人工神经网络分类应用
人工神经网络及其应用领域
人工神经网络及其应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的技术。
它模仿自然神经元的结构和功能，通过多层、多节点的结构，从输入端读取数据，经过复杂计算后输出结果，实现了对一系列非线性问题的解决。
在本文中，我们将探讨人工神经网络的基本结构以及其应用领域。
一、人工神经网络的基本结构为了更好地理解人工神经网络，我们需要了解其基本结构。
人工神经网络由三层结构组成，分别是输入层、隐藏层和输出层。
输入层从外界获取数据输入，而输出层将输出反馈给用户，隐藏层则对输入层的信息进行处理。
输入层的每个节点均对应着一个输入特征，比如图像识别中的像素点。
隐藏层的节点数量在不同情况下各不相同，取决于网络的设计和任务要求。
对于拥有N个输入特征的神经网络，如采用一个由H个节点组成的隐藏层，那么H个节点将共同接收这N个输入特征。
隐藏层中节点的计算方式通常采用非线性函数，比如ReLU函数。
最后，输出层从隐藏层中接收数据并输出结果。
在实际应用中，不同类型的神经网络设计包括全连接、卷积、循环神经网络等。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别和分类技术人工神经网络的最常见应用之一是图像识别和分类。
在图像识别任务中，神经网络通过输入图像像素特征，识别不同物体并给出正确的标签。
在图像分类任务中，神经网络可以自动对具有相似特征的图像进行分类。
2. 自动驾驶技术在自动驾驶技术中，人工神经网络可以实现对车辆周围环境的检测和分析。
通过连接车辆上的传感器和摄像头，神经网络能够对路况、车速和周围交通情况进行有效处理。
基于这些数据，自动驾驶车辆就能够合理地进行运行和规避违规操作。
3. 自然语言处理在自然语言处理中，人工神经网络主要应用于文本分类和情感分析。
神经网络通过学习文本中的数据特征和结构，实现对文本分类的准确性提升。
在情感分析方面，神经网络则能够自动分析文本的情感倾向并给出相关预测。
人工神经网络基础与应用-幻灯片(1)
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
反馈网络
y1 y2 ... y n 特点
仅在输出层到输入层存在反 馈，即每一个输入节点都有 可能接受来自外部的输入和 来自输出神经元的反馈，故 可用来存储某种模式序列。
应用
x 1 x 2 .... xn
神经认知机，动态时间序列 过程的神经网络建模
25
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
w ij : 从ui到xj的连接权值（注意其下标与方向）；
s i : 外部输入信号；
y i : 神经元的输出
18
4.3.2 人工神经元的激励函数
阈值型 f １ ０
分段线性型
f
f max k
f
Neit10
Nei t0 Nei t0
Net i
0
0NietNie0 t
fNiet kNietNie0tNie0tNietNi1 et
典型网络
回归神经网络（RNN）
x 1 x 2 .... xn
27
第4.5节 人工神经网络的学习
连接权的确定方法： （1）根据具体要求，直接计算出来，如Hopfield网络作 优化计算时就属于这种情况。 （2）通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习实质： 针对一组给定输入Xp (p=1,2,…, N )，通过学习使网络动态 改变权值，从而使其产生相应的期望输出Yd的过程。
树 突
细胞核 突
触
细胞膜 细胞体
轴 突
来自其 它细胞 轴突的 神经末 稍
神经末稍
11
4.2.1 生物神经元的结构
突触：是神经元之间的连接 接口。一个神经元，通过其 轴突的神经末梢，经突触与 另一个神经元的树突连接， 以实现信息的传递。
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
它由大量的人工神经元（Artificial Neurons）相互连接而成，并通过加权和激活函数来模拟神经元之间的信息传递。
人工神经网络模型是一种在计算机中模拟信息处理和知识获取方式的数学模型，它能够通过学习自适应调整神经元间的连接权值，从而实现对数据的分类、识别、预测等功能。
在人工神经网络中，每个人工神经元接收多个输入信号，并将这些输入信号进行加权求和后经过激活函数处理得到输出信号。
神经元之间的连接权值决定了不同输入信号对输出信号的影响程度。
而激活函数则用于对神经元的输出进行非线性映射，增加人工神经网络的模拟能力。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法（Backpropagation）来进行的。
反向传播算法基于梯度下降法的思想，通过计算输出误差对连接权值的偏导数来调整连接权值，使得神经网络的输出尽可能接近于所期望的输出。
反向传播算法通常需要大量的训练数据和反复迭代的过程才能得到较好的结果。
人工神经网络的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1. 图像识别：人工神经网络能够通过学习大量的图像数据，实现对图像的识别和分类。
例如，人工神经网络可以通过学习大量的猫的图片，实现对新的图片是否为猫的判断。
2. 语音识别：人工神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的识别和转录。
例如，语音助手中的语音识别功能就是基于人工神经网络实现的。
3. 自然语言处理：人工神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对自然语言的理解和处理。
例如，机器翻译、情感分析等领域都可以使用人工神经网络进行处理。
4. 数据挖掘：人工神经网络可以通过学习大量的数据，实现对数据的分类、聚类、预测等任务。
例如，人工神经网络可以通过学习用户的历史行为数据，预测用户的购买行为。
