人工神经网络论文
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。
人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用
人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用摘要:人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用日益受到重视。
对于故障诊断与预测，人工神经网络可以通过学习和识别机械系统中的故障特征模式来准确地诊断故障并预测故障发生的可能性。
在智能控制与优化方面，人工神经网络能够根据输入数据的变化进行实时调整，并优化机械系统的性能。
此外，人工神经网络还可用于机器视觉与图像处理、设备状态监测与维护以及运动规划与路径优化等领域。
关键词：人工神经网络;机械工程领域;研究与应用引言人工神经网络是一种模拟大脑神经元连接方式的计算模型，拥有学习和适应能力。
随着人工智能技术的发展，人工神经网络在机械工程领域中被广泛研究和应用。
本论文将对人工神经网络在机械工程领域中的研究和应用进行综述，并探讨其未来的发展趋势。
1.人工神经网络概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种受到生物神经元系统启发的计算模型。
它由多个人工神经元节点组成，并通过节点之间的连接进行信息传递与处理。
人工神经网络具有学习和适应能力，能够通过从输入-输出数据对的训练中自动调整连接权重，从而实现对模式识别、分类、函数逼近等任务的解决。
人工神经网络的结构可以分为三层：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据作为模型的输入，隐藏层是一个或多个包含若干节点的中间层，用于提取和组合输入数据的特征。
输出层产生最终的输出结果。
节点之间的连接具有权重，用来调节信号的传递效果。
节点根据输入信号和连接的权重，通过激活函数进行处理，并传递给下一层的节点。
2.人工神经网络在机械工程中的优势与挑战2.1优势人工神经网络能够处理非线性关系，对于复杂的机械系统行为可以提供更准确的建模和预测。
机械工程涉及到许多非线性问题，例如材料的非线性特性、结构的非线性响应等，传统的线性模型可能无法完全描述这些情况，而人工神经网络能够较好地应对非线性问题。
人工神经网络具有自适应和学习能力，能够从大量的数据中进行模式识别和知识提取。
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究
基于遗传算法的人工神经网络模型构建与优化研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信号传递，能够实现机器学习和模式识别任务。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通过模拟生物进化过程来寻找最优解。
本文将探讨基于遗传算法的人工神经网络模型的构建与优化研究。
首先，构建人工神经网络模型是研究的首要任务。
人工神经网络由多个神经元和这些神经元之间的连接组成。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对输入信号进行加权计算，最终输出结果。
遗传算法可以应用于优化神经元的连接权重和调整激活函数的参数，以获得更好的网络性能。
在构建人工神经网络模型时，首先需要确定网络的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及它们之间的连接方式。
遗传算法可以通过进化过程搜索最佳的拓扑结构，以提高神经网络的性能。
遗传算法通过定义适应度函数来衡量每个个体的适应度，适应度高的个体将更有可能被选中下一代进化。
通过遗传算法的迭代过程，我们可以找到最佳的拓扑结构。
其次，优化神经元的连接权重是构建人工神经网络模型的关键一步。
连接权重决定了不同神经元之间的信号传递强度。
遗传算法可以通过进化过程调整连接权重，以找到最佳的权重组合。
在遗传算法的优化过程中，通过交叉和变异等操作，通过上一代个体中的优秀基因来生成新的个体，逐步优化连接权重，使神经网络的性能得到提高。
此外，还可以使用遗传算法来优化激活函数的参数。
激活函数决定了神经元输出的非线性特性，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
通过调整激活函数的参数，我们可以改变神经元的响应特性，从而使网络更好地拟合训练数据。
遗传算法可以在多个激活函数和参数组合中搜索最佳的选择，以提高神经网络的性能。
此外，在进行人工神经网络的训练和优化时，还可以使用遗传算法来选择最优的训练样本和参数初始化方法。
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。
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。
人工神经网络论文
人工神经网络论文人工神经网络及其应用1. 人工神经网络发展前景人工神经网络(Artificial Neural Networks～NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。
神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。
神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专[2]家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。
1.1 人工神经网络的研究背景和意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[5]对真实世界物体所作出的交互反应。
人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点:(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。
(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。
(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。
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。
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。
人工神经网络及其应用实例_毕业论文
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的若干基本特征，但并非其逼真的描写。
