人工神经网络文献综述
人工神经网络综述
人工神经网络综述〔摘要〕本文使用通谷易懂的语言从物理概念上深入浅出地介绍了人工神经网络的工作原理、特点及几种典型神经网络，避免出现繁琐的公式及数学推导。
希望能通过本文引起广大科研工作者对人工神经网络的认识和重视。
1 神经元模型的提出“人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称A.N.N.)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。
早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。
其后，F.Rosenblatt、Widrow和Hopf、J.J.Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。
据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有～个神经元。
如图1所示，每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。
轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。
其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。
神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。
神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。
图1 神经元结构图图2 神经元模型对应于图1，可以很容易的建立起神经元的模型，如图2所示。
大脑之所以能够处理极其复杂的分析、推理工作，一方面是因为其神经元个数的庞大，另一方面还在于神经元能够对输入信号进行非线性处理。
因此，对图2可进一步建立起更接近于工程的数学模型，如图3所示，它是一个多输入单输出的非线性器件。
其中的权值W即代表神经元之间的连接强度，f(x)为非线性函数。
神经网络【文献综述】
毕业论文文献综述应用物理神经网络人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制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若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。
但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。
人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。
虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。
而普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。
元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。
人工神经网络发展综述
人工神经网络发展综述人工神经网络发展综述1 绪论人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
ANN 通过模仿人类大脑的结构和功能，并借鉴生物神经科学的研究成果，实现对信息的处理，是一种新兴的交叉学科，不但推动了智能化计算的应用和发展，同时也为信息科学和神经生物学的研究方法带来革命性的变化，现已成功应用于脑科学，认知科学，模式识别，智能控制，计算机科学等多个领域。
在实际应用中，人工神经网络的选取通常包括适当的神经网络模型，合理的网络结构及快速有效的网络参数训练算法。
而针对某一特定网络模型，ANN的研究主要集中在结构的调整和训练算法的改进两个方面。
所谓神经网络训练，也就是网络参数的学习和调整，是一个反复调节节点之间权值和阈值的过程,其学习可以分成三类,即有监督学习,无监督学习和强化学习，本文基于有监督和无监督学习进行分类，分别分析了前馈神经网络的特点及研究现状、递归神经网络的特点及研究现状。
2 前馈神经网络2.1 前馈神经网络的特点前馈神经网络的主要种类包括：感知器，线性神经网络，BP 网络，径向基网络(RBF)等。
其训练算法主要采用梯度下降法，包括：误差反向传播算法，改进的BP算法，Levenberg -Marquardt 法(LM)等。
前馈神经网络具有学习简单，收敛较快等优点，因此在实际应用中，一般选取三层或以上的网络结构，神经网络的任意逼近定理指出，训练合适的多层前馈神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数。
当网络结构已知的情况下，训练前馈神经网络的本质就是确定最优权值和阈值的方法，前馈神经网络的训练方式一般采用网络理想输出和实际输出的误差作为权值调整信号，解空间一般是多峰函数，由于训练过程中很容易陷入局部极小，因此网络的训练目标就是求解一组最优的权值，使误差达到最小。
人工智能文献综述10000字
人工智能文献综述10000字人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的技术和方法。
人工智能已经渗透到了各个领域，如医疗、金融、交通等。
本文将对人工智能领域的一些重要文献进行综述，以期了解目前人工智能领域的研究进展和热点。
1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" (Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun, 2016)这篇论文提出了一种新的深度残差网络（Deep Residual Network，ResNet）结构，通过引入残差学习的方法解决了深度神经网络的退化问题。
该论文在ImageNet数据集上取得了当时最先进的结果，为深度学习的发展做出了重要贡献。
2. "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" (Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller, 2013)这篇论文提出了一种基于深度强化学习的方法，将深度神经网络应用于Atari游戏的自动游戏玩家训练中。
这种方法通过将图像作为输入，直接从原始像素中学习游戏策略，取得了比之前所有方法更好的结果。
这是深度强化学习在游戏领域的开创性工作。
3. "Generative Adversarial Networks" (Ian J. Goodfellow,Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio, 2014)这篇论文提出了一种新的生成模型，称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）。
人工神经网络综述【范本模板】
人工神经网络综述摘要：人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分，它的提出是基于现代神经科学的相关研究，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.首先论述了人工神经网络的发展历程,并介绍了几种常见的模型及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。
关键词：神经网络、分类、应用0引言多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元.特别是近二十年来. 对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。
大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统.在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“人工神经网络”。
神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动.1 人工神经网络概述1.1 人工神经网络的发展人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。
1。
1。
1 人工神经网络发展初期1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性,他们提出了第一个神经计算模型,即神经元的阈值元件模型，简称MP 模型，这是人类最早对于人脑功能的模仿。
他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强,为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究.1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron）,用来进行分类，并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。
人工神经网络文献综述.