5. 控制系统：人工神经网络可以通过学习环境和控制信号之间的关系，实现对复杂控制系统的建模和控制。
人工神经网络原理、分类及应用
３ Ｂ Ｐ 神经 网络
目前 应 用 最 为 广泛 的 网络 ， 具 有 多 层 网络 结 构 ， 口 ＿ Ｊ ‘ 以由 一 个 或 者 多个 隐 含 层 。 Ｂ Ｐ 网 络采 用Ｗ ｉ ｄ ｒ ｏ ｗ－ － Ｈｏ ｆ ｆ 学 习算法 和 非线 性 传递 函数 ， 典 型 的ＢＰ 网 络 采 用 的是 梯 度 下降 算 法 ， 也 就 是 ｗｉ ｄ Ｔ ｏ ｗ— Ｈｏ ｆ ｆ 算 法所 规 定的 。 Ｂ Ｐ， ｉ ｆ ￣ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， 就 是指 为 非线性 多 层 网络 训 练 中梯 度 计 算 是 采 用 信 号 正 向传 播 、 误 差 反 向传 播 的 方 式。 通过 采 用非 线 性 传递 函数 ， Ｂ Ｐ 网 络能 够 以 义 的 精度 逼 近 仟何 非 线性 函数 ， 由于 采 用 隐 含 中 间 层 的 结 构 ， ＢＰ网 络 能 够 提 取 出更 高 阶 的 统 计性 质 ， 尤 其是 当输 入 规 模庞 大 时 ， 网络 能 够 提 取 高 阶统 计性 质 的能 力就 显 得 非 常 重 要 了， 结合本文的课题 ， 将 采 用 ＢＰ神 经 网络 及其 改进 算 法 进行 组 合 集成 实验 ， 用 以 解决 财 务 颅 警 的 实
１ 神经 网络简介
人 工神 经 网络（ Ａｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ， ＡＮＮ） ， 亦称 神经 网络 （ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ， ＮＮ） ， 是 一种应 用 类 似 于大 脑神 经 突触 连 接结构进行信息处理的数学模型 ， 它 是 在 人 类 对 自身大 脑组 织 结 合 和 思 维 机 制 的 认 识理 解 基 础 之 上模 拟 出来 的 ， 它 是 根 植 于 神 经 科学 、 数 学、 统计学 、 物理 学、 计 算 机 科 学 以 及 工 程 科 学 的一 『 Ｊ 技 术。 心理 学 家Ｍｃ ｃ ｕ ｌ ｌ ｏ ｃ ｈ ， 数学 家Ｐ ｉ ｔ ｔ ｓ 在２ ０ 世 纪４ ０ 年 代第 次 提 出 了 神 经 网 络模 型 ， 从 此开 创 了神 经 科 学理 论 的 研 究 时 代 ， 此 后 半 个世 纪 神 经 网 络技 术 蓬 勃 发 展 。 神 经 网络 是 一种 计 算 模 型 ， 由大 量 的 神 经 无 个体 节 点 和 其 间相 瓦 连 接 的加 权 值共 同组 成 ， 每 个 节 点 都 代 表 ・ 种运算， 称 为激 励 函数 （ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 。 每 两 个相 互连 接 的 节 点 问 鄙 代 表 个 通 过 该 连 接 信 号 加 权 值 ， 称 值 为 权 重 （ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ） ， 神 经 网络 就 是通 过 这 种 方 式 来模 拟 人 类 的 记忆 ， 网络 的 输 出 则取 决于 网络 的结 构 、 网络 的连 接 方 式 、 权 重和 激 励 函数 。 而 网络 本 身 通 常 是 对 自然 界 或 者 人 类 社 会 某 种 算 法 或 函数 的 逼 近 ， 也 呵能 是 ・ 种 逻辑 策 略 的 表 达 。 神 经 网 络 的 构 筑 理 念 是 受 到 生 物 的神经网络运作启发而产生的。 人工 神 经 网络 则 是 把 对 生 物 神 经 网络 的认 识 与数 学统 计 模 型 向 结 合 ， 借 助 数 学统 计 工具 来 实现 。 另
人工神经网络在医疗中的应用
人工神经网络在医疗中的应用随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络在医疗领域中的应用也成为了一个热门话题。
人工神经网络在医疗中的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病，预测疾病的发展趋势，提高治疗效果等等。
本文将深入探讨人工神经网络在医疗中的应用，以及其所带来的好处和挑战。
一、人工神经网络在医疗中的应用人工神经网络是一种仿照人类神经系统工作原理的计算机程序模型，可以利用数据进行自学习和自适应。
在医疗领域中，人工神经网络可以应用于以下方面：1.辅助医生诊断疾病。
很多疾病的诊断需要依靠专业医生的经验和判断力，但是医生毕竟是人，会受到主观因素的干扰，有时难免会出现诊断错误的情况。
而人工神经网络可以利用大量的病例数据进行学习和训练，进一步提高诊断的准确性和可靠性。
比如，在CT 影像诊断领域，人工神经网络已经可以达到和医生相同甚至更高的诊断准确率。
2.预测疾病的发展趋势。
对于一些慢性病来说，治疗的过程可能需要经过一段很长的时间，而这个过程中疾病的发展趋势很难掌握。
而人工神经网络可以通过分析病人的历史病例和生命体征等数据，预测出疾病的发展趋势，帮助医生更好地了解病情变化，以便制定更有效的治疗方案。
3.个性化治疗方案的制定。
不同的疾病发展过程和病人的身体状况是各不相同的，而人工神经网络可以根据病人的生命体征、病情变化等数据，为每个病人制定出更加个性化的治疗方案。
这不仅可以提高治疗效果，还可以避免一些不必要的副作用和风险。
4.医疗图像识别和分析。
现代医学基于医学图像对疾病诊断和治疗进行指导。
如何利用医学图像的特点自动捕捉关键信息，分析和解释图像数据；进而实现医疗影像智能分析和自动诊断，是医疗领域关注的热点。
基于深度学习、人工神经网络等人工智能技术，医疗影像智能分析和自动诊断已经逐渐发展成为一个热门研究领域。
