人工神经网络综述
综述人工神经网络在地基沉降预测中的应用
综述人工神经网络在地基沉降预测中的应用摘要：人工神经网络在近几年来发展迅速，在岩土工程界得到了广泛的应用，尤其在地基沉降预测方面取得了突出了成绩，本文将结合现有的一些工程实例来简单地综述一下人工神经网络在地基沉降预测方面的优越性。
关键词：人工神经网络地基沉降随着我国经济的发展，高速公路，高层建筑等作为基础建设的一部分，也得到了迅猛地发展。
这些基础建设中最首要的任务就是地基处理，因此对地基沉降预测就成了工程建设者需要解决的首要问题之一。
目前，对地基沉降预测的方法很多，除了传统的计算方法以外，还有可靠度分析法、沉降差法、FLAC有限差分法等。
近几年，随着人工神经网络方法在岩土工程界的应用，利用人工神经网络方法来预测地基的沉降已取得的比较显著的成绩，本文将结合前人的一些工程实例来综述人工神经网络在地基沉降预测中的优越性。
1人工神经网络的简介人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）[1]是集多种现代科学技术为一体的一门新兴实用科学技术。
神经网络反映了人脑功能的基本特性，是人脑的抽象、简化，模拟它的信息处理是由神经元之间的相互作用来实现的；知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系；学习和识别取决于各神经元连接权值的动态变化过程。
人工神经网络正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实瑰某种功能的神经网络。
它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
2BP建模的基本思路2.1 BP神经网络原理[2]BP神经网络（Error Back – Propagation，简称EBP或BP神经网络模型）是一种具有三层或三层以上阶层结构的、采用多层前馈神经网络的误差逆传模型。
层间各神经元实现全连接，即下层的每一个单元与上层的每个单元都实现权连接，而每层神经元之间不连接。
bp神经网络的应用综述
bp神经网络的应用综述近年来，人工神经网络（ANN）作为一种神经网络形式在不断发展，因其计算能力强，对现实世界较好地识别和适应能力，已得到越来越广泛的应用，其中，BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。
BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法，具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，具有非常广泛的应用场景。
它可以用来解决实际问题。
首先，BP神经网络可以用来解决分类问题。
它可以根据给定的输入向量和输出向量，训练模型以分类相关的输入特征。
这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。
例如，BP神经网络可以用来识别照片中的面孔，帮助改进自动门的判断等。
此外，BP神经网络还可以用于计算机视觉，即以计算机图像识别的形式进行图像处理。
通常，计算机视觉技术需要两个步骤，即识别和分析。
在识别步骤中，BP神经网络可以被用来识别图片中的特征，例如物体的形状、大小、颜色等；在分析步骤中，BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。
此外，BP神经网络还可以用于机器人技术。
它可以用来识别机器人环境中的物体，从而帮助机器人做出正确的动作。
例如，利用BP神经网络，机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。
最后，BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。
这种系统可以利用各种传感器和摄像机，搜集周围环境的信息，经过BP神经网络分析，判断当前环境的安全程度，及时采取措施，以达到更好的安全驾驶作用。
综上所述，BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，拥有非常广泛的应用场景，可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。
然而，BP神经网络也存在一些问题，例如训练时间长，需要大量的训练数据，容易受到噪声攻击等。
因此，研究人员正在积极改进BP神经网络，使其能够更好地解决各种问题。
经典人工智能算法综述
经典人工智能算法综述一、专家系统专家系统是人工智能领域最早的知识工程技术之一，该技术首次在20世纪70年代末提出。
专家系统利用专家知识来解决特定问题，主要包括知识表示、知识推理和知识获取等方面。
专家系统常常包括知识库、推理机、用户接口等组成部分，通过模拟专家的经验和知识，来完成推理和决策。