人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复杂网络系统。
所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。
下图是 3 中常用的元件类型：线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。
21.510.5-0.5-1-1.5-2-6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ⎨2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6-4-2246⎧1, x ≥ 0 ⎩-1, x < 0，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。
2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6-4-2246每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型：兴奋型连接、抑制型连接、无连接。
这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。
一个简单的人工神经网络结构图如下所示：上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与输出层之间即为隐层。
输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给相连隐层上的各个神经元。
隐层是神经元网络的内部处理层，这些神经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。
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。
人工神经网络的研究和应用
人工神经网络的研究和应用随着科技的不断发展，我们进入了一个智能化的时代，人工神经网络成为了人们讨论的重点。
人工神经网络是一种仿生学的技术手段，它能够模拟人类大脑的神经网络结构，实现像人类一样学习、决策和预测的功能。
本文将探讨人工神经网络的研究和应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是由许多个“神经元”组成的，每个神经元接受多个输入信号，经过运算后输出一个结果。
简单的神经元通常由加权求和运算和一个阈值函数组成，它将输入信号与其对应的权重相乘并求和，再将结果输入到激活函数中，最后输出一个结果。
在人工神经网络中，我们将多组神经元组织成多层网络，每一层由若干个神经元组成。
每个神经元的输出将作为下一层神经元的输入，最终的输出结果将由输出层神经元组成。
二、人工神经网络的分类人工神经网络可以分为多种类型，如前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。
其中前馈神经网络是最为常见的一种，它没有反馈回路，信息只能从输入层到输出层流动。
反馈神经网络则允许信息沿着回路反向传播，这样神经网络就可以学习时间上的相关性，例如预测时间序列数据。
卷积神经网络是一种专门用来处理图像和视频数据的神经网络。
它通过卷积核对图像进行卷积运算，提取出图像中的特征，并经过多层池化操作后进行分类或识别。
三、人工神经网络的应用人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 语音识别语言识别是人工智能领域的一个重要应用方向，人工神经网络在语音识别上也有广泛的应用。
通过学习音频输入和其对应的文字标注，神经网络可以准确地识别不同人的发音，并将其转化为文字。
2. 图像识别人工神经网络可以对图像进行分类、识别和分割等操作，例如在自动驾驶汽车、医疗图像识别、安防监控等领域中都有广泛的应用。
3. 自然语言处理自然语言处理技术是人工智能领域的另一个研究热点，它涉及到文字自动翻译、情感分析、问答系统等多个方向。
人工神经网络可以通过学习大量的语言数据，对自然语言信息进行自动处理和解析。
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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。
1.3生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网络。
神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。
主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。
图1.1 生物神经元的示意图生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。
前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
1.4人工神经元模型1通用模型P1 P2 P n W1W2W na Σθf2求和操作)(∑ℜ-=iWiPi f a θ3响应函数 y=σ(s)1.5人工神经网络模型1前向网络 (a)2从输出到输入有反馈的前向网络 (b)3用来存储某种模式序列,层内互连前向网络(c)4限制层内同时动作的神经元；分组功能相互结合型网络(d)1.6.常见神经元响应函数a)阈值单元σ(s)=⎩⎨⎧<≥001s s(b)线性单元 y=σ(s)=s(c)非线性单元：Sigmoid 函数 （1）se s -+=11)(σ（2）)tanh()(s s βσ=1.7.神经网络基本学习算法1.7.1有教师学习（监督学习）1.7.2无教师学习（无监督学习）1.7.3强化学习（再励学习）a期望输出第二部分：反向传播网络2.1BP网络反向传播网络(Back-Propagation Network，简称BP网络)是将W-H学习规则一般化，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络。
权值的调整采用反向传播(Back-propagation）的学习算法，它是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的变换函数是S型函数。
输出量为0到1之间的连续量，它可实现从输入到输出的任意的非线性映射。
2.1.1BP网络主要应用：（1）函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数（2）模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；把输入矢量以所定义的合适方式进行分类；（3）数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储（4）具有将强泛化性能：使网络平滑地学习函数，使网络能够合理地响应被训练以外的输入泛化性能只对被训练的输入／输出对最大值范围内的数据有效，即网络具有内插值特性，不具有外插值性。