WIND一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。
人工神经元模型的基本结构如图 1所示。
图中X=(x 1, x 2, … x nT∈ R n表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。
其表达式为 y i =f(nj =iΣw ij x j+θi式中, f (·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。
图 1(二人工神经网络的发展人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。
人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。
在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。
60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。
造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。
这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。
80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。
这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。
人工神经网络模型算法和应用的综述
人工神经网络模型算法和应用的综述人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络的计算模型，由许多人工神经元节点组成。
它通过模拟人类神经系统的工作方式，实现对信息的处理和学习能力。
随着计算机科学和人工智能领域的发展，人工神经网络模型算法和应用得到了广泛的研究和应用。
本文将对人工神经网络模型算法以及其在各个领域中的应用进行综述。
一、人工神经网络模型算法1. 感知器模型感知器模型是最早应用于人工神经网络中的一种模型。
它由多个输入节点和一个输出节点组成，通过对输入节点和权重的线性组合，利用激活函数将结果转化为输出。
感知器模型的简单结构和快速训练特性使得它在二分类问题中得到广泛应用。
2. 多层前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）多层前馈神经网络是一种典型的人工神经网络模型。
它由多个神经元层组成，每一层的神经元与上一层的神经元全连接。
信息在网络中只向前传递，从输入层经过隐藏层最终到达输出层。
多层前馈神经网络通过反向传播算法进行训练，可以应用于各种复杂的非线性问题。
3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络是一种具有反馈环的神经网络模型。
它在网络中引入了记忆机制，使得信息可以在网络中进行循环传播。
循环神经网络适用于序列数据的处理，如自然语言处理和时间序列预测等任务。
4. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络是一种专门用于图像识别和处理的人工神经网络模型。
它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现对图像中特征的提取和分类。
卷积神经网络在计算机视觉领域中具有重要的应用，如图像分类、目标检测和语义分割等任务。
二、人工神经网络的应用1. 自然语言处理人工神经网络在自然语言处理中具有广泛的应用。
例如，利用循环神经网络可以实现语言模型和机器翻译等任务；利用卷积神经网络可以进行文本分类和情感分析等任务。
人工神经网络文献综述
WIND一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。
人工神经元模型的基本结构如图 1所示。
图中X=(x 1, x 2, … x nT∈ R n表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。
其表达式为 y i =f(nj =iΣw ij x j+θi式中, f (·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。
图 1(二人工神经网络的发展人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。
人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。
在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。
60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。
造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。
这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。
80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。
这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。
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。
