人工神经网络课程论文
神经网络 论文
摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。
前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。
但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。
于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。
关键字：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network. Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network improving methods目录1 神经网络概述 (3)1.1生物神经元模型............................. 错误!未定义书签。
神经网络经典论文
神经网络经典论文神经网络经典论文神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
那么关于人工的神经网络的论文应该怎么写呢？下面就和小编一起来看看吧。
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。
在BP神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；BP神经网络；研究；分析软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。
导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。
这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。
因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。
现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。
21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。
最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。
BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。
采用BP算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。
它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
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。
基于人工神经网络的脑神经网络模拟与分析
基于人工神经网络的脑神经网络模拟与分析人工神经网络(ANN)是一种仿生学系统，它通过模拟生物神经网络的结构和功能来解决各种问题。
神经网络已经被应用于诸如机器学习、模式识别、语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。
而脑神经网络是人体神经系统的一部分，它主要负责维持人体正常的智能功能活动，包括感知、思考、学习和记忆等。
许多科学家认为，模拟脑神经网络是人工智能技术的未来发展方向。
这种技术将允许人们更好地理解人的思维和智力活动，从而更好地开发和应用人工智能技术。
模拟脑神经网络最近在此领域中得到了越来越多的关注，并且也获得了不少成果。
然而，模拟脑神经网络是一个充满挑战的过程，因为我们尚未完全理解真实的脑神经网络和其运作机制。
这就需要我们从神经科学、认知科学等学科获得更多的知识来解决这些问题。
人工神经网络可以帮助模拟脑神经网络的运作机制，需要用到深度学习技术。
现在，深度学习已经成为了人工智能领域的核心技术，并且也成为了模拟脑神经网络的重要手段。
深度学习基于大量数据的学习，可以通过模拟人脑的神经网络结构来进行信息处理和分析。
这种模拟更加接近真实的脑神经网络，因为深度学习模型拥有很多类似于脑神经网络的特征，例如并行性、可适应性和可塑性等等。
在这种情况下，我们可以更好地了解模拟脑神经网络的机制和方法，也可以更好地开发和应用这种技术。
现在，许多科学家和工程师正在研究和开发各种模拟脑神经网络的方法和技术。
这些模拟可以用于解决各种问题，例如机器视觉、人机交互、自然语言处理等等。
在这些领域，模拟脑神经网络已经得到了广泛应用，也取得了极大的成果。
在模拟脑神经网络的过程中，我们需要了解神经元的运作方式和神经网络结构的特点。
例如，我们需要知道神经元的输入和输出方式，以及它们之间的连接方式。
此外，我们还需要了解神经元的激活方式和神经元之间的协同作用。
为了实现这些目标，我们需要开发出一种可靠的神经网络模拟器来模拟和分析脑神经网络。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
Abstract
Automatic face recognition from images has generated much research interest nowadays, especially the problem based on only one-front view facial image in the database. Some detailed researches have been taken on facial feature extraction and recognition about the problem of face recognition. A summary of previous works in this region is given first. Then this paper presents a novel method of feature extraction based on the KL algorithm with a good result in computation efficiency and computation cost. It also proposes a face recognition algorithm based on wavelet neural network which is the combination of wavelet theory and neural network and whose application to face recognition results in effectiveness and correctness. An improvement is developed on step adaptation of wavelet neural network, which effectively accelerates the convergence rate of neural network. Keyword: Face Recognition,Feature Extraction,Neural Network,Wavelet Analysis, Pattern Recognition
智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），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。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
人工神经网络论文
人工神经网络学号：7学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院2009年12月目录第一部分：绪论31.1人工神经网络的定义31.2人工神经网络的基本原理31.3生物神经元31.4人工神经元模型41.5人工神经网络模型51.6.常见神经元响应函数71.7.神经网络基本学习算法81.7.1有教师学习（监督学习）81.7.2无教师学习（无监督学习）81.7.3强化学习（再励学习）8第二部分：反向传播网络92.1 BP网络92.1.1BP网络主要应用：92.1.2BP网络特点92.1.3多层BP网络简介102.2三层BP网络102.2.1三层BP网络结构图102.2.2三层BP网络学习算法112.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题11 第三部分：自适应竞争神经网络123.1自组织网络123.1.1网络类型123.1.2网络学习规则133.2竞争网络133.2.1网络结构133.2.2竞争网络原理143.2.3网络工作方式143.2.4 网络训练153.2.5竞争网络的局限性15第四部分：地震预报的MATLAB实现154.1基于人工神经网络的地震预测研究背景154.2模型的建立164.3自适应竞争网络对地震等级进行预测164.3.1数据处理164.3.2自适应竞争网络设计174.4BP网络对地震的大小进行预测184.4.1数据处理184.4.2BP网络的设计19第五部分：作业21第一部分：绪论1.1人工神经网络的定义人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