超出最大训练值的输入必将产生大的输出误差2.1.2BP网络特点（1）输入和输出是并行的模拟量（2）网络的输入输出关系是各层连接的权因子决定，没有固定的算法（3）权因子通过学习信号调节。
学习越多，网络越聪明（4）隐含层越多，网络输出精度越高，且个别权因子的损坏不会对网络输出产生大的影响只有当希望对网络的输出进行限制，如限制在0和1之间，那么在输出层应当包含S型激活函数。
在一般情况下，均是在隐含层采用S型激活函数，而输出层采用线性激活函数。
2.1.3多层BP网络简介多层BP网络是一种具有三层或三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成，如图2-1所示，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每个神经元与右层的每个神经元都由连接，而上下神经元无连接。
2-1多层BP网络BP网络按有教师学习方式进行训练，当一对学习模式提供给网络以后，其神经元的激活值将从输入层经中间层向输出层传播，在输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应。
然后，按减少希望输出与实际输出误差的原则，从输出层经中间层，最后回到输入层逐层修正个连接权。
由于这种修正过程是从输出到输入逐层进行的，所以称它为“误差逆传播算法”。
随着这种误差逆传播训练的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也将不断提高。
由于BP网络有处于中间位置的隐含层，并有相应的学习规则可循，可训练这种网络，使其具有对非线性模式的识别能力。
图2-2用于多指标综合评价的三层BP神经网络2.2三层BP网络2.2.1三层BP网络结构图r ir ir imO1O2O m图2-2三层BP网络结构图2.2.2三层BP网络学习算法为了使BP网络具有某种功能，完成某项任务，必须调整层间连接权值和节点阈值，使所有样品的实际输出和期望输出之间的误差稳定在一个较小的值以内。
在训练BP网络算法中，误差反向传播算法是最有效最常用的一种方法。
BP网的学习过程主要有以下四个部分组成。
1)输入模式顺传播（输入模式由输入层经中间层向输出层传播计算）。
2)输出误差逆传播（输出的误差由输出层经中间层传向输入层）。
3)循环记忆训练（模式顺传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行）。
4)学习结果判别（判定全局误差是否趋向极小值）。
2.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题在进行BP网络的设计时，应从网络的层数、每层中的神经元数、初始值及学习速率等几个方面考虑。
1)网络的层数已经证明：三层BP网络可以实现多维单位立方体R m到R n的映射，即能够逼近任何有理函数。
这实际上给了一个设计BP网络的基本原则。
增加层数可以更进一步降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，从而增加网络权值的训练时间。
而误差精度的提高实际上可以通过增加隐含层的神经元数目来获得，其训练结果也比增加层数更容易观察和调整。
所以一般情况下，应优先考虑增加隐含层的神经元个数。
2)隐含层的神经元数网络训练精度的提高，可以通过采用一个隐含层而增加神经元数的方法来获得。
这在结构的实现上要比增加更多的隐含层简单的多。
在具体设计时，比较实际的做法是隐含层取输入层的两倍，然后适当地加上一点余量。
评价一个网络设计的好坏，首先是它的精度，再是它的训练时间。
时间包含两层含义：一层是循环次数，二是每一次循环所花的时间。
3)初值权值的选取由于系统是非线性的，初始值的选取对于学习是否达到局部最小，是否能够收敛以及训练时间的长短有很大关系。
初始值过大、过小都会影响学习速度，因此权值的初始值应选为均匀分布的小数经验值，一般取初始权值在(-1，1)之间的随机数，也有选取在[-2.4/F,2.4/F]之间的随机数的，其中F为输入特征个数。
为避免每一步权值的调整方向是同向的，应将初始值设为随机数。
4)学习速率学习速率决定每一次循环中所产生的权值变化量。
快的学习速率可能导致系统的不稳定。
但慢的学习速率导致较长的训练时间，可能收敛很满，不过能保证网络的误差值跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值。
所以在一般情况下，倾向于选择较慢的学习速率以保证系统的稳定性。
学习速率的选择范围在0.01-0.8之间。
如同初始权值的选取过程一样，在一个神经网络的设计中，网络要经过几个不同的学习速率的训练，通过观察每一次训练后的误差平方和∑e2的下降速率来判断所选定的学习速率是否合适，若∑e2下降很快，则说明学习速率合适，若∑e2出现振荡现象，则说明学习速率过快。
对于每一个具体网络都存在一个合适的学习速率，但对于较复杂网络，在误差曲面的不同部位可能需要不同的学习速率。
为了减少寻找学习速率的训练次数和训练时间，比较合适的方法是采用变化的自适应学习速率，使网络的训练在不同的阶段自动设置不同的学习速率。
一般说，学习速率越快，收敛越快，但容易振荡；而学习速率越慢，收敛越慢。
5)期望误差的选取在网络的训练过程中，期望误差值也应当通过对比训练后确定一个合适的值。
所谓“合适”，是相对所需要的隐含层的节点数来确定，因为较小的期望误差要靠增加隐含层的节点以及训练时间来获得。
一般情况下，作为对比，可以同时对两个不同期望误差的网络进行训练，最后通过综合因素的考虑来确定采用其中一个网络。
尽管含有隐含层的神经网络能实现任意连续函数的逼近，但在训练过程中如果一些参数选取合适，可以加快神经网络的训练，缩短神经网络的训练时间和取得满意的训练结果。
对训练过程影响较大的是权系数的初值、学习速率等。
1)调整量与误差成正比，即误差越大，调整的幅度就越大。
2)调整量与输入值的大小成正比，由于输入值越大，在这次学习过程中就显得越活跃，所以与其相连的权值的调整幅度就应该越大。
3)调整量与学习系数成正比。
通常学习系数在0.01-0.8之间，为使整个学习过程加快，又不引起振荡，可采用变学习率的方法，即在学习初期取较大的学习系数，随着学习过程的进行会逐渐减少其值。
第三部分：自适应竞争神经网络3.1自组织网络自组织神经网络可以自动向环境学习，不需要教师指导；而前面所讲到的前向网络、反馈网络均需要教师指导学习与BP网络相比，这种自组织自适应的学习能力进一步拓宽了人工神经网络在模式识别、分类方面的应用思想基础生物的神经网络中，如人的视网膜中，存在着一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制借鉴上述思想，自组织网络能够对输入模式进行自组织训练和判断，并将输入模式分为不同的类型。