基于人工神经网络预测探究文献综述
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。
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]：
M
A,
?
=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.
合同管理系统的设计与实现文献综述
文献综述 1 前言 合同管理是企业管理中不可缺少的组成部分，完善的合同管理是企业健康运作的一个重要标志。由于合同形式的多样性和履行过程的多变性，许多企业对此很少有一个较好的办法来及时有效地实施合同的起草、修改、统计、监控等一系列管理工作。一个合格的合同管理信息系统应该包括签署合同方资料档案、合同资料档案的管理，合同付款处理、查询、汇总的管理，合同收款处理、查询、汇总的管理，以及合同到期未付完款、到期未收完款的全面跟踪监管控制，并具有严格的系统用户及分级权限控制，保证了企业合同数据的严格保密性。目前，很多企业采用传统的人工管理方式结合电子表格来进行合同管理，这种管理方式存在着诸多弊端，如：效率低、保密性差、电子表格容量小、关联性差、,不易于查询、更新和维护等。 2合同管理及合同管理系统 企业合同管理是指企业对以自身为当事人的合同依法进行订立、履行、变更、解除、转让、终止以及审查、监督、控制等一系列行为的总称。其中订立、履行、变更、解除、转让、终止是合同管理的内容；审查、监督、控制是合同管理的手段。合同管理必须是全过程的、系统性的、动态性的。合同管理系统，是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想，为企业提供决策、计划、控制与经营绩效评估的全方位、系统化的合同管理平台。 2.1合同管理的现状及发展趋势 合同管理全过程就是由洽谈、草拟、签订、生效开始，直至合同失效为止。不仅要重视签订前的管理，更要重视签订后的管理。系统性就是凡涉及合同条款内容的各部门都要一起来管理。动态性就是注重履约全过程的情况变化，特别要掌握对自己不利的变化，及时对合同进行修改、变更、补充或中止和终止。 在项目管理中，合同管理是一个较新的管理职能。在国外，从二十世纪七十年代初开始，随着工程项目管理理论研究和实际经验的积累，人们越来越重视对合同管理的研究。在发达国家，八十年代前人们较多地从法律方面研究合同；在八十年代，人们较多地研究合同事务管理；从八十年代中期以后，人们开始更多
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基于单片机的温度控制 系统设计文献综述 1．前言 温度是日常生活、工业、医学、环境保护、化工、石油等领域最常遇到的一个物理量。而且随着现代工业的发展，人们需要对工业生产中有关温度系统进行控制，如钢铁冶炼过程需要对刚出炉的钢铁进行热处理，塑料的定型及各种加热炉、热处理炉、反应炉和锅炉中温度进行实时监测和精确控制。而有很多领域的温度可能较高或较低，现场也会较复杂，有时人无法靠近或现场无需人力来监控。如加热炉大都采用简单的温控仪表和温控电路进行控制, 存在控制精度低、超调量大等缺点, 很难达到生产工艺要求。且在很多热处理行业都存在类似的问题，所以，设计一个较为通用的温度控制系统具有重要意义。这时我们可以采用单片机控制，这些控制技术会大大提高控制精度，不但使控制简捷，降低了产品的成本，还可以和计算机通讯，提高了生产效率. 单片机是指芯片本身，而单片机系统是为实现某一个控制应用需要由用户设计的，是一个围绕单片机芯片而组建的计算机应用系统，这是单片机应用系统。单片机自问世以来，性能不断提高和完善，其资源又能满足很多应用场合的需要，加之单片机具有集成度高、功能强、速度快、体积小、功耗低、使用方便、价格低廉等特点，因此，应用日益广泛，并且正在逐步取代现有的
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造企业金蝶所共同建立的企业资源规划(ERP)的实验室，开展符合企业生产、经营实际的案例教学，特别是重视企业资源规划(ERP)的课程设计，要求学生在校期间要熟练掌握ERP的使用，了解企业运作的业务流程，并对其中的某个流程如产品生产、供应链管理等相当熟悉。 2、网络安全和网络管理培养目标是培养可以担当企业中或专业汀服务机构的网络安全和网络管理工作的人才。现在越来越多的企业运用网络技术开展生产经营活动。而来自企业内外部的信息安全威胁已经为企业的正常运作埋下了隐患。大部分建立了自身网站的企业缺乏网络人侵防御机制，没有响应的安全策略和措施，一旦遭到黑客的人侵，企业的重要信息将泄漏，并给企业造成巨大的损失。另一方面企业的内部网络(D扛RENET)也需要进行严格管理，对网络的运行进行维护和管理。作为企业中的网络管理员，应合理调配资源，控制企业中的不良访问。伴随着企业信息化的进程，不少企业开始采用远程分销体系，例如温州的美特斯·邦威集团公司采用了远程分销体系给企业带来了明显的经济效益。总部远程调控，实时掌握各门店的销售信息、库存信息、财务信息等，并加以综合分析。