在农业机械化中的应用农机总动力反映一个地区农机装备的总体水平，是农机化发展规划的主要指标。
影响农机总动力变化的因素主要有农业政策、农民年收入、农业人口数和农机技术发展水平等，目前已有的预测方法包括人工神经网络、线性回归模型等，人工神经网络只靠过去的经验就可进行学习，相对于传统的数据处理方法，它更适合进行农机总动力的预测。
勾国华[1]在灰色GM(1,1)模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对农业机械总动力进行预测。
此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。
以郑州市农业机械总动力作为实例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为农机部门制定该区域相关农机动力发展政策提供了参考依据。
BP 神经网络还能够对农业机械化发展水平进行科学正确的评估和诊断。
2.2. 在智能农业专家系统中的应用20 世纪90 年代，我国农业专家系统的研究蓬勃发展起来。
余华等用微机技术和人工智能技术开发出的小麦高产栽培技术专家系统; 刘禾等研究的水果果形判别人工神经网络专家系统; 李道亮等设计的农业资源高效利用技术集成专家系统;李旭等设计的小麦管理智能决策系统等。
农业专家系统( AgricultureExpert System，AES) 大多是由各学科专家在各自专业领域知识基础上建立的，主要采用产生式规则表达，缺乏自学习功能，无法及时获取并更新各学科专家知识，且受地域、环境和季节影响较大，而人工神经网络信息具有分布存储、并行处理和自学习的功能，可有效解决智能专家系统的局限性。
谭宗琨[2]提出了基于互联网环境下的BP 神经网络玉米智能农业专家系统的模拟模型，将玉米分为播种、出苗、幼苗、拔节、抽雄、吐丝、灌浆、乳熟和成熟9 个发育期，相应地建立起9 个发育期的BP 神经网络智能决策系统，通过电话专线或宽带互联网来沟通用户与多领域专家知识的联系，实现其应有的功能。
3.在预测和估产中的应用3.1. 在农作物虫情预测中的应用虫害的发生与气温、日照和降雨量等自然因素有密切的关系，各因子之间交互作用复杂，BP 神经网络具有对非线性系统预测的良好特性，可以有效地刻画其具有的不确定、多输入、复杂的非线性特征。
气候条件( 如温度、湿度、降水和光照) 可以直接影响昆虫的生长、发育、生存与繁殖，因此建立BP 神经网络模型，确定虫害的发生量与气候因子的关系就显得十分必要。
Matlab 软件提供了包括神经网络在内的许多实用工具箱，不需要进行繁琐的编程，提高了开发效率。
基于Matlab 神经网络工具箱的BP 网络应用于农作物虫情预测的建模，可以很好地刻画农作物虫害的发生量同气候因素间的多输入多输出、复杂的非线性以及不确定性等特征。
彭莹琼等[3]建立了基于Matlab 的水稻虫害发生量BP 神经网络预测系统，采用平均气温、最低气温、日照时数和降雨量4 个气象因子作为BP 网络的输入，确定了自然因素与发生量之间的联系，预测江西省抚州市1998—2008 年5—10 月份的虫害发生情况，由规则得到的结果与预期结果一致的测试例比例达到了81%。
根据预测情况，可以决定喷洒农药的时间和剂量，达到节本增效的目的，具有较好的应用价值。
3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用合理的灌溉需要计算作物需水量或蒸发蒸腾量。
气象条件、作物种类、土壤情况、植物叶面积指数和生育阶段是影响作物蒸腾量的主要因素，用BP 神经网络对作物需水量建模，利用前一阶段的气象数据和需水量来预测后一阶段的需水量，通过多个气象因素与作物需水量的相关分析，确定网络拓扑结构，训练好的神经网络即可实时预测作物需水量。