二、人工神经网络在医疗中的优势人工神经网络在医疗中的应用，有以下三个优势：1.提高诊断准确性和可靠性传统的人工诊断方法往往受到医生本身经验和主观因素的限制，容易出现误诊和漏诊的情况。
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。
它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。
其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。
本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。
输出层将最终结果输出给用户。
举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。
正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。
反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。
一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。
其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。
前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。
前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。
与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。
递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？一、医疗健康领域人工神经网络在医疗健康领域中的应用，早已成为一个备受瞩目的话题。
目前，人工神经网络已经成功应用于医学图像诊断、疾病预测和药物开发等多个方面。
1. 医学图像诊断通过使用深度学习算法，人工神经网络可以对医学图像进行自动分析和识别。
例如，在肿瘤检测方面，人工神经网络可以通过训练大量的肿瘤图像，自动识别出患者是否存在肿瘤，并提供相应的诊断建议，从而帮助医生提高诊断准确性。
2. 疾病预测人工神经网络可以通过学习大量的病例数据，预测患者未来可能发生的疾病。
例如，在心脏病预测方面，人工神经网络可以根据患者的年龄、性别、血压、血脂等指标，预测患者是否患有心脏病的风险，并提供相应的预防建议。
3. 药物开发人工神经网络可以通过分析药物分子的结构和特性，预测药物的疗效和潜在副作用。
例如，在药物筛选方面，人工神经网络可以通过学习已知药物和疾病之间的关系，预测新的药物对特定疾病的治疗效果，从而加快药物研发的速度和效率。
二、智能交通领域人工神经网络在智能交通领域中的应用，正在推动城市交通系统的智能化和高效化发展。
通过利用人工神经网络技术，可以实现交通流量预测、交通信号优化和智能驾驶等多个领域的创新。
1. 交通流量预测通过分析历史交通数据，人工神经网络可以预测未来交通流量的变化趋势。
例如，在城市交通规划方面，人工神经网络可以通过学习大量的历史交通数据，预测未来某一时间段某一路段的交通流量，从而帮助交通部门优化道路资源的配置。
2. 交通信号优化人工神经网络可以通过学习交通流量数据和信号控制策略，优化交通信号的配时方案。
例如，在城市交通拥堵缓解方面，人工神经网络可以根据实时的交通流量信息，自动调整交通信号的配时，从而提高交通效率和减少交通拥堵。
3. 智能驾驶人工神经网络在智能驾驶中的应用，可以帮助汽车实现自主驾驶和智能化的交通系统。
通过学习大量的驾驶数据，人工神经网络可以模拟人类的驾驶行为，并做出智能决策。
人工神经网络的基本原理和应用
人工神经网络的基本原理和应用概述人工神经网络是一种受到人脑神经元启发的计算模型。
它由许多高度互连的处理单元（神经元）组成，这些神经元之间通过连接强度（权值）相互通信。
人工神经网络能够通过学习和训练，自动调整权值和拓扑结构，从而实现某种特定任务。
基本原理人工神经网络的基本原理是模拟生物神经元的工作方式。
每个神经元接收一组输入信号，并根据这些输入信号的权值和激活函数的输出，产生一个输出信号。
这个输出信号又可以作为其他神经元的输入信号，从而实现信息的传递和处理。
人工神经网络通常由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，隐藏层和输出层对输入信号进行处理和转换。
隐藏层和输出层之间的连接强度（权值）通过训练过程进行学习和调整，以实现预期的输出结果。
应用领域人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.图像识别–人工神经网络可用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。
通过训练大量图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并通过对输入图像进行处理，达到准确分类和识别的目的。
2.自然语言处理–人工神经网络在自然语言处理方面也有着广泛的应用。
它可以用于语音识别、情感分析、机器翻译等任务。
通过训练大量文本数据，神经网络可以学习到单词和语义之间的关联，从而实现对自然语言的理解和处理。
3.预测和分类–人工神经网络可以通过训练历史数据，对未来事件进行预测。
例如，它可以用于股票市场预测、天气预报等领域。
此外，神经网络还可用于数据分类，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等任务。
4.控制与优化–人工神经网络在控制与优化领域也有着广泛应用。
它可以用于自动驾驶车辆、工业生产优化、智能电网调度等控制系统中，通过学习和训练，实现自动控制和优化的目标。
优势与挑战人工神经网络相比传统的算法有一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。