专家系统在医疗、金融、制造等领域得到了广泛的应用，例如Dendral系统是一个专家系统，用于分析气相色谱质谱仪的输出数据以确定化合物的结构。
二、遗传算法遗传算法是一种模仿自然进化过程的搜索优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等进化过程来搜索问题的最优解。
遗传算法最早是由美国的约翰·霍兰德于20世纪60年代提出的。
遗传算法主要包括编码、选择、交叉、变异等操作，通过不断进化生成适应度更高的解，从而找到问题的最优解。
遗传算法在优化问题、机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛的应用，例如在大规模旅行商问题、神经网络权值优化等问题上展现出了优势。
三、模糊逻辑模糊逻辑是一种用于表示不确定性、模糊性信息的逻辑系统，它在20世纪70年代被提出。
模糊逻辑将传统的逻辑二元关系扩展到了模糊的多值逻辑关系，使得不确定性、模糊性信息能够得到有效的处理。
模糊逻辑主要包括模糊集合理论、模糊关系、模糊推理等内容，被广泛应用于人工智能、控制系统、信息检索等领域。
例如在智能控制系统中，模糊逻辑被用于建模、推理，实现了对复杂系统的精确控制。
四、人工神经网络人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，它借鉴了大脑中的神经元和突触结构。
人工神经网络可以通过学习来自动地调整网络的连接权值，从而实现对信息的处理和识别。
人工神经网络于20世纪50年代被提出，并在之后得到了不断的改进和发展。
人工神经网络在模式识别、控制系统、金融预测等领域展现出了优势，例如AlphaGo就是基于深度神经网络的围棋程序，击败了世界冠军。
五、规则学习规则学习是指利用训练数据自动学习出数据中的规则并进行预测和决策的技术。
(完整word版)神经网络历史发展及应用综述个人整理(word文档良心出品)
人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。
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，更快、更准。
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。
虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。
BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)
BP神经网络及深度学习研究摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。
BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。
关键词：BP神经网络、算法分析、应用1 引言人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
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[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。
人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。
现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。
1.1 人工神经元模型仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。
人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。
人工神经网络在桩基工程中的应用综述
Ａｂ 嗽 ｓ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｏ ｐ ｃ ｔ ｎ ｆ ａ ｃ ｄａ Ｉ ｒ Ｉｎ ｔ ｒ ｓ ｔ ｉ ｆ ｕ ｄ ｔ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｅ ￣ｖ ｓ ａｃ ｅ ｆ ｍｅ ａ ａ ｉ ｏ ｒ［ ｏ ｉ ｔ ｌ工 ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｏ ｐｌ ｏ ｎ ａ ｉ ｎ ｉｅ ｒ ｒ ｃ ｅ ｏ ｎ ｍｗｅ ａ ｄ ａ ｐ ａ ｄ ｎ ｐ ｒｉ
人工神经 网络在桩基工程 中的应用综述
王 成 华 ，张
（ 津 大学 建 筑 Ｉ 程 学院 土木 Ｉ 程 系 天
薇
天津 ３０ ７ ） ００ ２
摘 要 ：对Ａ Ｔ神经网络在桩基工程 中的应用研究工作进行了回顾与评述。 总结了神经网络在单桩承载 力、 荷载一 位移关系预剥 以
