基于人工神经网络预测探究文献综述
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。
基于人工神经网络的赤潮预测方法研究【文献综述】
毕业论文文献综述计算机科学与技术基于人工神经网络的赤潮预测方法研究引言：近年来，赤潮发生的频率越来越高，对海洋渔业、海水养殖业和滨海旅游业等均造成了一定的危害，经济损失严重。
因此，弄清楚赤潮发生的机理并对其进行准确地预报，对预防赤潮的发生以及减少赤潮灾害带来的损失至关重要。
鉴于赤潮突发性和复杂性和对其机理的认识，目前常用的预测方法主要依据赤潮影响因子的变化判断其是否发生，它是一个模式识别过程。
由于生态系统各因子之间表现出高度的非线性和不确定性，传统的预测方法有效的很少。
人工神经网络具有较好的处理非线性模式识别特性，它独特的信息处理和解算能力对机制尚不明确的高维非线性系统具有很好的建模能力。
目前神经网络在生态系统模拟、生态数据处理以及要干生态参数的提取方面等方面得到广泛应用[1，2]。
本文介绍一种常见的神经网络算法网络，即BP（Back Propagation）网络，以及它在赤潮预测中的应用。
1 赤潮及赤潮的预测研究1.1赤潮赤潮(red tide)也称红潮，通常是指一些海洋微藻、原生动物或细菌在水体中过度繁殖或聚集而令海水变色的现象，藻华(algal bloom)有时称水华或藻花，是指水体中藻类大量繁殖的一种现象，习惯上将水体中藻类达到一定密度后的藻华称作赤潮[3]。
自20世纪70年代有比较齐全的赤潮资料以来，我国赤潮发生主要有以下趋势：赤潮的发生以每10年3倍的速度不断上升；赤潮的规模不断扩大；危害程度增加。
有害赤潮是一种有多种因素综合作用引起的生态异常现象，人们至今还没有对其发生机理有完整、统一的认识，而且赤潮生物的繁殖与其影响因子之间具有高度的复杂性和非线性，从而很难采用传统的偏微分方程对其规律进描述。
在这种情况下，以数据挖掘技术为主的数据驱动模型就开始显示出其优势。
其中，人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)的应用最为广泛，尤其是在寻求和建立信号输入和输出方面，具有许多其他方法所不具有的优势，并在实际应用中取得了很好的效果[4]。
基于人工神经网络的预测算法研究
基于人工神经网络的预测算法研究人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，它通过大量的神经元单元之间的连接和相应的加权值，模拟人脑神经元之间的信息传递和处理过程。
基于人工神经网络的预测算法利用这一模型，通过对已有数据进行学习和训练，来预测未来的数据走势和趋势。
本文将围绕基于人工神经网络的预测算法进行研究，讨论其原理、应用、优势和局限性。
首先，我们来介绍基于人工神经网络的预测算法的原理。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多层。
每个神经元接收来自上一层的输入，并通过加权值和激活函数对输入进行处理，然后将结果传递给下一层。
在预测问题中，输入层通常表示历史数据特征，而输出层表示预测结果。
通过在训练过程中调整神经网络的连接权重，以及选择合适的激活函数和网络结构，使网络能够对输入与输出之间的关系进行建模和预测。
基于人工神经网络的预测算法在多个领域都有广泛的应用。
例如，它可以应用于金融市场预测，通过学习历史行情数据，来预测未来股票价格的走势；它也可以应用于气象预测，通过学习气象观测数据，来预测未来天气的变化；此外，它还可以应用于交通流量预测、销售预测、疾病预测等领域。
基于人工神经网络的预测算法可以为决策提供参考和辅助，帮助人们做出更准确的预测和计划。
相比于传统的统计分析方法，基于人工神经网络的预测算法具有一些优势。
首先，它可以处理非线性关系，而传统方法通常只能处理线性关系；其次，它可以自动学习和提取特征，无需过多人工干预；此外，它对于噪声和缺失数据具有一定的容错性，能够处理部分数据缺失的情况。
因此，基于人工神经网络的预测算法在处理复杂、非线性的预测问题时表现出色。
然而，基于人工神经网络的预测算法也存在一些局限性。
首先，神经网络的训练过程较为耗时，特别是在大规模数据集上进行训练时；其次，网络结构和参数的选择对预测结果的影响较大，需要进行一定的调试和优化；此外，神经网络的黑盒特性使得其内部的判断过程难以解释和理解，缺乏可解释性。
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。
基于人工神经网络的经济预测模型研究
基于人工神经网络的经济预测模型研究一、前言随着信息技术的快速发展，人工智能的应用在经济预测上逐渐走红。
在经济部门，人工神经网络已成为一种重要的经济预测工具。
本文将探讨基于人工神经网络的经济预测模型研究，分析其优缺点并探讨其应用前景。
二、基于人工神经网络的经济预测模型人工神经网络是一种模仿生物神经网络的数学模型，其大量的节点和神经元能够模拟出大量的信息交换。