神经网络历史发展及应用综述资料
人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存而改造自然，在探索自然的过程中，先是利用机械拓展了自身的体力，强化和延伸了自我能力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，计算工具，甚至是计算机等一系列工具来强化自身的脑力，使人能够更加专注于对自然的探索。
复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。
其数字计算能力比人脑更强，做得更迅速、更准确。
计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。
要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。
人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。
在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。
关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。
2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。
而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。
人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
神经元网络 文献综述
文献综述*************************************神经元网络*************************************同济大学经济与管理学院摘要本文通过搜索与神经元网络相关的各种文献资料,学习研究现有神经元网络理论知识, 并集中的总结国内外相关研究和应用的现状,聚焦了当今社会对神经元网络的研究热点。
本文综合前人研究成果,结合自身理解提出相关的问题和看法,并预测了神经元网络的发展趋势。
前言人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。
它是神经网络的基本处理单元,利用人工神经元，可以构成各种不同拓扑结构的神经网络。
人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程以反应人脑某些特性的计算结构。
它不是人脑神经系统的真实描写，只是特的某种抽象、简化和模拟。
人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。
因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。
最富有成果的研究工作是多层网络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。
因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。
但目前人工神经网络的研究还存在应用面窄、结果缺乏精确性、可信度等问题。
本文将综述性的回顾该研究历史，并聚焦当今社会对神经元网络的研究热点，介绍相关研究理论及成果。
同时对该研究中存在的部分问题提出看法和建议，提出神经网络未来发展趋势。
正文1、人工神经网络起源和发展人工神经网络至今经历了萌芽期、第一高潮期、反思期、第二高潮期、再认识与应用期。
1)萌芽期（20世纪40年代）：1943 年心理学家W.McCulloch 和数学家W.Pitts 合作提出了最早的神经元数学模型（MP 模型，如图1 所示），开创了神经科学理论研究的时代。
人工神经网络应用于海洋领域的文献综述-_海洋环境监测
人工神经网络应用于海洋领域的文献综述*_海洋环境监测论文导读:：船舶与海洋工程。
海洋预报与预测。
海洋资源评估。
海洋环境监测。
人工神经网络应用于海洋领域的文献综述*。
论文关键词：人工神经网络(ANN)，船舶与海洋工程，海洋预报与预测，海洋资源评估，海洋环境监测人工神经网络是对人类大脑特性的一种描述。
它是一个数学模型，可以用电子线路实现，也可以用计算机程序来模拟。
是人工智能研究的一种方法。
主要功能有：联想记忆、分类识别、优化计算、非线性映射。
由于其具有好的容错性、并行处理信息、自学习性及非线性映射逼近能力等特点,因此被广泛的应用于各个领域。
ANN在海洋领域的应用起步较晚。
20世纪90年代以来，国内外掀起了应用ANN研究海洋问题的热潮。
相比传统方法，由于ANN提高了预测的准确性，减少了对数据的要求并且便于应用，到目前为止，ANN模型的应用已经遍布海洋工程（包括港口、沿海、近海和深海工程）海洋环境监测，海洋预报与预测，海洋资源与环境等各方面，并且应用前景不断扩大。
本文通过梳理相关文献，分析和总结了ANN在海洋领域的研究进展和主要成果，以期为相关研究提供参考。
1 船舶与海洋工程钢材腐蚀问题是海洋工程的重大课题。
国内许多学者通过建立ANN模型考察海水环境相关参数与钢材腐蚀速度的相关性。
刘学庆等根据四层BP神经网络分析了3C钢腐蚀速度与海水环境参数的相关性,建立了3C钢在海洋环境中腐蚀速度的人工神经网络模型，证明该方法在监测与评价区域海洋环境腐蚀性方面具有实际应用价值[1]。
邓春龙等研究建立了海洋环境材料腐蚀与防护数据库，收集和整理了大量的材料腐蚀数据。
