人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探讨
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。
人工智能论文：人工智能 人工神经网络 计算机辅助教学
人工智能论文：智能化教学辅助训练系统【中文摘要】借助于计算机技术的迅猛发展与普及应用,人工智能技术越来越多的介入人们日常生活,由于其不可比拟的优势使得大量传统的低效率、高重复性的人力工作得到极大的解放,不但提高了工作速度,也极高地提高了工作效率,而且准确程度仍不受影响。
智能化教学辅助训练系统的开发,就是将人工智能技术应用于教学环节中的测试训练环节,将以往由教师所承担的完整的考试过程交由计算机系统处理完成,不仅能够把教师从繁重的工作负担中解放出来,而且也可以提高测试过程的高效率和高准确性。
本文所述的智能化教学辅助训练系统可以胜任起完成教学过程中最为重要的学生能力测试环节的工作,完成平时的练习测试和期中、期末的考查,在保证测试效果的前提下,减轻了教师的工作负担、提高了测试工作的效率、促进了学生的学习巩固、提高了学校的教学水平,是非常值得大力推广与应用的一项新方法。
本系统具备以下的主要特点与功能：①畅通的网络化运行,可以实现局域网以及广域网的系统扩展；②根据题型的要求实现自动判卷或提交给具有相应权限的教师进行人工判卷；③根据预设的题库系统可以实现教师的随机抽题组卷功能；④根据教师的要求实现临时增设题目并能够自动完成题库的分类收录或即时向已登录学生...【英文摘要】With the rapid development of computer technology and the popularization of artificial intelligencetechnology more and more involved in people’s daily lives, because of its incomparable advantages of making a lot of the traditional low efficiency, high repetitive work was a great human emancipation, not only increased pace of work, but also improve the efficiency high, but accuracy remains unaffected. Intelligent training system teaching aids the development of artificial intelligence technology in teachin...【关键词】人工智能人工神经网络计算机辅助教学【英文关键词】Artificial Intelligence Artificial Neural Networks CAI【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】智能化教学辅助训练系统摘要6-7Abstract7-8第1章绪论11-25 1.1 教学辅助训练系统综述11-15 1.2 国内外计算机考试系统发展综述15-21 1.2.1 国外计算机考试系统综述15-19 1.2.2 国内计算机考试系统综述19-21 1.3 计算机考试系统的开发模式简介21-23 1.3.1 C/S(Client/Server)模式简介21-22 1.3.2 B/S(Browser/Server)模式22-23 1.3.3 混合模式23 1.4 当前计算机辅助训练系统的不足23-24 1.5 研究的目的意义24 1.6 本章小结24-25第2章智能化教学辅助训练系统的目标、设计原则与结构25-32 2.1 系统的目标25-27 2.2 系统设计原则27-28 2.3 系统的结构28-31 2.3.1. 系统的结构选择28-30 2.3.2. 系统开发的软硬件条件30-31 2.3.3. 系统的数据库结构31 2.4 本章小结31-32第3章系统的功能与实现32-41 3.1 用户管理功能32-35 3.1.1 管理员用户32-33 3.1.2 教师用户33-35 3.1.3 学生用户35 3.2 用户管理功能的实现35-38 3.2.1 用户管理模块35-36 3.2.2 考务管理模块36 3.2.3 题库管理模块36-37 3.2.4 试卷管理模块37 3.2.5 考试管理模块37-38 3.3 系统核心功能与设计38-40 3.3.1 在线考试38-39 3.3.2 用户组卷39 3.3.3 考生IP地址设置39 3.3.4 考生成绩查询39-40 3.4 本章小结40-41第4章智能化的组卷功能41-47 4.1 组卷方式的确定41-42 4.2 组卷的特点42 4.3 智能组卷系统的数学模型42-44 4.4 BP神经网络在智能化组卷系统中的使用44-45 4.5 实验结果45 4.6 本章小结45-47第5章系统安全性的保障47-53 5.1 系统安全保障模块47 5.2 身份认证模块47-50 5.3 数据安全保障模块50 5.4 考试数据的加密保护50-52 5.4.1 密钥的产生51 5.4.2 密钥存储51-52 5.4.3 数据接口52 5.5 本章小结52-53第6章系统的容错功能53-56 6.1 硬件系统容错53 6.2 软件系统容错53-55 6.2.1 防止打开多个考试程序53-54 6.2.2 系统重启54 6.2.3 更换计算机考试54-55 6.2.4 学生考号或姓名异常55 6.2.5 学生分数没有正常回收55 6.3 本章小结55-56第7章系统测试56-59第8章结论与展望59-628.1 结论59-618.1.1 系统运行后收到的效果59-618.1.2 系统存在的不足之处618.2 展望61-62参考文献62-67致谢67。
用人工智能技术解析脑神经网络
用人工智能技术解析脑神经网络脑神经网络作为人类思维的基础架构，一直以来都是心理学和神经科学的研究热点。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，科研人员们开始利用人工智能技术来解析脑神经网络，试图揭示神经系统更深入的奥秘。
人工智能技术是一种基于数据分析和学习的智能化技术，能够对大数据进行高效的处理和分析。
而脑神经网络中的许多潜在信息也需要通过海量的数据来获取和分析，这为人工智能技术在脑神经网络研究中的应用提供了可能。
在解析脑神经网络时，科研人员们主要采用了深度学习算法。
深度学习算法是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，能够通过层次化的学习过程，自动学习数据中的模式和特征，并形成对应的抽象表达。
这种抽象表达能够简化数据分析的过程，并为后续的研究提供了基础。
在脑神经网络研究中，深度学习算法主要应用于脑神经网络结构的分析和模拟。
科研人员们希望通过分析脑神经网络的结构，了解其内在的信息传递机制和功能。
同时，他们也希望利用深度学习算法来构建人工神经网络，从而模拟脑神经网络的运行和过程。
通过人工智能技术解析脑神经网络，能够对人类思维和认知的理解产生巨大的推动和影响。
例如，通过分析脑神经网络中的信息传递机制和结构特征，可以对人类的信息处理机制和思维方式有更深入的认识。
同时，通过模拟人工神经网络，也能够为开发智能化技术提供参考和启示。
不过，尽管人工智能技术在脑神经网络研究中具有很大的优势和潜力，但同时也存在一些挑战。
例如，人工神经网络模拟是一项非常复杂的任务，需要考虑多种因素和变量，并且计算量非常大。
此外，由于脑神经网络在不同的人和情境下具有差异性，因此人工智能技术需要具备高度的灵活性和适应性。
总体来说，用人工智能技术解析脑神经网络，不仅为了解人类思维和认知提供了新的途径，也为智能化技术的发展提供了崭新的可能性。
随着深度学习算法和人工智能技术的迅速发展，相信在不远的未来，人工智能技术将会在脑神经网络研究中发挥更大的作用，并成为推动该领域进步的关键力量之一。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文(2)推荐文章人工智能神经网络相关论文热度：超人工智能优秀作文热度：人工智能五子棋论文热度：人工智能职业论文热度：科技人工智能论文热度：人工智能神经网络论文篇二人工智能的将来，是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?前言我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。
对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。