而这一切都归功于企业虚拟网(VrN)因而在该方向的培养中应该以计算机网络、企业网络应用和网络安全为重点。建设相应配套的先进网络技术和网络安全实验室被提到议事日程上来，这将有利于学生在实验室中就可以直接以企业的实际运作方式进行网络管理的模拟，以及网络信息安全的实践学习。 3、多媒体技术信息管理和信息系统管理专业的培养不能拘泥于既定的课程体系，也要适应当前形势发展的需要。网络传输技术飞速发展，目前正处nN4向正佰的过渡中，因此多媒体技术在新的网络条件下又有了新的发展动向。流媒体点播已成为当前的热点并成为一种新的网络盈利模式。而月少6H动画的风靡更证明多媒体技术成为了网络经济的新动力，并形成了产业。应充分考虑社会的需求而进行调整，在教学中应把最新的技术发展趋势介绍给学生，并引导学生从事多媒
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毕业设计参考文献 【篇一：毕业设计参考文献格式】 毕业设计参考文献格式 在撰写毕业设计开题报告及毕业设计论文时，参考文献必须按照规 定的格式标注，而不能随意处理： 1、参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识： m——专 著(书籍) j——期刊文章 c——论文集 n——报纸文章 d——学位论文 r——报告 s——标准 p——专利 z——其他，不属于上述的文献类型 2、范例 （1）引用期刊论文 格式：[序号] 作者．论文题名[j]．刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码．示例： [1] 李升．matlab和etap的电力系统仿真比较研究[j]．南京工程学 院学报（自然科学版），2006，4（2）：51-55． [2] 周兆庆，陈星莺．matlab电力系统工具箱在电力系统机电暂态 仿真中的应用[j]．电力自动化设备，2005，25（4）：51-54． [3] 陆超，唐义良，谢小荣，等．仿真软件matlab psb与psasp模型及仿真分析[j]． 电力系统自动化，2000，24（9）：23-27． 注意：作者一般只列出前3名，如果超过3名，则写“等”。页码必 须要写。 （2）引用书籍 格式：[序号] 作者．书名[m]．译者，译．版本（第一版不标注）， 出版地：出版者，出版 年：起止页码． 示例：
[1] thierry van cutsem, costas vournas．电力系统电压稳定性[m]．王奔，译.北京：电子工业出版社，2008． [2] 周双喜，朱凌志，郭锡玖，等．电力系统电压稳定及其控制[m]．北京: 中国电力出版社，2004． 注意：页码可省略。 （3）引用论文集论文 格式：[序号] 作者．论文题名[c]//主编．论文集名．出版地：出版者，出版年：起止页码．示例： [1] 李升．负荷电压静态特性对变电站电压无功控制策略的影响[c]//中国电机工程学会．中国电机工程学会第九届青年学术会议论文集．北京：中国水利水电出版社，2006：727-732． （4）引用硕士、博士学位论文 格式：[序号] 作者．论文题名[d]．保存地点：保存单位，年份． 示例： [1] 金敏杰．分岔理论在电力系统电压稳定性研究中的应用[d]．郑州：郑州大学，2001． （5）引用标准 格式：[序号] 主要责任者．标准编号，标准名称[s]．出版地：出版者，出版年份．示例： [1] 中华人民共和国国家经济贸易委员会. dl 755-2001，电力系统安全稳定导则[s]. 北京： 中国电力出版社，2001. （6）引用电子文献（如网页内容） 格式：[序号] 作者．题名[文献类型标志/文献载体标志]．出版地：出版者，出版年份（更 新或修改日期）[引用日期]．获取和访问的路径． 示例： [1]在https://www.360docs.net/doc/28195462.html,中使用owc创建统计图[eb/ol].（2006-1） [2006-5].. 注意：尽量少使用或不使用这种文献。 3、论文正文中必须在引用参考文献的地方必须标上标“[序号]”。切记！论文最后按引用次序将参考文献一一列出。 如： 控制策略是变电站电压无功综合控制的基本准则，一直以来vqc 的控制策略主要沿两个方向发展：一是基于九区图的区域图法控制策
人工神经网络综述
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
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.Hopfiel d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。Hopfiel d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。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
人工神经网络概论