基于人工神经网络的经济预测模型将历史经济数据作为输入，通过一系列的节点和神经元进行计算，得出对未来经济趋势的预测。
人工神经网络可以应用于各种类型的经济预测，例如股票市场预测、金融市场预测、宏观经济预测等。
由于其非线性的特性，在模拟复杂经济系统时具有较强的优势。
三、基于人工神经网络的经济预测模型的优缺点1. 优点：（1）非线性模型基于人工神经网络的经济预测模型具有非线性特性，可以更好地模拟当今复杂的经济系统。
（2）数据驱动基于人工神经网络的经济预测模型是完全数据驱动的，可以充分利用历史数据的规律，更好地拟合经济系统。
（3）适应性强基于人工神经网络的经济预测模型具有自适应性，可以及时地对突发事件做出反应。
2. 缺点：（1）黑箱模型基于人工神经网络的经济预测模型是一种黑箱模型，难以解释其内部的逻辑过程，可能会对经济预测的结论产生误解。
（2）依赖数据质量基于人工神经网络的经济预测模型对历史数据的质量要求很高，如果数据不够准确或完整，将会影响预测的准确性。
（3）容易过拟合基于人工神经网络的经济预测模型容易过度拟合历史数据，导致其泛化能力不足，对未来数据的预测效果不佳。
四、基于人工神经网络的经济预测模型的应用现状当前，基于人工神经网络的经济预测模型在金融领域得到广泛应用。
例如，股票价格预测、外汇汇率波动预测、市场走势预测等。
此外，人工神经网络还有望应用于宏观经济预测、产业趋势预测等领域。
不过，基于人工神经网络的经济预测模型也面临着许多挑战。
例如，数据质量要求高、网络优化难度大等问题。
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。
基于人工神经网络的股票预测研究
基于人工神经网络的股票预测研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络在股票预测中得到了广泛应用。
通过收集海量的历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测，为投资者提供重要参考。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模拟大脑神经细胞之间的连接关系和信息传递过程，由“输入层”、“隐含层”、“输出层”组成。
输入层接收数据，隐含层进行信息处理和去噪，输出层给出预测结果。
人工神经网络的训练过程是通过反向传播算法对网络参数进行调整，使得预测结果与实际数据的误差最小化。
通过不断的训练，网络能够逐渐提高预测的准确性。
二、人工神经网络在股票预测中的应用人工神经网络在股票预测中的应用主要是利用其强大的非线性拟合能力和自适应性。
通过收集股票历史交易数据，建立人工神经网络模型，可以对未来股价走势进行预测。
其中，输入层的数据包括股票的交易量、开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标，输出层给出对股票未来价格变化的预测结果。
人工神经网络在股票预测中的应用还可以分为两种：一种是基于时间序列的预测，另一种是基于行业差异的预测。
基于时间序列的预测主要是根据股票历史数据的时间序列规律，通过训练模型来预测未来股价。
基于行业差异的预测则是利用同一行业内多只股票的历史数据建立模型，通过交叉预测来提高预测准确率。
三、人工神经网络在股票预测中的局限性尽管人工神经网络在股票预测中表现出强大的预测能力，但仍存在一些局限性。
首先，人工神经网络的算法复杂度较高，训练过程需要大量的计算资源和时间，不适合短期投资策略的应用。
其次，人工神经网络存在数据“过拟合”的问题，对于特定的历史数据预测准确率较高，但对新数据的适应能力较弱。
最后，股市中的各种外部因素，如政治局势、自然灾害等无法通过历史数据进行预测，这也使得人工神经网络在股票预测中的应用存在一定的局限性。
四、结语人工神经网络在股票预测中的应用已经成为了投资者的重要研究方向，可以对投资决策提供有力的参考。
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。
基于人工神经网络的预测算法研究
基于人工神经网络的预测算法研究在计算机科学的发展历程中，人工智能一直是一个热门话题。
近年来，人工智能技术已经得到了广泛应用，其中最为重要的一项技术就是人工神经网络。
随着技术的不断发展，人们开始使用人工神经网络来进行预测分析。
本文将围绕基于人工神经网络的预测算法展开探讨。
一、什么是人工神经网络人工神经网络是一种特殊的计算机程序，它受到人类神经网络的仿制。
人工神经网络由许多连接在一起的人工神经元组成，这些神经元互相连接，以形成模拟大脑的网络系统。
在这个网络系统中，每个神经元都可以接收多个输入，然后通过这些输入执行一些计算。
这些计算结果会被发送给其他神经元，以用于后续的计算。
二、人工神经网络的预测应用人工神经网络可以通过学习历史数据，预测未来的趋势和结果。
因此，它可以广泛地应用于股票市场预测、天气预测、电力市场预测等领域。