优势•并行处理能力：神经网络的并行处理能力可以加快训练和推理的速度。
•自适应学习：神经网络可以通过训练和反馈机制，自动学习和调整权值，适应输入数据的变化。
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(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。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
人工神经网络的算法和应用
人工神经网络的算法和应用人工神经网络是一种由多个节点和连接组成的计算模型，其灵感来自于生物神经网络。
与传统的机器学习模型相比，人工神经网络可以处理更加复杂的任务，并且能够进行自适应性的学习，从而实现高效的模式识别和数据分析。
在本文中，我们将探讨人工神经网络的算法和应用。
一、算法1.感知机算法感知机算法是最早的人工神经网络算法之一，它基于一种称为感知机的计算单元。
感知机可以被看作是多个独立的逻辑门，通过输入和输出之间的权重调整来实现逻辑运算。
感知机算法的缺点在于它只适用于线性可分问题。
如果数据不能被线性分割，那么感知机就无法解决这个问题。
因此，感知机主要用于二元分类和线性回归问题。
2.反向传播算法反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法。
它通过不断调整权重和偏置，使神经网络的预测结果更加接近于实际值。
反向传播算法的优点在于它可以处理非线性可分问题，并且具有更好的精度和收敛速度。
然而，反向传播算法也有一些缺点，例如容易收敛到局部最优解、容易受到梯度消失和爆炸等问题的影响。
3.长短时记忆（LSTM）算法LSTM算法是一种专门用于处理序列数据的神经网络算法。
它通过引入“门”机制来控制信息的流动，并且能够长时间记忆先前的信息。
LSTM算法在自然语言处理、语音识别、股价预测等领域得到了广泛应用。
二、应用1.图像识别图像识别是人工神经网络的一个重要应用领域。
通过训练神经网络模型，图像识别系统可以实现对于图片中物体和场景的识别和分类。
在医疗诊断、自动驾驶、安防等领域，图像识别技术已经得到了广泛应用。
2.自然语言处理自然语言处理是另一个重要的应用领域。
通过训练神经网络模型，自然语言处理系统可以实现对于自然语言的理解和生成。
自然语言处理技术在智能客服、智能翻译、信息提取、情感分析等方面得到了广泛应用。
3.股价预测股价预测是人工神经网络在金融领域的应用之一。
通过训练神经网络模型，股价预测系统可以实现对于股票价格的预测。
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN），是一种模拟人脑神经元之间信息传递和处理方式的数学模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元节点。
通过训练和调整神经元之间的连接权重，人工神经网络可以学习和识别输入数据之间的模式和关联，从而实现分类、预测、识别等任务。
人工神经网络的原理是模拟了人脑神经元的工作方式。
每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据权重进行加权求和，然后通过一个激活函数进行非线性变换，最终产生输出。
神经网络的训练过程是通过调整连接权重，使网络输出与实际值的误差最小化。
人工神经网络有很多种类，其中最常见的是前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FNN）。
前馈神经网络的信息流仅向前传播，没有反馈环路。
输入层接收外部输入，隐藏层负责特征提取和组合，输出层产生最终结果。
除了前馈神经网络，还有循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）等。
在计算机视觉领域，人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
例如，通过对大量图像进行训练，可以让神经网络学习到图像中的特征和模式，并实现自动识别图像中的物体或人脸。
在自然语言处理领域，人工神经网络可以用于语言模型、机器翻译、文本分类等任务。
例如，在机器翻译任务中，可以通过训练神经网络从源语言到目标语言的映射关系，实现自动翻译。
在金融领域，人工神经网络可以用于股票预测、风险评估等任务。
例如，通过对历史股票数据进行训练，可以让神经网络学习到股票价格之间的关联关系，并实现对未来股票价格的预测。
除了以上应用领域，人工神经网络还广泛应用于医疗诊断、语音识别、推荐系统等领域。
它在大数据时代具有较好的表达能力和适应能力，可以处理大量复杂的数据，并提取其中的规律和模式。
人工神经网络的基本原理及其应用
人工神经网络的基本原理及其应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是一种模仿生物神经网络的人工智能技术。
它由大量的节点（也被称为神经元）和连接线组成，能够模拟人脑的信息处理方式，具有学习、记忆、推理等功能，已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动化控制等领域。
1. 基本原理人工神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。
其中，输入层接收外部输入，隐藏层进行信息处理，输出层输出结果。
每个节点接受来自其他节点的输入，并对总输入进行加权处理，然后运用激活函数进行非线性变换，最终输出给后继节点。
加权系数和阈值是神经网络中的重要参数，它们的调整会影响神经元的输出。
神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播。
前向传播是指输入数据从输入层传递到输出层的过程；反向传播是指根据输出误差对参数进行调整的过程。
通过不断迭代，神经网络的性能可以不断提高，实现更加准确的任务。