人工神经网络概论 梁飞 （中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班，江苏，徐州，221116） 摘要：进入21世纪以来，神经网络近来越来越受到人们的关注，因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。 关键词：人工神经网络；人工智能；神经网络；神经系统 1．人工神经网络的简介 人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为 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”。 2．人工神经网络的工作原理 人脑的处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高，但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。 因此，从处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法，一直是人工智能追求的目标。 人脑神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。
高校信息管理系统文献综述
高校信息管理系统文献综述 徐振兴 摘要：随着现代高校的学生日益增多，高校的信息管理越来越复杂。以前 的管理模式很快就适应不了现在庞大的数据信息量。基于此，开发一个针对高校的信息管理系统变得有必要，此系统可以让所有的管理学校信息的工作人员从繁重的工作中解脱出来，提高工作效率。 关键词：高校，信息管理，工作效率 一．前言 高校信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS), 是一个由管理人员和计算机组成的用以进行信息的收集、传输、加工、存储、维护和使用的系统。它代替传统的人工模式，提高学生信息管理的效率，也是学校的科学化、正规化管理,与世界接轨的重要条件。对于推动我国管理信息处理的现代化起了重要的作用。其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立起数据一致性和完整性强、数据安全性好的库。而对于后者则要求应用程序功能完备,易使用等特点。 二．国内相关研究及现状 高校信息管理是教学管理中的一项重要工作，成绩管理是一项工作量大、时间性强、易于出错且具有一定保密性的业务。特别是随着高校的不断扩招，进入高校的大学生越来越多，高校信息管理工作量将大幅度增加，如果全由手工完成，耗时巨大，效率却很低。在信息时代的今天,数据库技术在数据处理方面的应用已经非常广泛,作为高校教育工作一部分的高校信息信息管理更应赶上时代的步伐。因此，开发一套适合学校专业设置的计算机化高校信息管理系统，不仅可以提高学校的管理效率，而且可以使我们的教学管理水平更上一层楼。系统的开发主要包括后台数据库的建立、维护以及前端应用程序的开发两个方面。对于前者要求建立数据一致性和完整性强、数据安全性好的数据库。而对于后者则要求应用程序以尽可能的方便用户使用为宗旨，还要尽可能的实用。纵观目前国内研究现状，在数据安全性和信息更新化方面仍存在有一定的不足，各现有系统资料单独建立，共享性差；在以管理者为主体的方式中，信息取舍依赖管理者对于信息的认知与喜好，较不容易掌握用户真正的需求，也因此无法完全满足用户的需求。例如，在现已开发设计的高校信息管理系统中，有些系统仍需较多的人工干预及用户操作，有些系统的人机界面不是很好，有些系统则出现了各个独立的子系统能够较好地运行，而子系统之间却不能很好地“协同”工作，数据共享性差的情况。另外，各个子系统之间在界面风格上也相差甚远。这样，给软件系统的
基于Web的习题管理系统的设计与实现文献综述
本科毕业论文(设计) 文献综述 学生姓名徐骅学号090824308 班级计算机09-3班专业计算机科学与 技术 指导教师王春玲
基于Web的习题管理系统的设计与实现 摘要： 随着网络时代的到来，互联网技术已覆盖全国各个城市，习题管理系统研究是一个重要的部分，在考试体制的运行和管理上实现规范化，科学化，系统化已经成为网络教育发展的必然趋势。以B/S结构为模式的习题管理系统，能极大的方便老师教学和学生的自我检测，能极大的节省物力人力，对于新时期的教育改革具有重大的意义。 关键词：数据库，C#程序语言，题库，功能，板块 正文： 1.前言 网络题库管理作为教学中的重要一环。课程作业管理系统正是利用网络这个先进的平台。紧密地结合了实际教学中的各种需求来对传统的作业管理模式进行优化，它的目标是为教师和学生建立一个更加高效与快捷的自我检测和管理平台。基于B/S架构的习题管理系统是一个自由开放的分布式应用系统，可以使用浏览器并通过人机交互的方式来浏览，减少时间、空间对于作业管理的限制。 计算机在教学管理中的应用是实现教学管理科学化、现代化的关键。要提高教学质量，必须把握各个教学环节，考试是重要一环，是检测学生学习效果和对学生进行客观评价的一种手段，也是课程建设的重要组成部分。在学校教学工作中，传统的试题管理通常是以试题集或者试卷集的形式进行的，各位老师单独或集体命题，采用手工方式，题量大、工作复杂。随着科学技术的飞速发展，现代化教育手段广泛使用，教学测试方法不断改进，传统的试题管理模式和手工组卷模式将逐步被计算机代替，使教学检测更客观、更科学、更公正，从而不断提高学校的教学质量、教学水平。