它的应用方式非常简单：首先，我们需要收集历史数据并把它们输入到神经网络中。
这些数据可以是价格、温度、功率等数据。
然后，我们让人工神经网络的计算完成并生成预测结果。
三、人工神经网络的预测算法研究为了优化预测算法，我们需要使用不同的神经网络结构和参数。
在神经网络的结构中，常见的一些神经网络包括BPN、RBFN、Hopfield网络等。
在设置参数方面，我们需要确定每个神经元的状态、激活函数和学习规则等因素。
在实际应用中，人工神经网络的性能取决于许多因素。
其中最重要的因素是网络的精度和延迟。
为了获得精确的预测结果，我们需要优化网络结构和参数设置。
四、人工神经网络预测算法的优点相对于传统的预测算法，人工神经网络的预测算法有以下几个优点：1.更强的预测能力：人工神经网络可以学习复杂的非线性关系，从而更准确地预测未来值。
2.更快的训练速度：人工神经网络可以通过快速处理大量数据，来学习要素之间的联系。
3.自适应性强：人工神经网络可以自适应不同的数据输入，并根据新的数据来优化预测结果。
5、结语基于人工神经网络的预测算法已经成为许多行业的重要工具，它为我们提供了更加准确和快速的预测结果。
基于人工神经网络的预测模型研究
基于人工神经网络的预测模型研究随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络技术已经逐渐成为了当今预测模型研究领域的核心技术之一。
在这一领域，人工神经网络技术以其出色的学习和判断能力，获得了越来越广泛的应用。
那么，基于人工神经网络的预测模型研究到底是什么呢？简单的说，该技术主要通过构建人工神经网络模型，将预测对象的历史数据输入到神经网络中，通过学习训练，得到一个能够预测未来相应变量走势的模型。
这个模型可以为决策者提供有效的决策依据，帮助其在未来的预测、评估和决策中取得更好的效果。
基于人工神经网络的预测模型的优势主要体现在以下几个方面：首先，基于人工神经网络的预测模型可以处理非线性的预测问题。
一些传统的预测模型，如ARIMA和ARMA等模型都是基于传统的线性统计方法的。
虽然这些模型能够处理一些简单的场景，但是在面对一些非线性的数据的时候，就容易出现偏差。
其次，基于人工神经网络的预测模型能够适应各种各样的数据，并且能够有效地处理一些异常情况。
这是因为人工神经网络模型的特点是具有非常好的泛化能力，能够很好地适应数据的变化。
第三，基于人工神经网络的预测模型能够同时处理多种类型的变量，包括连续变量、分类变量、时间序列等各种类型的变量。
这些变量可以包含多层次的信息，在进行综合分析、预测等任务时，能够发挥出更好的作用。
最后，基于人工神经网络的预测模型的预测结果非常准确。
这是因为在得到了足够的训练和学习之后，神经网络能够自动地发现和总结出数据的规律，从而对未来的预测做出精确的预测。
基于人工神经网络的预测模型的应用非常广泛，包括金融、经济、天气、医学、环境等各个领域。
下面，简单介绍一下在这些领域中的应用。
金融：在金融领域，人工神经网络的预测模型可以应用于股票价格、汇率波动、贵金属价格等金融领域的预测。
通过基于人工神经网络的预测模型，可以帮助投资者把握市场的变化，提高投资成功率。
经济：在经济领域，人工神经网络的预测模型可以应用于失业率、国民生产总值、通货膨胀等各种宏观经济指标的预测。
基于人工神经网络的生态预测技术研究
基于人工神经网络的生态预测技术研究近年来，随着全球气候变化的严重影响，人类对于环境的关注度也越来越高。
生态预测技术作为一种针对自然生态系统的研究手段，正在逐步成为解决环境问题的重要途径。
其中，基于人工神经网络的生态预测技术，具有模型复杂度高、预测精度高等优点，在生态环境模拟、自然灾害预测、物种分布预测等领域得到了广泛的应用。
一、人工神经网络技术的基本概念人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的数学模型，由大量的神经元互相连接组成。
其模型基于感知器、sigmoid函数和误差反传算法等，通过学习数据集中的关系和特征，在数学上模拟出输入与输出之间的复杂非线性映射关系。
根据神经元之间的联结结构和网络拓扑结构，人工神经网络可以分为前向神经网络、回归神经网络、循环神经网络等多个类型，常见的有BP神经网络和Hopfield神经网络。
与其他预测模型相比，人工神经网络具有很强的自学习能力，可以通过大量的数据来进行模型训练，并对未知数据做出精确的预测。
因此，人工神经网络得到了广泛的应用，并在生态预测技术中发挥了重要的作用。
二、基于人工神经网络的生态预测技术研究实例1. 生态环境模拟预测针对当今环境污染问题，生态环境模拟预测是一种有效的环境保护措施。
利用人工神经网络来模拟生态系统，可以快速反应出环境变化对生态系统的影响，并通过预测和监测来规划和管理环境资源。
例如，日本国立环境研究所利用前向神经网络和时间序列分析模型预测了长崎市的下水道污水处理厂排放的氮、磷含量等污染物浓度变化情况。