及基桩 动测 完整性判释等方面的技术成果 与水平 ， 并分析和探讨了进一步的研究 方向和应用前景 。 关 键 词 ：神经网络 ；桩基 ；承载力 ；桩 身完整性 ；预测 文献标识码 ：Ａ 中圈分类号 ：Ｔ ４３１ Ｕ ７ ．
Ｔ ｅ ｈ ｍｃ ｎ ｃ ｒ ｓ ｌ ｓ ｈ ｉ ａ ｅ ｕ ｔ ａ ｗｅｌ ｓ ｈ ｉ ｅ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｆ ｐ ｌ ｅ ￣ ｇ ｃ ｐ ｃｔ ， ｌ ａ ｙ ． ｄ ｓ ｌｃ ｍｅ ｔ ｒ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｌ ｓ ｌ ａ ｔｅｒ ｌ ｖ ｌ ｉ ｎ ｒｄ ｃ． ｓ ｏ ｉ ｂ ａ １ ｏ ｅ ａ ａｉ ｙ ｏｄ ｓ ｉ ｐ ａ ｅ ｎ ｅ ａｉ ｓ ｎ ｐｌ ｏ ｅ
得关于桩 基性状的各种理论解答还不能 采用简便的 表达式反映其复杂多变的机理 ， 尤其是难于反映施工 及 环境 因 素对桩 基性 状的 影响 。 因此 ， 有必 要研 究 很 能够反映这些因素的桩基性状新的分析方法 。 近 １ Ｏ年来 ， 工智 能 理论 与技 术的迅 速 发展 ， 人 为 解决许 多复杂的和非确定性问题提供 了新 的强有力 的工具。人工智能领域 中的研究最为活跃、 应用最为 广泛的 技 术为人 工神 经网络 。人 工神 经网络是一 种模
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
15
基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
12
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
18
仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
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。
人工神经网络系统辨识综述
人工神经网络系统辨识综述摘要：当今社会，系统辨识技术的发展逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。
首先对神经网络系统辨识方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。
关键词：神经网络；系统辨识；系统建模0引言随着社会的进步,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统，经典的系统辨识方法在这些系统中应用，体现出以下的不足:（1）在某些动态系统中,系统的输入常常无法保证，但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。
（2）在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。
（3）不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。
随着科技的继续发展，基于神经网络的辨识与传统的辨识方法相比较具有以下几个特点:第一，可以省去系统机构建模这一步，不需要建立实际系统的辨识格式；其次，辨识的收敛速度仅依赖于与神经网络本身及其所采用的学习算法，所以可以对本质非线性系统进行辨识;最后可以通过调节神经网络连接权值达到让网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络还可用于在线控制。
1神经网络系统辨识法1.1神经网络人工神经网络迅速发展于20世纪末，并广泛地应用于各个领域，尤其是在模式识别、信号处理、工程、专家系统、优化组合、机器人控制等方面。
随着神经网络理论本身以及相关理论和相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络，包括前向网络和递归动态网络，将确定某一非线性映射的问题转化为求解优化问题，有一种改进的系统辨识方法就是通过调整网络的权值矩阵来实现这一优化过程。
1.2辨识原理选择一种适合的神经网络模型来逼近实际系统是神经网络用于系统辨识的实质。
其辨识有模型、数据和误差准则三大要素。
系统辨识实际上是一个最优化问题,由辨识的目的与辨识算法的复杂性等因素决定其优化准则。
Hopfield神经网络综述
Hopfield神经⽹络综述题⽬： Hopfield神经⽹络综述⼀、概述：1.什么是⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，ANN)⼈⼯神经⽹络是⼀个并⾏和分布式的信息处理⽹络结构，该⽹络结构⼀般由许多个神经元组成，每个神经元有⼀个单⼀的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输⼊有多个连接通路，每个连接通路对应⼀个连接权系数。