并在此基础上建立了误差反传（BP）人工神经网络预测模型和灰色GM（1,1）腐蚀预测模型。
从而形成一套较完整的数据采集、处理和分析网络系统[2]。
王佳等采用电化学、人工神经网络和数据库方法研究了5种海洋工程钢材在深海环境中非现场腐蚀行为评价技术。
结果表明,结合采用多种非现场方法可以可靠评价深海环境钢材的腐蚀行为[3]。
人工智能文献综述范文模板
人工智能文献综述引言人工智能作为一门交叉学科，已经成为当今世界的热点领域。
随着技术的不断发展和应用的广泛推广，越来越多的研究者开始关注和研究人工智能的各个方面。
本文旨在对近年来人工智能领域的相关文献进行综述，总结现有的研究进展和存在的问题，并展望未来的发展方向。
主要内容1.人工智能算法与模型人工智能的核心在于算法和模型的设计与优化。
近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等取得了显著的成果。
同时，强化学习（Reinforcement Learning）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）等新兴算法也受到了广泛关注。
然而，这些算法和模型仍然存在许多挑战，如数据稀缺性、模型解释性等问题。
2.人工智能在图像处理领域的应用人工智能在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，目标检测、图像分类、图像生成等任务都取得了令人瞩目的成果。
其中，基于卷积神经网络的图像识别方法成为了主流。
然而，对于复杂场景和小样本数据，现有的算法仍然存在一定的局限性。
3.人工智能在自然语言处理领域的应用自然语言处理是人工智能领域的重要分支之一。
近年来，深度学习方法在机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了巨大成功。
然而，对于语义理解、多语种处理等问题，现有的方法仍然有待改进。
4.人工智能在智能交通领域的应用智能交通是人工智能在实际应用中的一个重要领域。
通过利用人工智能技术，可以提高交通管理效率、减少交通事故等。
例如，基于深度学习的交通流量预测、智能驾驶系统等技术已经取得了显著的成果。
然而，安全性、可靠性等问题仍然是亟待解决的难题。
结论与展望人工智能作为一门新兴的学科，已经在各个领域取得了重要进展。
然而，仍然存在许多挑战和问题需要解决。
未来，我们可以继续改进现有的算法和模型，提高其性能和效果。
基于人工神经网络的预测研究的文献综述
基于人工神经网络的预测研究的文献综述第一篇：基于人工神经网络的预测研究的文献综述基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松引言随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。
人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。
但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。
随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。
当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。
随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。
在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。
这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。
通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。
正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。
因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。
从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。
人工智能相关文献综述
人工智能相关文献综述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机科学技术模拟、延伸和扩展人的智能的一门学科。
近年来，随着科技的快速发展，人工智能在各个领域逐渐展现出强大的应用潜力。
本文将对人工智能相关文献进行综述，从基础概念到应用领域，全面探讨人工智能的发展和应用前景。
一、人工智能的基础概念人工智能起源于上世纪50年代，其基础概念主要包括人工神经网络、机器学习、专家系统等。
人工神经网络是一类受到生物神经网络结构启发的数学模型，能够模拟人脑神经元之间的相互作用。
机器学习是指机器通过学习数据样本和经验，掌握规律并进行预测和决策的一种方法。
专家系统则是利用专家知识和推理规则，通过计算机软件模拟专家的决策过程。
二、人工智能的发展历程自人工智能概念提出以来，其发展历程经历了几个重要阶段。
第一阶段是符号主义（Symbolic AI），主要关注逻辑推理和符号处理；第二阶段是连接主义（Connectionism），强调神经网络的模拟和训练；第三阶段是统计学习（Statistical Learning），通过大量数据进行模式识别和预测；第四阶段是深度学习（Deep Learning），利用多层神经网络进行复杂模式的学习和抽取。