通过模拟实验，可以发现排放管道的阻塞现象和污水处置厂的故障等问题，从而提前制定应对措施，保护了环境和居民的健康。
2. 自然灾害预测自然灾害无法预测，但是可以通过利用数学模型来预判可能的发生规律，从而做出应对措施。
人工神经网络作为一种有效的非线性预测模型，可以通过历史数据和气象信息等来预测未来的气象变化，如风暴、暴雨、沙尘暴等。
例如，我国南方各省份利用BP神经网络和决策树等方法搭建了一套风暴模拟模型。
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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。
为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。
搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。
参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些著作在后面的参考文献中将一一列出。
1.我国人工神经网络研究现状随着人工神经网络的20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮，1989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国型号处理——神经网络学术会议；1990年2月由国内八个学会（中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会）联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”，这次大会以“八学会联盟，探只能奥秘为主题，收到了300多篇学术论文”，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，经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加。
在国际上，1987年，在美国加洲召开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（UCNN），不久，改学会创办了刊物Journal Neural Networks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世。
至此，神经网络理论研究在国际学术领域获得了其应有的地位。
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[1]。
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[2]。
2.人工神经网络的基本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，由大量的节点和之间相互联接构成。
神经元是人工神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入/单输出的非线性元件[3]。
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[4]。
人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。
尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，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实际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行运算来实现的。
人工神经网络的神经元就是模拟生物的神经元，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。
（1）细胞体（2）树突（3）轴突（4）突触图1简单神经元网络图轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的一条分枝，用来向外传递神经元产生的输出电信号。
每个神经元都有一条轴突，其最大长度可达1m以上。
在轴突的末端形成了许多很细的分枝，这些分支叫神经末梢。
每一条神经末梢可以与其它神经元形成功能性接触，该接触部位称为突触。
所谓功能性接触，是指非永久性的接触，这正是神经元之间传递信息的奥秘之处。
树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的其它所有分支。
树突的长度一般较短，但数量很多，它是神经元的输入端，用于接受从其它神经元的突触传来的信号。