⼈⼯神经⽹络系统是以⼯程技术⼿段来模拟⼈脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）⽹络的结构与特征的系统。
利⽤⼈⼯神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经⽹络，它是⽣物神经⽹络的⼀种模拟和近似。
主要从两个⽅⾯进⾏模拟：⼀是结构和实现机理；⼆是从功能上加以模拟。
根据神经⽹络的主要连接型式⽽⾔，⽬前已有数⼗种不同的神经⽹络模型，其中前馈型⽹络和反馈型⽹络是两种典型的结构模型。
1）反馈神经⽹络(Recurrent Network)反馈神经⽹络，⼜称⾃联想记忆⽹络，其⽬的是为了设计⼀个⽹络，储存⼀组平衡点，使得当给⽹络⼀组初始值时，⽹络通过⾃⾏运⾏⽽最终收敛到这个设计的平衡点上。
反馈神经⽹络是⼀种将输出经过⼀步时移再接⼊到输⼊层的神经⽹络系统。
反馈⽹络能够表现出⾮线性动⼒学系统的动态特性。
它所具有的主要特性为以下两点：（1）.⽹络系统具有若⼲个稳定状态。
当⽹络从某⼀初始状态开始运动，⽹络系统总可以收敛到某⼀个稳定的平衡状态；（2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计⽹络的权值⽽被存储到⽹络中。
反馈⽹络是⼀种动态⽹络，它需要⼯作⼀段时间才能达到稳定。
该⽹络主要⽤于联想记忆和优化计算。
在这种⽹络中，每个神经元同时将⾃⾝的输出信号作为输⼊信号反馈给其他神经元，它需要⼯作⼀段时间才能达到稳定。
2.Hopfield神经⽹络Hopfield⽹络是神经⽹络发展历史上的⼀个重要的⾥程碑。
由美国加州理⼯学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是⼀种单层反馈神经⽹络。
Hopfield神经⽹络是反馈⽹络中最简单且应⽤⼴泛的模型，它具有联想记忆的功能。
人工神经网络应用于海洋领域的文献综述
潮 汐预报对人 类活动 和降低海洋 环境建筑成 本是非常 重要 的。为了解决潮位 预测 中存 在的时滞 问题 ， 预测精 提高 度， 不少 学者进行 了初 步探索 ， 并且 普遍 认为 Ｂ Ｐ模型 应用
与 预测 、 海洋 资 源与 环 境 等各 方 面 ， 且应 用 前景 不 断扩 并 大 。本 文通过 梳理相关 文献 ， 分析 和总结 了 Ａ Ｎ在 海洋领 Ｎ 域 的研 究进展 和主要成 果 ， 以期为相 关研究 提供 参考 。
一
、
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 Ａ Ｎ模 型考 察海 水 环境相 关参 数与 钢材 腐蚀 速 Ｎ 度 的相 关性 。 刘学 庆等根 据 四层 Ｂ Ｐ神经 网络 分析 了 ３ ｃ钢 腐蚀速 度与海水 环境参 数的相关 性 ， 了 ３ 建立 ｃ钢在海 洋环 境 中腐 蚀速 度 的人工神 经 网络模 型 ， 明该 方法在 监测 与 证 评价 区域海 洋环 境腐 蚀性 方 面具有 实 际应用 价值Ⅲ 。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
蔡 如钰利 用人工 神经 网络 Ｂ 算法 ， 立 了赤 潮预 报模 型 。 Ｐ 建 杨 建 强通 过 比较 发现 人 工神 经 网络 方法 在模 拟 和预 测方 面优于传 统的统计 回归模 型，具有 较强 的模 拟预测 能力及 实 用性 。 在此基 础上 ， 为克服 Ｂ Ｐ网络训练易 陷入 局部最优 的缺点 ， 晶采 用遗 传算 法 改进 网络训 练方 法 ， 立 赤潮 王 建 生 物密度 与环境 因子的人 工神 经 网络 的预 报模 型 ， 证 网 保 络达 到全局最 优 。此外 ， 部分学 者将 改进的人工 神经 还有
基于人工神经网络的深度学习算法综述
基于人工神经网络的深度学习算法综述深度学习（Deep Learning）是一种机器学习技术，它可以在大规模
数据集上进行训练，从而构建复杂的模型，以解决各种复杂的问题。
深度
学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，目前被广泛应用于计算机
视觉、自然语言处理等领域。
它通过模拟人脑的神经网络进行知识的学习，并能够根据经验来做出决策。
主要的深度学习算法有：多层感知器（Multilayer Perceptron）、
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）和强化学习（Reinforcement Learning）。
多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，它由多个受控的计算单元（称为神经元）组成，每个神经元都有自己的权重和偏置。