三、人工智能的应用领域人工智能在各个领域的应用越来越广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等多个行业。
在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗效率和准确性。
在金融领域，人工智能可以通过算法和模型预测市场走势，进行风险管理和投资决策。
在交通领域，人工智能可以应用于自动驾驶技术，提高交通安全和交通效率。
在教育领域，人工智能可以实现智能教育，根据学生的个性化需求提供个性化的教学内容和辅导。
四、人工智能的挑战与展望虽然人工智能在各领域取得了显著进展，但也面临一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着人工智能应用的普及，个人隐私和数据安全成为了一项重要的关注点。
人工智能 文献综述
人工智能（AI）是一个广泛而复杂的领域，涵盖了多个学科和应用领域。
以下是一篇关于人工智能的文献综述，旨在概括和总结该领域的研究现状和发展趋势。
一、引言人工智能是指让计算机模拟人类智能，以实现自主决策、学习和创新的一种技术。
随着计算机科学、机器学习、深度学习等技术的不断发展，人工智能已经成为了当今最热门的研究领域之一。
二、研究现状1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，其目的是通过训练数据让计算机自主学习并改进模型。
目前，机器学习已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一种扩展，其通过神经网络模型模拟人脑的学习过程。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果，例如卷积神经网络在图像分类任务中的广泛应用。
3. 强化学习强化学习是一种基于试错学习的机器学习方法，其通过让模型在模拟环境中进行试错来学习最优策略。
强化学习在游戏、自动驾驶等领域取得了重要进展。
4. 迁移学习迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任务上的方法。
迁移学习在自然语言处理、计算机视觉等领域得到了广泛应用。
三、发展趋势1. 跨领域融合随着人工智能技术的不断发展，跨领域融合成为了新的发展趋势。
例如，将人工智能与生物医学、材料科学等领域相结合，可以开发出更加智能化的医疗设备和材料。
2. 可解释性AI可解释性AI是指让AI模型能够解释其决策过程和结果的方法。
目前，可解释性AI已经成为了一个热门的研究方向，其有助于提高AI模型的可靠性和可信度。
3. 隐私保护随着人工智能的广泛应用，隐私保护问题也变得越来越重要。
未来，需要加强隐私保护技术的研究和应用，以确保AI模型不会泄露用户的隐私信息。
四、结论人工智能是一个充满挑战和机遇的领域。
目前，机器学习、深度学习等技术在各个领域都得到了广泛应用，但仍然存在许多问题需要解决。
未来，需要加强跨领域融合、可解释性AI和隐私保护等方向的研究和应用，以推动人工智能技术的进一步发展。
人工神经网络模型发展及应用综述
20215711人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种可用于处理具有多个节点和多个输出点的实际问题的网络结构。
虽然人类的大脑和人工神经网络的运用都具有极其强大的信息处理能力，但是两者还是有许多不同之处。
谷歌Deepmind最初被Demis Hassabis、Mustafa Suleyman以及Shane Legg创立出来，在2016年创造出AlphaGo打败世界围棋冠军李世石后逐渐被人认可，也说明人工神经网络具有巨大的潜力。
与人脑处理信息方式有所不同，运用人工神经网络开发出的机器人采用线性的思维方式处理获取到的信息，计算机通过快速、精确的顺序数值运算，在串行算术类型的任务处理上超过人类。
但人脑的“并行处理体系”相对于人工神经网络领域具有绝对领先的能力。
McCulloch心理学家和Pitts数学家于1943年考虑寻找神经元背后的基本原理，将阈值函数作为计算神经元的主要特性，把逻辑演算表述为神经计算架构，提出“神经网络”概念和M-P模型，标志着人工神经网络ANN萌芽[1]。
Hebb假设突触权重的变化会如何控制神经元相互激励的方式，在1949年出版的《行为的组织》中提出了Hebb突触以及Hebb学习规则，为人工神经网络算法的发展构建了理论知识基础[2]。
20世纪60年代末，Rosenblatt开创了感知器，感知器是建立在M-P模型基础上，第一个物理构建并形成了具有学习能力的人工神经网络[3]。
Minsky和Papert在1969年出版Perceptrons：an introduction to computational geometry，提出Rosen-blatt的单层感知器只能够学习线性可分模式，无法处理人工神经网络模型发展及应用综述张驰，郭媛，黎明齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院，黑龙江齐齐哈尔161000摘要：人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密，人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工神经网络文献综述摘要：人工神经网络是由类似于生物神经网络中的单个单元构成系统来实现功能。
术语“神经网络”通常是指在统计，认知心理学和人工智能领域采用的模型。