”1.2人工神经网络的基本原理人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
环境科学人工神经网络运用论文
环境科学人工神经网络运用论文环境科学人工神经网络运用论文1ANN概述1.1ANN的概念神经网络是由大量互连的神经元构成的网络，而ANN则是利用工程技术手段模拟人脑神经网络结构和功能，由简单神经元所构成的非线性动力学系统。
1.2ANN的特征ANN在模拟人脑，实现智能神经网络信息处理时具有6项特征。
1.2.1分布式存储信息在ANN中，信息(知识)的存储是按内容分布于大量神经元中，而且，每个神经元实际上存储着多种不同信息的部分内容。
1.2.2高强的容错性在ANN中，由于存在并行处理机制和冗余结构特性，一定比例的神经元(结点)不参与运算，对整个系统的性能不会产生重大的影响，由此，表现出高强的容错能力。
1.2.3并行处理信息在ANN中，大量的神经元可以同时对信息进行同样的处理，而且是大规模地对信息平行处理。
1.2.4信息存储和处理合二为一在ANN中，每个神经元都兼有存储信息和处理信息的功能。
1.2.5自学习性ANN可以对信息自行组织，自行学习，自行适应。
经过适应训练的神经网络具有潜在的自适应模式匹配功能，能对所学习的信息加以分布式存储或泛化。
1.2.6非线性映射逼近能力任意的连续非线性函数映射关系都可由某种多层神经网络以任意精度加以逼近。
这种组成单元简单、结构有序的模型是非线性系统建模的有效框架模型。
1.3ANN的基本结构ANN作为一个独立系统，在运行时从外界环境接受信息(输入层)，经过加工处理后，再将结果输出到外界环境中去(输出层)。
在信息处理过程中，各神经元间的连接并非是简单的信号传送通道，而是可以按神经元之间的连接强度系数(权值)，对信号作放大或缩小处理。
在大多数ANN中，这种连接强度系数是一个参变量，其改变方式由ANN的学习规则(算法)决定。
由此可见，ANN的结构由神经元、连接模式和学习规则3个基本要素构成。
应用最广泛的BP网络在输入层与输出层之间增加了隐含层(简称隐层)，其中，隐层的层数及结点数量视具体情况而定。
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。
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工神经网络论文2
人工神经网络学院：信息与通信工程学院班级：自动化班***名：***学号：***********摘要人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映，具有自适应和自学习的能力，可通过对模式样本的自学习，从中获取特征，并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。
本文对人工神经网络做了简要的概述，重点讲述了两种应用最广泛的神经网络模型：BP神经网络和Hopfield 神经网络。
对BP神经网络作了详细的介绍，重点在于三层BP网络的学习。
Hopfield神经网络应用非常广泛，本文用Hopfield神经网络进行英文字母识别。
关键词人工神经网络，BP神经网络，三层BP网络， Hopfield神经网络，模式识别AbstractArtificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and self-learning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and text.Based on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: BP neural network and Hopfield neural networks.On BP neural network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network learning.Hopfield neural network is used extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters recognition.Keywords artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfield neural network BP network, pattern recognition一绪论1.1人工神经网络的定义和应用人工神经网络（artificial neural network,ANN)是一个用大量简单处理单元经广泛链接而组成的人工网络，是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。
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。
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。
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浅谈人工神经网络
一、人工神经网络的发展
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。
他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
1984年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。
近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。
二、人工神经网络的原理
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
三、人工神经网络的应用范围及热点
计算机人工神经网络是一门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。
人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。
突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人
脑智能行为能力的一大飞跃。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
四、人工神经网络的应用举例
1、在麻醉与危重医学上的应用
在麻醉与危重医学相关领域的研究涉及到多生理变量的分析与预测，从临床数据中发现一些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象，信号处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测，单独或结合其他人工智能技术进行麻醉闭环控制等，在围术期和重症监护与治疗阶段，需要获取大量的信息，将可能在信号处理、基于动态数据驱动的辅助决策专家系统、数据挖掘、各种临床状况的预测、智能化床旁监护、远程医疗与教学、医疗机器人等各方面广泛运用到人工神经网络技术和其他人工智能技术。
2、在图书版权交易过程中的应用
假定中介已经通过与国外出版商联系得到最新的图书出版信息，并且掌握一些历史数据，也就是过去的版权交易记录。
实现前提：一个存储以往交易信息的数据库；一个存储空间保存神经网络训练得到的记忆信息；支持软件，以调用神经网络进行新书信息处理。
开始训练神经网络，经过反复训练结束后，将神经网络的系数进行保存，以便日后根据需要调用。
每次交易活动成功后即更新数据库，并定时重新训练神经网络，以便更加真实准确地逼近出版社对版权的需求，提高交易成功率。
3、神经网络型继电保护应用
神经网络理论的保护装置，可判别更复杂的模式，其因果关系是更复杂的、非线性的、模糊的、动态的和非平稳随机的。
它是神经网络与融为一体的神经网络专家系统，其中，神经网络是数值的、联想的、自组织的、仿生的方式，专家系统是认知的和启发式的。
神经网络保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省的保护的特别要求进行（如反措）。
到现场，还可根据该站的干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断的变电站内的高频保护。
综上所述，人工神经网络的应用范围很广，目前虽然发展不够成熟但发展潜力巨大。