2. 应用领域2.1 图像识别图像识别是人工神经网络的常见应用之一。
通常，将图像中的每个像素作为输入，神经网络通过卷积层和池化层从原始图像中提取特征，然后通过全连接层进行分类。
例如，Google 在 2015 年发布的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC）中，使用了多层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构，成功识别出一张图像中的物体，使得图像识别的准确率得到了显著提高。
2.2 语音识别自然语言处理业界对神经网络的应用也不断增多。
语音识别是其中的一个热点方向。
利用神经网络，可以将人类语言转化为计算机理解的信息。
语音识别的模型一般采用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）结构。
LSTM 可以有效解决序列数据中存在的长距离依赖问题，提高语音的识别率。
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。
人工神经网络的发展及其应用
人工神经网络的发展及其应用随着科技的不断发展，人工神经网络成为一种越来越被广泛应用于各个领域的技术。
人工神经网络是一种基于生物神经网络原理的计算模型，其应用领域如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、控制系统等方面均有广泛应用。
一、人工神经网络的发展历史人工神经网络最早来源于1940年代末期的哈佛大学神经学家Warren McCulloch与Walter Pitts提出的“神经元模型”，其设计初衷是为了实现人类神经元结构与信息处理的模拟。
随后的几十年里，人工神经网络模型得到了不断改进和发展。
例如，1950年Rossenblatt博士提出了“感知器模型”，1980年代Hopfield等学者提出了“反馈神经网络模型”等。
20世纪80年代到90年代，人工神经网络进入了快速发展阶段。
1992年，Yann LeCun等人提出了用于图像识别的反向传播神经网络，实现了在MNIST数据集上的手写数字识别，开始了卷积神经网络（CNN）的时代。
20世纪90年代后期，支持向量机和其他新兴技术使得“智能”系统的应用迅猛发展。
二、人工神经网络的工作原理人工神经网络的工作原理仿照人类大脑神经元的工作原理，由神经元、突触和神经网络三个组成部分组成。
神经元是神经网络的基本单位，每个神经元接收到其他神经元传来的信息，并通过一个激活函数处理这些信息，以确定继续向下传递的信息是否被激活。
突触是连接不同神经元之间的通道。
人工神经网络的目的是通过训练模型对输入数据进行分类、预测、识别等操作。
训练模型的过程一般可分为前馈和反向传播两个过程。
前馈指将输入信号在神经网络中传递至输出端的过程，反向传播则是通过误差反向传递回神经网络中的每个神经元，并根据误差进行权重调整的过程。
三、人工神经网络在各领域中的应用1.机器学习人工神经网络是最为常见的机器学习算法之一。
在机器学习中，人工神经网络常被用于进行物体识别、分类和预测，这些任务包括模式识别、语音识别、手写文字识别等。
人工神经网络在机器学习中的应用
人工神经网络在机器学习中的应用随着科学技术的不断进步，计算机视觉、语音识别等人工智能领域的技术被广泛应用。
在这些领域中，人工神经网络是一种非常重要的计算工具。
人工神经网络简单理解就是一个由多个神经元组成的网络。
它可以用来训练机器学习分类器，大大提高分类的准确性。
本文将从神经网络的基本原理、训练方法及其在机器学习中的应用方面进行探讨。
一、人工神经网络的基本原理神经网络的模型模拟的是人脑神经元之间的联系。
神经元的输出是由多个输入信号的加权和再加上一个偏置项的和经过一个非线性激励函数产生的。
因此，神经网络可以将多个输入的信号通过计算后输出一个预测结果。
神经网络一般由多个层次组成，包括输入层、隐含层和输出层。
输入层负责接受数值型的输入数据，隐含层负责将输入层的数据进行处理后通过激励函数生成新的特征，输出层负责产生最终的输出结果。
在神经网络中，两个不同的神经元之间的连接可以有不同的权重，所有神经元的权重都可以用来表示不同的类别之间的不同特征。
在网络训练时，神经元的权重会不断更新，以得到更加准确的分类结果。
二、人工神经网络的训练方法神经网络的训练是通过不停地试错来进行的，可以用监督学习或者无监督学习的方式进行。
监督学习的方法需要一组已知的训练数据集，包括输入数据和标签数据。
同时，无监督学习只需输入数据集的特征值，不需要设置标签数据集。
在训练的过程中，模型通过反向传播算法来逐渐优化权重，以达到使误差减小的最终目标。
具体步骤如下：1. 前向传播：将输入信号沿着神经网络的连接传递，直到输出层；2. 损失函数计算：计算当前预测结果和实际结果之间的误差；3. 反向传播：将误差分发到前一层，并得出每层的误差量；4. 更新权重：根据误差量和梯度下降法，更新神经元之间的权重和偏置项；5. 重复执行前两步操作，直到误差最小。
三、人工神经网络的机器学习应用神经网络的优势在于它可以建立高效的多元分类器，并具有计算效率高、适用性广、容易调整参数等优点。
人工神经网络的原理及应用
人工神经网络的原理及应用1. 介绍人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种受到生物神经系统启发的计算模型，通过模拟神经元之间的相互连接和信息传递，实现了一种基于权重的非线性数据处理方法。
近年来，随着计算能力的提高和数据量的增加，人工神经网络在各个领域的应用越来越广泛，取得了很多重大的突破。
2. 原理人工神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过输入和输出连接在一起，形成一个网络结构。
神经元之间的连接权重决定了信息传递的强度和方向，使得神经网络能够学习和记忆输入数据的特征。