现代人工神经网络，灵感来自生物学.人工神经网络最大的优点在于其的预测性，可以节省大量的人力和物力，在过去的几十年内，人工神经网络得到的迅速的发展产生了许多分支，同时在在现实生活，心理学，认知心理学，人工智能，控制，风险评估等诸多领域得到了迅猛的发展和应用。
关键词：人工神经网络分支应用Abstract：Neural networks are similar to biological neural networks in the performing offunctions collectively and in parallel by the units, rather than there being a clear delineation of subtasks to which individual units are assigned. The term "neural network" usually refers to models employed in statistics, cognitive psychology and artificial intelligence.In modern software implementations of artificial neural networks, the approaches are inspired by biology. What attract us most is that its capability of forecasting, which save a considerable number of money and time. With rapid development in the past three decades, artificial neural networks have developed into several branches, which are widely applied in our real-life, cognitive psychology, artificial intelligence, control and risk appraisal.keywords：Artificial Neural Networks Branches Applications目录1.前言 (1)2.国内外的发展历史和研究现状 (1)2.1国内发展现状 (1)2.2国外发展现状 (2)3.重要理论：BP神经网络和RBF神经网络和优化 (2)3.1BP神经网络 (4)3.2 RBF神经网络 (6)4.应用领域 (7)5.不足及未来发展趋势 (9)5.1不足之处 (9)5.2发展趋势 (9)参考文献 (11)1.前言20世纪以来，随着集成电路以及微型电子技术的大量运用与发展，计算机对人们的生活产生了重大影响。
但由于计算机是按照冯•诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经几十年发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出逻辑运算规则[1]。
在现实生活中，我们将自然界的信息分为俩大类：线性和非线性俩种。
线性信息指的是可以用数学语言或模型清楚明了而又严格地描述，并且可以将问题实现算法公式化，可用编写程序来快速高效求解。
对于非线性信息的分析，人们难以把自己的思维认识翻译成计算机指令，只能进行极其简单抽象的描述，比如开车，跑步等涉及到我们的感知联想和经验的问题时，人的大脑可以从中体会，运用自己的思维而掌握的处理问题的方法，从而顺利的完成想要达到的目标。
计算机在处理这类问题的方面却显得十分有限，迄今为止，计算机在解决图像处理与景物分析、语言识别与理解、智能机器人控制时，与人脑的能力相差很大，在很多时候甚至无能为力[2]。
随着信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。
于是人们的思想转向研究人脑结构模式和信息处理机制时，这推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和脑模型的研究。
人工神经网络因此应运而生，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。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点相互联接构成。
神经网络具有学习能力，本质上来说，就是模拟生物对真实自然环境的反应。
例如，给杂乱无章的俩堆数据，让我们去寻找俩堆数据之间的关联，正常情况下，我们是很难通过人工计算算出结果的，但是通过构建合适的人工神经网络，我们可以找到俩个数据之间的关系，同时，找到这个关系之后，整个神经网络具有记忆作用，当我们给与新的数据时候，整个网络可以自动得出结果，如同我们人类的经验。
记忆了以前曾经发生的事情，再次遇到整个事情的时候，我们可以又快又好的处理[3]。
正是因为人工神经网络的学习和记忆能力，从出现时就引起了国内外学者的广泛的关注，解决了各行各业中的诸多难题。
2.国内外的发展历史和研究现状2.1国内发展现状20世纪80年代，随着神经网络在国外的流行，我国也逐步掀起了对其的研究热潮。
1990年2月国内8个顶尖学会联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。
这次大会开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。
2004 年，武妍、王守觉等人提出了一种基于结果反馈的神经网络训练算法，其将输入调整与权值调整的BP算法结合起来，通过双重调整来最小化误差函数。