2.人工神经网络BP网络和RBF网络2.1 BP网络BP（Back Propagation）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[5]，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。
BP 算法因其简单、易行、计算量小、并行性强等优点,是目前神经网络训练采用最多也是最成熟的训练算法之一[6]。
2.2 RBF网络RBF神经网络是一种具有拓扑结构的前向神经网络．由输入层、隐含层、输出层构。
RBF神经网络以径向基函数作为隐层单元的基,构成隐含层空间,隐含层对输入矢量进行变换将低维的模式输入数据变换到高维空间内, 使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。
RBF网络的学习算法，由两部分组成；无导师学习、有导师学习。
3. 空调故障空调系统故障模式及故障机制分析[7][8]，如下表所示:表1 空调系统故障模式及故障机制分析空调系统故障诊断的神经网络模型分为3 层,分别为输入层、隐含层和输出层。
输入层节点个数为4 ,对应于4 个故障现象,输出层节点个数为12 ,对应于12 个故障原因。
输出节点值的大小反映了故障出现的可能性。
隐含层节点的个数可参照公式初步选取[9]：MA,∂=N++4. 小结在理论上．RBF网络和BP网络一样能以任意精度逼近任何非线性函数。
但由于它们使用的激励函数不同，其逼近性能也不相同。
Poggio和Girosi已经证明，RBF网络是连续函数的最佳逼近，而BP网络不是。
BP网络使用的Sigmoid函数具有全局特性，它在输入值的很大范围内每个节点都对输出值产生影响，并且激励函数在输入值的很大范围内相互重叠，因而相互影响，因此BP网络训练过程很长。
此外，由于BP算法的固有特性，BP网络容易陷入局部极小的问题不可能从根本上避免，并且BP网络隐层节点数目的确定依赖于经验和试凑，很难得到最优网络。
采用局部激励函数的RBF网络在很大程度上克服了上述缺点，RBF不仅有良好的泛化能力，而且对于每个输入值，只有很少几个节点具有非零激励值，因此只需很少部分节点及权值改变。
学习速度可以比通常的BP算法提高上千倍,容易适应新数据，其隐层节点的数目也在训练过程中确定，并且其收敛性也较BP网络易于保证，因此可以得到最优解[10] [11]。
从上面所示的结果来看，主要有一下几方面的不同：（1）由于学习速率是固定的，因此BP网络的训练过程较长，当需要处理较复杂的问题时，需要的时间很长。
而RBF网络的建网过程即是训练过程此外，训练时间较少．精度也比较高。
（2）在处理同一问题时，通常情况BP网络所需的神经元个数比RBF网络要少。
（3）BP网络的输出和初始的权值有关，而RBF网络的输出与初始的权值无关。
（4）RBP网络隐含层的层数和单元数的选择要凭借经验反复验证，因此网络的冗余性比较大。
RBF隐层节点的数目也在训练过程中确定。
但是要确定径向基函数的分布密度。
人工神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。
可以通过神经网络对事物进行预测从而用简单的方法完成复杂的问题。
5. 研究不足人工神经网络是一个新兴学科，因此还存在许多问题。
其主要表现有：(1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅，还有很多问题需要解决；(2) 还没有完整成熟的理论体系；(3) 还带有浓厚的策略和经验色彩；(4) 与传统技术的接口不成熟。
上述问题的存在，制约了人工神经网络研究的发展。
相信只要能客服这些局限性，人工神经网络的发展将不可限量。
参考文献[1] 朱大奇.人工神经网络研究现状及其展望[N].江南大学学报,2004:103～108.[2] 董军,胡上序.混沌神经网络研究进展和展望[J].信息与控制,1997 (5):360～368.[3] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京:化学工业出版社,2002.[4] 马锐.人工神经网络原理[M].北京:机械工业出版社.2010.[5] 胡守仁,余少波,戴葵.神经网络导[M].长沙:国防科技大学出版社,1992.[6] 胡金滨,唐旭清.人工神经网络的BP算法及其应用[J].信息技术,2004 (4):1～4.[7] 余江海.一种制冷系统故障诊断方法[C].上海交通大学硕士论文,2001.[8] 中国机械工程学会设备维修分会,机械设备维修问答丛书,编委会空调制冷设备维修问答[M].北京:机械工业出版社.1988.[9] 宋桂荣.改进BP算法在故障诊断中的应用[N].沈阳工业大学学报,2001 (3):252～254.[10] 智会强,牛坤,田亮等.BP网络和RBF网络在函数逼近领域内的比较研究[J].科技通报,2005 (2).[11] 刘永.张立毅.BP网络与RFB神经网络的实现及其性能比较[J].电子测量技术研究设计,2007 (4)：77～80.。