2.1 神经元模型神经元是人工神经网络的基本组成单位，模拟了生物神经元的功能。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并将这些输入进行加权求和，然后通过一个激活函数进行非线性变换，最后输出给下一个神经元。
2.2 网络结构人工神经网络的网络结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的数据，隐藏层负责进行中间特征的抽取和数据处理，输出层将最终的结果输出给用户或其他系统。
不同的网络结构可以应用于不同的问题，如前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
2.3 权重更新神经网络的学习过程是通过不断调整连接权重来实现的。
常用的方法是通过反向传播算法进行训练，即根据网络的输出和真实值之间的差距来更新权重。
反向传播算法使用梯度下降的思想，寻找使得损失函数最小化的权重值。
3. 应用人工神经网络在各个领域都有着广泛的应用，可以解决许多复杂的问题。
3.1 图像识别卷积神经网络是图像识别领域最常用的神经网络模型之一。
它可以通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的特征，实现图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
3.2 自然语言处理循环神经网络在自然语言处理领域有着广泛的应用。
通过对大量的文本数据进行学习，循环神经网络可以实现语言模型的建立、机器翻译和情感分析等任务。
3.3 金融预测人工神经网络在金融领域的应用也很广泛。
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展及应用随着科技的快速发展，已经成为当今社会最为热门的话题之一。
作为的重要组成部分，人工神经网络也受到了广泛的。
本文将简要介绍人工神经网络的发展历程、技术特点、应用领域以及未来展望，探讨其重要性和应用前景。
人工神经网络的发展可以追溯到上世纪40年代，当时心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了第一个基于生物神经网络的计算模型。
随后，在1957年，感知机模型被提出，这被认为是第一个真正的人工神经网络模型。
然而，受限于当时的技术和计算能力，这些早期的模型并未取得太大的突破。
直到上世纪80年代，随着计算机技术和算法的发展，人工神经网络才真正得到了发展。
BP（反向传播）算法的提出使得人工神经网络能够进行深层次的训练和学习。
然而，这个时期的网络结构相对简单，训练时间较长，且易陷入局部最小值。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的结构和功能的计算模型。
它由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。
每个神经元接收输入信号，通过激活函数将其转化为输出信号，并将输出信号传递给下一层的神经元。
BP算法是人工神经网络中最常用的学习算法之一。
它通过反向传播误差梯度来更新网络权重，使得网络在经过训练后能够学习和模拟输入数据之间的关系。
深度学习技术也得到了广泛应用，它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，从而提升网络的表示能力和性能。
人工神经网络的应用领域非常广泛，下面将介绍几个主要的应用领域。
医疗领域：人工神经网络在医疗领域的应用主要集中在疾病诊断、药物研发和医学影像分析等方面。
例如，通过训练人工神经网络来分析医学影像，可以帮助医生更准确地诊断肿瘤等疾病。
金融领域：人工神经网络在金融领域的应用主要包括风险评估、信用评分和股票预测等。
通过训练人工神经网络来分析大量数据，可以帮助银行和投资者更加准确地评估风险和预测市场走势。
自动驾驶：人工神经网络在自动驾驶汽车中的应用主要集中在感知和决策方面。
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展及应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型，其结构与人脑的神经元系统相似。
它由输入层、隐藏层和输出层等多层神经元组成，通过学习和训练来进行模式识别、分类、回归等任务。
在发展历程中，神经网络经历了多次进化和突破，并在各个领域展示出了广泛的应用。
人工神经网络的发展可以追溯到上世纪40年代，当时混合电路公司创始人沃伦·斯密斯和心理学家理查德·莫波斯首次提出了用电子电路来模拟人脑神经网络的想法。
随后，神经元计算模型被提出，并在上世纪50年代逐渐发展成为人工神经网络的基础理论。
然而，在当时的计算能力和数据量限制下，神经网络的应用受到了很大的限制。
直到上世纪80年代，随着计算机技术和数据存储能力的快速发展，神经网络重新引起了人们的关注。
此时，多层前馈神经网络（Multilayer Perceptron，MLP）模型被提出，通过反向传播算法可以对神经网络进行训练和优化，使神经网络能够解决更加复杂的问题。
这一突破使得神经网络在模式识别、图像处理、语音识别等领域取得了一系列的成功应用。
然而，在上世纪90年代，神经网络的发展遇到了瓶颈，因为神经网络训练过程中存在着局部极小值和过拟合等问题。
这导致了神经网络的研究陷入低谷，并且在一段时间内被其他机器学习算法所取代。
直到2024年，加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton等人提出了深度置信网络（Deep Belief Network，DBN），通过逐层训练和贪婪逐层预训练等技术，成功应对了神经网络的训练问题，重新点燃了研究人员对神经网络的兴趣。
在其他领域中，神经网络也取得了一系列的应用。
例如，在医学图像处理中，神经网络可以帮助医生自动检测和诊断疾病；在金融领域中，神经网络可以用于股票预测和交易策略优化；在自然语言处理中，神经网络可以用于机器翻译、情感分析等任务。