该方法是通过对输入样本集的模糊化处理来避免学习过程中的过拟合，提高了网络的泛化能力。
经过多年的发展，目前已有上百种的神经网络模型被提出。
这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。
2.2国外发展现状在国外，1943年，神经生物学家MeCulloch和青年数学家Pitts合作，提出了第一个人工神经元模型，并在此基础上抽象出神经元的数理模型，开创了人工神经网络的研究，此后各国无数的科学家开始了对神经网络的深入研究，并取得了广泛的成功。
人工智能的创始人之一Minsky 和Papert对以感知器为代表的网络系统的功能及局限性从数学上做了深入研究，1969年出版轰动一时《Perceptrons》一书，指出简单的线性感知器的功能是有限的，它无法解决线性不可分的两类样本的分类问题[4]。
在20世纪70年代，电子技术的飞速发展使得传统的计算机进入鼎盛时期，其未显现出来的局限性掩盖了神经网络需求的必要性，使得神经网络出现了发展的低潮。
到七十年代后期时候，由于传统模型距人体真实模型较远，表现出了极大的局限性。
计算机不能从现实世界的现象和实例中获取并总结学习知识，从而导致了新一轮对神经网络的研究。
1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。
1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，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。
人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视。
1987 年，在美国加州召开了第一届国际神经网络学会。
此后每年召开两次国际联合神经网络大会（IJCNN）。
同时也创建了很多相关刊物。
至此，神经网络理论研究在国内国外学术领域已经受到了相当的关注[5]。
3.重要理论：BP神经网络和RBF神经网络和优化人工神经网络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。
它是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）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。
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，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。
下图分别是生物神经网络图和简单人工神经网络示意图。
图1：生物神经元构成图2：人工神经网络构成其中图1可见，生物神经元通常由树突，轴突，细胞体，神经末梢组成，最初的人工神经网络就是完全模仿生物神经元。
人工神经网络模型主要由网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等组成。
如图2所示：1n a a -为输入向量的各个分量；1n W W -为神经元各个突触的权值b 为偏置；f 为传递函数，通常为非线性函数；t 为神经元输出；数学表示 (WA'b)t f =+，W 为权向量；A 为输入向量；'A 为A 向量的转置；b 为偏置；f 为传递函数。
可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。
图3：前向网络图4：反馈网络目前，已有近40种神经网络模型，根据连接的拓扑结构，模型可以分为：（1）前向网络：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如图3所示。
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。
（2）反馈网络：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。
如图4所示，这种带有反馈的网络一般用于优化设计中。
在这些网络中，最重要发展最快的是BP神经网络和RBF神经网络。
3.1 BP神经网络BP神经网络是目前应用最为广泛的一种模型。
BP（Back Propagation）神经网络是1986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，如下图所示。
图4：BP 神经网络模型由上图可知，BP 神经网络和其他神经网络最大的不同在于其中带有反馈。
BP 神经的学习过程，由信息的正向传播和误差反向传播两个部分组成。
首先整个BP 神经网络中，我们需要输入量，权值，传递函数，阈值（已知），期望（已知）。
我们通过输入一个数值，然后通过前向网络得出一个结果到达隐含层，隐含层中含有传递函数，数值经过传递函数变为1y ，然后我们再通过权值，经过输出层的传递函数得出输出结果。
我们通过比对期望和通过神经网络算出结果的插值，计算其中的误差，最后不断的修改权值，是的误差达到我们接受的范围。
具体计算如下 前向传播：在图1中,三层前馈网络中,输入向量为X =(x 1,x 2,......,x N1),，隐层输出量Y =( y 1,y 2,......,y N2),输出层向量Z =( z 1,z 2,......,z N3), 输入层和隐层之间的权值V = (W 1,W 2.......W N1),隐层和输出层之间的权值W =(W 1',W 2'.......W N2')，期望输出向量d =（d 1,d 2,......,d N3）。