人工神经网络研究背景目的意义与现状
人工神经网络研究背景目的意义与现状 1研究背景 2国内外研究状况及趋势 3研究的目的及意义 1研究背景 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的可编程问题，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各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人的智能水平。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。当人们的思路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脑模型的研究。随着对生物脑的深入了解，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。60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。 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花气放、百家争鸣的局面已经形成。 在进行神经网络的理论研究时，人们可以将自己的神经网络模型或算法在通用的串行或并行计算机上编程实现，但这只是研究的手段而绝非目的，在构造实际的神经网络应用系统时，必然要考虑到硬件实现问题，特定应用下的高性能专
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。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
人工神经网络综述
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
oa管理系统文献综述
oa 管理系统文献综述 文献综述 前言: 互联网的出现与迅速发展，信息技术步伐的加快，使得企业面临着众多的挑战与竞争，在竞争过程中，对于一个企业而言，对信息的掌握程度、信息获取是否及时、信息能否得到充分的利用、对信息的反应是否敏感准确，也越来越成为衡量一个企业市场竞争能力的重要因素。人们对企业办公管理系统的需求越来越大，如何快速、有效的开发企业级的应用系统，成为当前的迫切要求。因此，建立一个反应快速、智能、灵活、安全的企业办公管理系统具有非常重要的意义。 1 企业办公信息化 随着信息技术、网络技术、通讯技术、数据库技术的不断发展。21 世纪企业之间的竞争不是仅仅在产品质量和服务上竞争，更重要的是借助信息技术、网络技术、通讯技术、数据库技术与管理理念结合来提高企业的核心竞争力，快速响应市场需求。促进企业各机构、各部门、各员工之间的协作能力和随时随地沟通。 一个“简单、实用、开放、灵活”的协同办公平台已然成为了企业办公信息化建设的重中之重，实现将组织与异地的分支机构、人与人、上下级部门之间组成了网状结构，可以保持实时联系; 网络中的每个人身处异地仍能及时了解和处理单位事务; 即使相隔万里的多个人之间也可以同步协调工作。从而使组织内的经验、知识、资源得到最充分的共享利用; 各种信息的上传下达实现无损耗、无延迟的完美传递。 协同办公平台关注人员沟通、流程协作、知识共享与整合，可以帮助企业的业务流程规范化、标准化、可视化管理及图形化监控，让组织内部人员明确工作职责和角色，及时反馈问题，快速响应业务需求，帮助决策层全面、准确的了解整个团队的协作和执行力;保证企业信息流（组织）、工作流（业务）、知识流（技术、知识）无细缝整合和协作; 从而为企业建立规范的办公流程与先进的管理理念，全面服务企
网上学习系统设计与实现--文献综述
本科毕业设计(论文)文献综述 学院专业 学生姓名学号 指导教师职称 合作导师职称 论文题目网上学习系统设计与实现 文献综述： 目前多数学校的作业管理都还停留在比较原始的手工阶段，作业批改信息主要依靠师生间口头传达，作业管理效率较低，容易出错等。因此，建立一个高效完善的作业管理系统来解决这些问题十分必要。 本文以实际运用为开发背景，运用软件工程原理和开发方法，采用ASP技术构建一个基于B/S模式的作业发布和管理系统的过程，以期改变过去传统的学生递交作业，老师批改作业的方式，让学生递交作业更加灵活，同时减轻老师繁重的工作量。系统采用模块化思想应用DREAMWEAVER来开发完成。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统主要功能，数据流图及数据字典。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计，系统总体结构设计，系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行了功能测试，并对测试结果进行了分析总结，得出系统的不足及需要改进的地方，为以后的系统维护提供了方便，同时也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。 