神经元之间是
通过权重相互连接的，这些权重计算出输入和输出之间的关系。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层中的神经元之间也是相互连接的。
卷积神经网络（CNN）是一种基于多层感知器构建的前馈神经网络。
它利用卷积运算来替代多层感知器中的全连接层，从而实现更高的准确度
和精度。
CNN的网络结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。
卷积层和池化层之间会有多个，这使CNN具有深度层次的特性。
人工神经网络在安全科学中的应用综述
性、 模糊性和动态复杂性 、 指标多 、 多等难题 ； 数据 在安全 预测方面 ， 可进行煤 与瓦斯 突 出预 测 、 煤 矿瓦斯涌出量预测 、 层 自燃预 测、 煤 交通 事故预测等 。讨 论 了其在 安全科学 中的应用现 状及存在
问题 ， 并对未来研究方 向进行 了展望 。 关键词 ： 人工神经 网络 ； 安全科学 ； 应用
ｏ ａ ａ ｄ ｓ ｕ ｃ ｆｈ ｚ ｒ ｏ ｒ ｅ，ｔ ｅ ｓ ｅｙ ｅ ａ ｕ ｔ ｎ ａ ｄ ｓ ｆｔ ｏ ｅ ａ ｔｓ ｃ ｓ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｏ ｏ ｌａ ｄ ｇ ｓ ｏ ｔ ｕ ｓ ｈ ｚ ｒ ｎ ｈ ａ ｔ ｖ ｌ ａｉ ｎ ａ ｅｙ ｆ ｒ ｃ ｓ ｕ ｈ ａ ｒ ｄ ｃｉ ｆ ｃ ａ ｎ ａ ｕ ｂ ｒ ｔ ａ ａ ｄ ａ ｄ ｆ ｏ ｏ ｔ ｆ ｃ ａ ｃｄ ｎ ｏ ｅ ａ ｔ ｇ ｅ ｗａ ｉ ｅ ．Ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍｓａ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｎ ｅ ｅ ｐ ｉ ｔｄ ｏ ｔ ｔ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｉｅ ｔ ｒ ｃ ｓｉ ｔ ｓ ｇｖ ｎ ａ ｆ ｎ ｈ ｒ ｂ ｅ ｎ ｅ ｅ ｒｈ ｔｅ ｄ ｗ ｒ ｏ ｎ ｅ ｕ ｓ． ａ ｌ Ｋｅ ｒ ｓ ａｔ ｃａ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｓ ｆ ｔ ｃｅ ｃ ； ｐ ｌ ａｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｆ ｉ ｌ ｕ ａ ｔ ｒ ； ａｅｙ ｓ ｉｎ ｅ ａ ｐ ｉ ｔ ｉ ｉ ｎ ｎ ｃ ｏ
ＺＨＡＮＧ ｎ－ｅ ，ＸＵ ｎ，ＺＨＡＯ ｎ ｓ ｅ ｒｕ ｆｉ Ｍｉ Ｙｕ — ｈ ｎｇ
（ ａｕｔ ｏ Ｅ ｇｎｅｉｇ Ｃ ｉａＵ ｉ ｒｉ ｆ ｅｓｉ ｃｓ Ｗｕ ａ ３ ０ ４， ｈｎ ） Ｆ ｃ ｌ ｆ ｎ ｉｅｒ ， ｈｎ ｎｖ ｓｙｏ ｏｃｅ ｅ ， ｈ ｎ４ ０ ７ Ｃ ｉａ ｙ ｎ ｅ ｔ Ｇ ｎ
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。
人工神经网络基本原理
人工神经网络基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，由多个神经元节点相互连接而成。
它可以通过学习和适应性调整来进行信息处理和模式识别。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐藏层用于处理这些信号，输出层则给出最终的输出结果。
每个层中的神经元节点与下一层的节点相连接，并通过具有可调整权值的连接进行信息传递。
每个神经元节点接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并通过激活函数将结果转换为输出信号。
在训练过程中，人工神经网络根据输入样本和期望输出进行学习。
通过调整连接权值，神经网络逐渐优化其输出结果，使得实际输出与期望输出之间的误差最小化。
这一过程称为反向传播算法，通过梯度下降的方式，不断更新权值以逼近最优解。
人工神经网络具有较强的非线性拟合能力和自适应学习能力，可以用于解决分类、回归、模式识别等各种问题。
它已经广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、金融预测、医学诊断等领域。
然而，人工神经网络也存在一些挑战和限制。
例如，过拟合问题会导致网络在训练集上表现良好但在测试集上表现较差；训练时间较长，且需要大量的训练数据和计算资源；网络结构的选择和调优需要经验和专业知识。
总的来说，人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。
虽然存在一些挑战和限制，但它在许多领域中都有广泛应用和研究价值。
