人工神经网络课程论文
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。
神经网络经典论文
神经网络经典论文神经网络经典论文神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
那么关于人工的神经网络的论文应该怎么写呢？下面就和小编一起来看看吧。
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。
在BP神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；BP神经网络；研究；分析软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。
导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。
这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。
因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。
现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。
21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。
最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。
BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。
采用BP算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。
它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
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。
基于人工神经网络的脑神经网络模拟与分析
基于人工神经网络的脑神经网络模拟与分析人工神经网络(ANN)是一种仿生学系统，它通过模拟生物神经网络的结构和功能来解决各种问题。
神经网络已经被应用于诸如机器学习、模式识别、语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。
而脑神经网络是人体神经系统的一部分，它主要负责维持人体正常的智能功能活动，包括感知、思考、学习和记忆等。
许多科学家认为，模拟脑神经网络是人工智能技术的未来发展方向。
这种技术将允许人们更好地理解人的思维和智力活动，从而更好地开发和应用人工智能技术。
模拟脑神经网络最近在此领域中得到了越来越多的关注，并且也获得了不少成果。
然而，模拟脑神经网络是一个充满挑战的过程，因为我们尚未完全理解真实的脑神经网络和其运作机制。
这就需要我们从神经科学、认知科学等学科获得更多的知识来解决这些问题。
人工神经网络可以帮助模拟脑神经网络的运作机制，需要用到深度学习技术。
现在，深度学习已经成为了人工智能领域的核心技术，并且也成为了模拟脑神经网络的重要手段。
深度学习基于大量数据的学习，可以通过模拟人脑的神经网络结构来进行信息处理和分析。
这种模拟更加接近真实的脑神经网络，因为深度学习模型拥有很多类似于脑神经网络的特征，例如并行性、可适应性和可塑性等等。
在这种情况下，我们可以更好地了解模拟脑神经网络的机制和方法，也可以更好地开发和应用这种技术。
现在，许多科学家和工程师正在研究和开发各种模拟脑神经网络的方法和技术。
这些模拟可以用于解决各种问题，例如机器视觉、人机交互、自然语言处理等等。
在这些领域，模拟脑神经网络已经得到了广泛应用，也取得了极大的成果。
在模拟脑神经网络的过程中，我们需要了解神经元的运作方式和神经网络结构的特点。
例如，我们需要知道神经元的输入和输出方式，以及它们之间的连接方式。
此外，我们还需要了解神经元的激活方式和神经元之间的协同作用。
为了实现这些目标，我们需要开发出一种可靠的神经网络模拟器来模拟和分析脑神经网络。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
Abstract
Automatic face recognition from images has generated much research interest nowadays, especially the problem based on only one-front view facial image in the database. Some detailed researches have been taken on facial feature extraction and recognition about the problem of face recognition. A summary of previous works in this region is given first. Then this paper presents a novel method of feature extraction based on the KL algorithm with a good result in computation efficiency and computation cost. It also proposes a face recognition algorithm based on wavelet neural network which is the combination of wavelet theory and neural network and whose application to face recognition results in effectiveness and correctness. An improvement is developed on step adaptation of wavelet neural network, which effectively accelerates the convergence rate of neural network. Keyword: Face Recognition,Feature Extraction,Neural Network,Wavelet Analysis, Pattern Recognition
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。
人工神经网络论文
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。
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。
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浅谈人工神经网络
一、人工神经网络的发展
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。
他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
1984年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。
近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。
二、人工神经网络的原理
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（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。
人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
三、人工神经网络的应用范围及热点
计算机人工神经网络是一门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。
人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。
突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人
脑智能行为能力的一大飞跃。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
四、人工神经网络的应用举例
1、在麻醉与危重医学上的应用
在麻醉与危重医学相关领域的研究涉及到多生理变量的分析与预测，从临床数据中发现一些尚未发现或尚无确切证据的关系与现象，信号处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测，单独或结合其他人工智能技术进行麻醉闭环控制等，在围术期和重症监护与治疗阶段，需要获取大量的信息，将可能在信号处理、基于动态数据驱动的辅助决策专家系统、数据挖掘、各种临床状况的预测、智能化床旁监护、远程医疗与教学、医疗机器人等各方面广泛运用到人工神经网络技术和其他人工智能技术。
2、在图书版权交易过程中的应用
假定中介已经通过与国外出版商联系得到最新的图书出版信息，并且掌握一些历史数据，也就是过去的版权交易记录。
实现前提：一个存储以往交易信息的数据库；一个存储空间保存神经网络训练得到的记忆信息；支持软件，以调用神经网络进行新书信息处理。
开始训练神经网络，经过反复训练结束后，将神经网络的系数进行保存，以便日后根据需要调用。
每次交易活动成功后即更新数据库，并定时重新训练神经网络，以便更加真实准确地逼近出版社对版权的需求，提高交易成功率。
3、神经网络型继电保护应用
神经网络理论的保护装置，可判别更复杂的模式，其因果关系是更复杂的、非线性的、模糊的、动态的和非平稳随机的。
它是神经网络与融为一体的神经网络专家系统，其中，神经网络是数值的、联想的、自组织的、仿生的方式，专家系统是认知的和启发式的。
神经网络保护装置出厂后，还可以在投运单位如网调、省调实验室内进行学习，学习内容针对该省的保护的特别要求进行（如反措）。
到现场，还可根据该站的干扰情况进行反误动、反拒动学习，特别是一些常出现波形间断的变电站内的高频保护。
综上所述，人工神经网络的应用范围很广，目前虽然发展不够成熟但发展潜力巨大。