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1.2 输入 输出变量的确定及其数据的预处理 输入/输出变量的确定及其数据的预处理 一般地,BP网络的输入变量即为待分析系统的内生 变量(影响因子或自变量)数,一般根据专业知识确定. 若输入变量较多,一般可通过主成份分析方法压减输入 变量,也可根据剔除某一变量引起的系统误差与原系统 误差的比值的大小来压减输入变量.输出变量即为系统 待分析的外生变量(系统性能指标或因变量),可以是 一个,也可以是多个.一般将一个具有多个输出的网络 模型转化为多个具有一个输出的网络模型效果会更好, 训练也更方便.
2.2 隐层节点数
在BP 网络中,隐层节点数的选择非常重要,它不仅对建立的 神经网络模型的性能影响很大,而且是训练时出现"过拟合"的 直接原因,但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法. 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练 样本任意多的情况,而且多数是针对最不利的情况,一般工程实 践中很难满足,不宜采用.事实上,各种计算公式得到的隐层节 点数有时相差几倍甚至上百倍.为尽可能避免训练时出现"过拟 合"现象,保证足够高的网络性能和泛化能力,确定隐层节点数 的最基本原则是:在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构, 即取尽可能少的隐层节点数.研究表明,隐层节点数不仅与输入/ 输出层的节点数有关,更与需解决的问题的复杂程度和转换函数 的型式以及样本数据的特性等因素有关.
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基本BP网络的拓扑结构 基本 网络的拓扑结构
1.样本数据 样本数据
1.1 收集和整理分组
采用BP神经网络方法建模的首要和前提条件是有 足够多典型性好和精度高的样本.而且,为监控训练 (学习)过程使之不发生"过拟合"和评价建立的网 络模型的性能和泛化能力,必须将收集到的数据随机 分成训练样本,检验样本(10%以上)和测试样本 (10%以上)3部分.此外,数据分组时还应尽可能考 虑样本模式间的平衡.
脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性. (1)巨量并行性. 巨量并行性 (2)信息处理和存储单元结合在一起. (2)信息处理和存储单元结合在一起. 信息处理和存储单元结合在一起 (3)自组织自学习功能. 自组织自学习功能. 自组织自学习功能
ANN研究的目的和意义 ANN研究的目的和意义
(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射, (1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了 通过揭示物理平面与认知平面之间的映射 解它们相互联系和相互作用的机理, 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. 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 (2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算 机,即ANN计算机. ANN计算机. 计算机 (3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络,将在模 研究仿照脑神经系统的人工神经网络, 研究仿照脑神经系统的人工神经网络 式识别, 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. 算机所难以达到的效果.
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人工神经网络概述
什么是人工神经网络? 什么是人工神经网络? 人工神经网络 T.Koholen的定义:"人工神经网络是由 具有 的定义: 人工神经网络是由 的定义 适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络, 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. 体所作出的交互反应."
电脉冲 输 入 树 突 细胞体 信息处理
黑箱
形成
轴突 传输
突 触
输 出
图 12.2 生物神经元功能模型
一般而言, ANN与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方 法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性.尤其对 问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断, 特征提取和预测等问题,ANN往往是最有利的工具.另一方面, ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现 出极大的灵活性和自适应性.
由于BP神经网络的隐层一般采用Sigmoid转换函数, 为提高训练速度和灵敏性以及有效避开Sigmoid函数的 饱和区,一般要求输入数据的值在0~1之间.因此,要 对输入数据进行预处理.一般要求对不同变量分别进 行预处理,也可以对类似性质的变量进行统一的预处 理.如果输出层节点也采用Sigmoid转换函数,输出变 量也必须作相应的预处理,否则,输出变量也可以不 做预处理. 预处理的方法有多种多样,各文献采用的公式也 不尽相同.但必须注意的是,预处理的数据训练完成 后,网络输出的结果要进行反变换才能得到实际值. 再者,为保证建立的模型具有一定的外推能力,最好 使数据预处理后的值在0.2~0.8之间.