神经网络讲解及实例
连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。
神经元的动作：
n
net wi xi i1
yf(ne) t
(xi,wiR)
输出函数 f：也称作用函数，非线性。
y
y
y
1
1
1
0θ
net
（a）
阈值型
net 0
（b）
S型
0
net
（c）
伪线性型
f 为阈值型函数时：ysgnn wixi
i1
设wn1 ，点积形式： ysgW nTX ()
* 正确判决的关键： 输出层每个神经元必须有一组合适的权值。
* 感知器采用监督学习算法得到权值；
* 权值更新方法：δ学习规则。
算法描述
第一步：设置初始权值wij(1)，w(n+1)j(1)为第j个神经元的阈值。 第二步：输入新的模式向量。
第三步：计算神经元的实际输出。
设第k次输入的模式向量为Xk，与第j个神经元相连的权向量为 W j( k ) [ w 1 j,w 2 j, ,w ( n 1 )j] T
第三阶段：复兴期，从1982年到1986年。 Hopfield的两篇论文提出新的神经网络模型； 《并行分布处理》出版，提出反向传播算法。
第四个阶段：1987年至今，趋于平稳。 回顾性综述文章“神经网络与人工智能” 。
人工神经网络的基本特点
（1）可处理非线性
（2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其 运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理．
Ep
wjk
其中，Ep Ep nek t wjk nek t wjk
由 netk
j
wjk y j
式得到： nek t wjk wjk
- 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。
1960年Bernard Widrow等提出自适应线形元件ADACINE网络模型，用于信号处理中的自适应滤波、预测和模型识别。
1.1.2人工神经网络低谷时期1969年,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,分析指出了出了感知器的局限性,导致了神经网络的研究降温，另外基于逻辑符合运算的人工智能的问题和局限性尚未显现出来,由此导致了神经网络发展史上长达十年的低潮期[4]。
1.1.3人工神经网络快速发展时期90年代以来,神经网络的局限性得到了解决,特别是美国的物理学家Hopefield 在1982年提出了新的神经网络模型使得网络的收敛性和稳定性研究有了明确判据[5,6],其应用领域不断扩大,另外神经网络理论日益变得更加外向,注重自身与科学技术之间的相互作用。
1991年Aibara等在前人推导和实验的基础上,给出一个混沌神经元模型,同年Inoue等提出用耦合混沌振荡子作为单个神经元构造混沌神经网络模型的方法。
1995年,Jenkins等人研究了光学神经网络(PNN),建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络系统。
其他还有McAulay等学者致力于将电子俘获材料用于光学神经网络等[7]。
1.2人工神经网络基本原理人工神经网络（Artificialneuralnetwork，ANN）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。
人工神经网络的基本结构模仿人脑，反映了人脑功能的若干基本特性，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。
人工神经网络具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
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=(x1，x2，…xn)T∈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；yi是神经元i的输出。
其表达式为式中，f（·）为传递函数（或称激活函数），表示神经元的输入-输出关系。
2几种常见的神经网络模型目前，神经网络模型的种类比较多，已有近40余种神经网络模型，其中典型的有以下几种：第一，BP神经网络。
BP网络是反向传播(BackPropagation)网络，是目前应用最为广泛的网络，具有多层网络结构，可以有一个或者多个隐含层。
他采用最小均方差学习方式，需有监督训练。
BP算法也被广泛运用于函数逼近、模式识别、数据压缩等领域。
典型的BP网络是三层，即输入层、隐含层(也称中间层)和输出层，各层之间实行全连接，同一层内的神经元无连接，如图1-1表示具有一个隐含层的BP神经网络结构，输入层和输出层节点数根据实际情况确定，而隐含层节点数一般按如下公式计算：设N H表示隐含层节点数，N l表示输入层节点数，N e表示输出层节点，则有：N H=第二，ART神经网络。