高丹等[4]选取温度、空气饱和差、日照时数和风速4 个影响因子作为输入变量，建立了基于Matlab 神经网络的水稻需水量的预报模型，用预测数据和原始数据进行对比，发现BP 神经网络预测水稻需水量的相对误差值较小，可信度高。
分析目标地区的多个墒情影响因子，进行分组或数值量化表示，选取具有普遍代表性的一系列样本对神经网络模型进行训练，得出神经网络模型参数，即可对土壤墒情进行预测。
郑重等[5]以平均气温、相对湿度、净辐射量、土壤相对湿度和棉花叶面积指数为输入量，依据新疆石河子气象站1999—2003 年4—9 月的气象资料，建立了农田蒸散量的BP 神经网络预报模型，除去播种出苗期内棉花叶面积指数小和降温迅速致使叶片干枯脱落等因素的影响外，试验证明预报精度较好，误差值非常小。
马丽丽等[6]针对影响温室土壤水分蒸发量的环境因子建立了BP 人工神经网络模型，用土壤水分传感器测定土壤体积含水量，数据采集系统自动记录太阳辐射、温度、相对湿度和CO2浓度等环境数据，覆膜抑制土壤蒸发，分别建立土壤水分蒸发、番茄植株蒸腾量与环境因子的量化关系。
以室内温度、湿度和光照作为BP 神经网络的输入变量，用2008 年7—8 月的资料训练网络，对9 月的任意3 d 进行土壤水分蒸发量预测，结果表明模拟值和实测值有很好的拟合效果。
变量施肥是精准农业中的核心技术部分，以不同空间单元的产量数据与土壤理化性质、病虫草害、气候等多层数据的叠合分析为依据，以作物生长模型、作物营养专家系统为支持，根据种植的作物和土壤情况，进行氮、磷、钾和有机肥的合理配方，从根本上改变传统农业大面积、大样本平均投入的资源浪费做法，提高肥料利用率，降低生产成本，并减少对环境的污染。
养分平衡法和肥料效应函数法是传统的精准施肥策略，养分平衡法待定系数较多，不能反映养分间的交互作用，目标产量很难估计准确。
产量和土壤养分、施肥量以及其他因素间呈现高度非线性关系，而神经网络对于解决非线性问题具有优势。
4.在分类鉴别与图像处理中的应用常用的图像分割方法有阈值分割法、区域生长法、边缘检测与边界跟踪法等，图像成像条件及包含在图像中的信息十分复杂，应根据不同的场合采取相应的分割方法，BP 神经网络在图像分割和特征提取方面表现出了较好的适应性。
运用BP 神经网络在图像理解与分析阶段进行分类器的设计，可以得到精确的分类结果。
同时，BP 神经网络作为一种有效的分类识别器，结合计算机视觉技术，在食品加工和品质评定中应用广泛。
吕朝辉等[7]研究了真彩色秧苗图像分割的神经网络方法，以人工分割后的秧苗图像为导师信号，用BP 算法对图像的特征向量进行训练，用玉米秧苗做实例研究，试验结果表明BP 神经网络能很好地将玉米秧苗与背景分割开来，为进一步处理奠定基础。
王勇等[8]利用图像处理的方法，分析获得棉桃、棉叶的面积、主轴、长度与宽度4 个变量，归一化处理后作为神经网络的输入，调节参数值训练网络，对处理后的棉桃进行识别，试验采用38 个棉花数据和10 个棉叶数据，在48 个检验样本中，网络对棉桃的正确识别率达到83. 3%。
陈源等[9]对多种水果混合的图像，利用Matlab 软件进行处理，提取水果的颜色、形状和边缘特征，构造训练和测试样本，在150 个包含桔子、苹果和香蕉3 种水果的图像训练样本中，BP 神经网络的识别正确率达100%。
5.结束语随着计算机软硬件的不断发展，神经网络将会在农业决策与管理、外观分类、品质评判和预测评估等方面充分发挥其自学习能力强、可以处理非线性复杂关系的优点，通过对样本数据的学习和网络的训练，更好地解决农业工程领域中的各类问题，应用前景十分广阔。