神经网络在环境科学与工程中的应用
人工神经网络以其具有自学习,自组织, 较好的容错性和优良的非线性逼近能力,受到 众多领域学者的关注.在实际应用中,80%～ 90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法 或其变化形式的网络模型(简称BP网络),目 前主要应用于函数逼近,模式识别,分类和数 据压缩或数据挖掘.
神经网络研究的发展
(1)第一次热潮(40-60年代未) (1)第一次热潮(40-60年代未) 第一次热潮(40 年代未 1943年 美国心理学家W.McCulloch和数学家 1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家 W.McCulloch W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型, MP模型. W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型,即MP模型. 在提出了一个简单的神经元模型 模型 1958年 F.Rosenblatt等研制出了感知机 1958年,F.Rosenblatt等研制出了感知机 (Perceptron). (Perceptron). (2)低潮 -80年代初): 低潮(70- 年代初 年代初) 低潮 (3)第二次热潮 第二次热潮 1982年,美国物理学家J.J.Hopfield提出 年 美国物理学家 提出Hopfield模 提出 模 型,它是一个互联的非线性动力学网络他解决问题的方 法是一种反复运算的动态过程, 法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理方法 所不具备的性质. 年首届国际A 大会在圣地亚哥 所不具备的性质. 1987年首届国际ANN大会在圣地亚哥 年首届国际 召开,国际A 联合会成立 创办了多种A 国际刊物 联合会成立, 国际刊物. 召开,国际ANN联合会成立,创办了多种ANN国际刊物.
神经网络在环境科学与工程中的应用
环境质量评价 环境系统因素预测 环境因素定量关系模拟 构效分析,成因分析 污染防治系统建模
李一平(河海大学环境科学与工程学院).《太湖生态系 统的人工神经网络模拟研究 》,环境科学与技术,2004 年第二期 构造了具有3层节点的人工神经网络模型,将太湖2001 年5～12月全湖共26个采样点的实测值作为学习样本,一共 有26×8=208组数据.从这些数据中分别随机抽取1/4的数 据各52组作为检验样本和测试样本,其余的104组(占50%) 数据作为训练样本.每个样本均含有12个输入因子,分别 是风速,风向,水温,pH,DO,高锰酸钾指数,浊度, TN,TP,叶绿素a,透明度,BOD5.以浮游植物 作为输出因子.用2002年8月的各点的浮游植物数据进行 预测比较,
BP网络建模特点: 非线性映照能力:神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函 数.在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性. 并行分布处理方式:在神经网络中信息是分布储存和并行处理的, 这使它具有很强的容错性和很快的处理速度. 自学习和自适应能力:神经网络在训练时,能从输入,输出的数 据中提取出规律性的知识,记忆于网络的权值中,并具有泛化能 力,即将这组权值应用于一般情形的能力.神经网络的学习也可 以在线进行. 数据融合的能力:神经网络可以同时处理定量信息和定性信息, 因此它可以利用传统的工程技术(数值运算)和人工智能技术 (符号处理). 多变量系统:神经网络的输入和输出变量的数目是任意的,对单 变量系统与多变量系统提供了一种通用的描述方式,不必考虑各 子系统间的解耦问题.
汤丽妮(成都信息工程学院) 《人工神经网络在生态环境质量 评价中的应用》,四川环境,2003,3
BP神经网络在环境科学与工程中的应用 神经网络在环境科学与工程中的应用
由于BP神经网络具有优良的非线性逼近能力, 1994年以来,已在环境科学与工程的环境质量评 价与预测,监测点的优化布置,社会经济环境可 持续发展,污染物降解与释放,水(处理,生态) 系统的模拟与预测等方面获得了广泛的应用 .
人工神经网络 的研究方法及应用
刘 长安 2004. 12. 31
引 言
利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自 然,改造自然和认识自身的理想. 改造自然和认识自身的理想. 研究 研究ANN目的: 目的: 目的 (1)探索和模拟人的感觉,思维和行为的规律, )探索和模拟人的感觉,思维和行为的规律, 设计具有人类智能的计算机系统. 设计具有人类智能的计算机系统. (2)探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来 )探讨人脑的智能活动, 考察和研究人脑智能的物质过程及其规律. 考察和研究人脑智能的物质过程及其规律.
研究ANN方法 方法 研究
(1)生理结构的模拟: )生理结构的模拟:
用仿生学观点,探索人脑的生理结构, 用仿生学观点,探索人脑的生理结构,把 对人脑的微观结构及其智能行为的研究结合起 来即人工神经网络(Artificial Neural 来即人工神经网络( Netwroks,简称 ,简称ANN)方法. )方法. (2)宏观功能的模拟: )宏观功能的模拟: 从人的思维活动和智能行为的心理学特性 出发, 出发,利用计算机系统来对人脑智能进行宏观 功能的模拟,即符号处理方法. 功能的模拟,即符号处理方法.