ART网络也是一种自组织网络模型，这是一种无监督学习网络。
他能够较好地协调适应性，稳定性和复杂性的要求。
在ART网络中，通常需要两个功能互补的子系统相互作用，这2个子系统称为注意子系统和取向子系统。
ART网络主要用于模式识别，他不足之处是在于对转换、失真和规模变化较敏感。
第三，RBF神经网络。
RBF神经网络是径向基神经网络，它与BP网络类似，是一种三层前馈网络。
网络拓扑结构如图5所示。
第一层为输入层，节点数由输入信号的维数确定，输入层到隐含层的权值固定为1，即将输入信号直接传递到隐含层的输入端。
第二层为隐含层，节点数视所描述问题的需要而定。
从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，这种非线性映射通过径向基函数实现，该函数沿中心点径向对称，随着与中心点距离的增大而输出值逐步减小，是一种局部作用的函数。
第三层为输出层，对输入模式的作用做出响应，是隐含层输出值的线性组合。
第四，Hopfield神经网络。
Hopfield网络是最典型的反馈网络模型，他是且前人们研究得最多的模型之一。
HopfIeld网络是由相同的神经元构成的单层全互连含有对称突触连接并且不具学习功能的自联想网络。
这个网络可以完成最优化计算和联想记忆等功能。
3人工神经网络的应用经过几十年的发展，人工神经网络以其独特的结构和处理信息的方法,在自动控制、图像处理、模式识别、传感器信号处理、机器人控制、信号处理、数据挖掘、电力系统、军事、交通、农业和气象等许多实际应用领域展现出了卓越性能。
下面介绍神经网络在一些领域中的应用现状。
3.1在信息领域中的应用人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。
由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。
模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。
模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2在医学领域的应用人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。
目前，在医学领域中的应用涉及从基础医学到临床医学的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及医学专家系统等方面的应用。
3.3在经济领域中的应用经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.6人工神经网络在心理学领域的应用从神经网络模型的形成开始，它就与心理学就有着密不可分的联系。
神经网络抽象于神经元的信息处理功能，神经网络的训练则反映了感觉、记忆、学习等认知过程。
人们通过不断地研究，变化着人工神经网络的结构模型和学习规则，从不同角度探讨着神经网络的认知功能，为其在心理学的研究中奠定了坚实的基础。
近年来，人工神经网络模型已经成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制的不可或缺的工具。
人工神经网络模型还可以对脑损伤病人的认知缺3.4在其他领域的应用人工神经网络在控制领域、交通领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4结束语经过几十年的发展的研究,神经网络目前已成为一门日趋成熟、应用面日趋广泛的学科。
本本文首先介绍了人工神经网络的基本概念、原理，对人工神经网络的发展历史作了回顾；,简要介绍了人工神经网络的结构,详细阐述了常用几种网络的应用范围和优缺点。
最后,对人工神经网络的发展和应用作了展望。
人工神经网络以其独特的作用,随着各个方面的研究不断深入,其发展和应用空间必将日益广阔。
参考文献[1]王辉.人工神经网络的研究与发展综述[J].电脑知识与技术,2008(30):.[2]毛健,赵红东,姚婧婧.人工神经网络的发展及应用[J].电子设计工程,2011.[3]王磊.人工神经网络原理、分类及应用[J].科技资讯,2014().[4]梁烨妮.人工神经网络的发展及应用[J].电力情报,2014()[5]张红兰.人工神经网络技术的应用现状分析[J].现代电子技术,2004(15)[6]关于人工神经网络的应用研究[J].电脑知识与技术,2014(2)[7]朱大奇.人工神经网络研究现状及其展望[J].江南大学学报(自然科学版),2004,3(1):[8]柴燕茹,马岩.浅谈BP人工神经网络[J].学理论,2008,[9]高晓红.ART神经网络的发展与应用[J].电脑知识与技术,2007(20):[10]曲杨,宫爱玲.三种常用的人工神经网络[J].内江科技,2008,。