本系统的开发使学生和老师的沟通更加方便快捷，同时也促使学校的作业管理变的更加系统化、有序化。系统界面较友好，易于操作。 Internet技术持续迅猛的发展，给传统的教学提出了新的挑战。通过设计和建设网络拓扑架构、网络安全系统、数据库基础结构、信息共享与管理、信息的发布与管理、从而方便老师和学生间信息发布、信息交流和教学资源共享。以现代计算技术、网络技术为基础的数字化教学主要是朝着信息化、网络化、现代化的目标迈进。 随着计算机技术的发展和互联网时代的到来，人们已经进入了信息时代，也有人称之为数字化时代。在数字化的网络环境下，学生希望得到个性化的满足，根据自己的情况进行学习同时能希望得到科学的评价；老师希望有效的改进现有的教学模式，提高教学的效率；探索一种以互联网为基础的教学模式。通过这种新的模式，为学校创造一种新的教育环境，使教务管理突破时空限制，提高教学工作效率和标准化水平，是学校管理者、教师和学生可以随时、随地通过网络完成教学学习。
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 n 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; 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( n j =i Σw 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。 90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。 (三人工神经网络分类 人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中 BP 网络(BackPropagationNN 是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中, 80%~90%的人工神经网络模型是采用 BP 网络或它的变化形式,它也
管理信息系统发展文献综述
管理信息系统发展文献综述 （安徽大学管理学院） 摘要：随着信息技术的飞速发展和管理理论的不断创新，管理信息系统正在使用新的技 术和方法，突破原有的界限，向更加实用、广泛的领域拓展。本文通过对相关文献的分析总结，对管理信息系统的发展进行了探讨。 关键词：管理信息系统；发展；趋势 一、引言 现代管理离不开信息，随着信息时代的到来，信息的收集、传递、处理已成为一项主要的社会活动。在各种业务领域和日常生活中，人们都不得不花费大量的时间和精力进行信息的查找、收集和整理，计算机技术的发展为信息处理提供了有效的工具。 管理信息系统经过半个世纪的发展，目前已达到相当高的水平。在西方发达国家，管理信息系统的应用几乎渗透到了工作和生活的各个领域。近十年来，我国的管理信息系统水平也迅速提高，应用领域不断扩大。与此同时，应用的要求也在不断提高，由于管理信息系统所涉及的学科知识、业务领域和技术广泛，要满足日益提高的应用要求和不断开辟的新的应用领域还有很多问题有待研究、解决。下面对管理信息系统的发展做一些总结。 二、管理信息系统发展 1、管理信息系统科学的兴起 20世纪60年代末，管理信息系统起源于美国，1968年管理信息系统一词开始流行；直到80年代，管理信息系统的创始人，名尼苏达大学卡尔森管理学院的著名教授高登才给出管理信息系统一个较完整的定义：管理信息系统（Management information system 简称MIS）是“一个利用计算机硬件和软件，手工作业、分析、计划、控制和决策模型以及数据库的用户-机器系统，它能提供信息支持企业或组织的运行、管理和决策功能”。指明了管理信息系统的组成、目标和功能，预示着管理信息系统走向成熟和全面发展的时代的到来，至此，美国科学家开始研究管理信息系统理论及管理信息系统开发技术与实现技术，从而开拓了管理信息系统的新领域新方法、新技术，从90年代开始，管理信息系统进入二次创业、完善、创新阶段。 20世纪90年代开始，管理信息系统在我国开始研发，许多企业开发了管理信息系统软件。首先在财务软件方面取得巨大的成功，并带动了其他行业的开发，为我国的管理现代化做出了不可磨灭的贡献，使管理信息系统发展到了顶峰。 管理信息系统经过多年的发展，在实践中得到不断的完善，适应越来越多的社会经济应用需求和越来越快地计算机发展的要求，目前已达到相当高的水平。美国白宫行政办公室、美国能源部、世界银行等在其运营的核心部门都采用了管理信息系统。 2、管理信息系统的全球化发展 全球信息化正在引发当今世界的深刻变革，重塑世界政治、经济、社会、文化和军事发展的新格局。加快信息化发展，已经成为世界各国的共同选择。信息化的发展离不开管理信息系统的建设，信息只有通过进行有效的加工管理，建成一个管理信息系统才能发挥其作用。全球信息化的发展也体现出管理信息系统的全球化发展。管理信息系统的全球化特点体现在以下三个方面：