或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。
不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。
这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙(同时居然是自然进化出来的)结构。
而这些研究也告诉我们，无论是对人类的智能还是人工智能，我们都尚有太多太多可能的潜力没有挖掘出来。
如果条件成熟、脑科学同计算机科学能够更加紧密的结合起来，没有人能想象将会爆发出多大的能量。
在刚刚结束的CCAI2016上，来自中国科学院的外籍院士、中国科学院神经学研究所长薄慕明院士给我们详细讲解了目前在神经科学领域研究的最新进展。
其演讲中体现出来的严谨的思路和实验方法不禁让人赞叹，雷锋网在此精编了整个演讲实录，并为大家做出了注释，在大家阅读的同时，不妨想象一下，在你阅读的同时，你神奇的大脑内密密麻麻的神经细胞之间，又迸发出了怎样的火花?脑科学能为人工智能带来什么?演讲者：蒲慕明非常高兴今天有机会能来参加这个会，今天我想把神经科学里面的一些进展和我个人的一些看法给大家做个报告，希望能帮助到人工智能的未来发展。
大脑的整体结构首先从最简单的讲起，神经系统有两大类，一是中枢神经系统，包括大脑、小脑、脑干、脊髓，另一种是外周神经系统，主管知觉还有各种内脏自主神经系统。
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。
人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2)2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2)2.1. 在农业机械化中的应用 (2)2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (2)3. 在预测和估产中的应用 (3)3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3)3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (3)4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (4)5. 结束语 (5)BP 神经网络的研究与应用摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。
关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情Research and Application of BP Neural NetworkAbstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed．Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition1.引言人工神经网络通常可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。
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研究
神经网络与人工智能研究随着科技的不断发展，人工智能技术正在越来越广泛地应用到我们生活中的各个方面。
神经网络作为人工智能技术中的一种，深受研究者们的青睐。
它已经帮助人们解决了很多实际的问题，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
神经网络是一个由多个神经元组成的计算模型，这些神经元可以被视为处理信息的基本单元。
它的工作原理类似于人类神经系统。
神经网络通过对大量数据的学习来处理输入数据，并将它们转化成对应的输出数据。
在这个过程中，神经网络不断地优化自己的权重，以达到更好的预测结果。
神经网络中最基础的一种是前向神经网络 (Feedforward Neural Network)。
它由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收数据，隐藏层对这些数据进行计算，输出层将结果输出。
为了让神经网络更加有效地工作，研究者们还开发了很多其他的神经网络模型，如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN) 等。
神经网络的研究常常与深度学习联系在一起。
深度学习是一种机器学习的方法，它利用深层的神经网络来解决复杂的问题。
与传统的机器学习不同，深度学习可以自动提取数据中的特征，并以此进行预测和分类。
这种方法可以应用到许多不同的领域中，如自然语言处理、语音识别、图像处理等。
神经网络和深度学习的研究已经在许多领域中取得了显著的成果。
在自然语言处理领域，将神经网络和深度学习应用到机器翻译、情感分析、文本生成等问题上已经取得了非常好的效果。
在图像处理领域，将神经网络和深度学习应用到图像标注、图像分割、目标检测等问题上也得到了广泛的应用。
当然，神经网络和深度学习的研究也面临许多挑战和困难。
其中最大的挑战之一是如何有效地处理大量的数据。
神经网络和深度学习需要大量的数据来进行训练，但是这种数据的准备和标注非常耗时和困难。
此外，训练神经网络和深度学习模型需要大量的计算资源，这对于一般的研究团队来说非常困难。
在未来，神经网络和深度学习技术仍将继续得到广泛的研究和应用。
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人工智能课程论文学院计算机与信息技术专业计算机科学与技术年级2010级计科一班姓名课题对人工神经网络学习的探讨对人工神经网络学习的探讨摘要：随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。
在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。
人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。
人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。
智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。
今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。
创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。
人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。
关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络一、简介作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。
ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。
对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。
然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。
在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。
自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN 方法。
二、人工神经网络学习的国内外研究状况随着人工神经网络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。
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，在美国加洲召开了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(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物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。
作为人工神经网络学习的典型算法反向传播（BP）算法，近年来国内外学者对这一算法提出了一些改进。
其中，由宋绍云、仲涛提出的BP人工神经网络网络的新算法解决了传统算法的局部极小及收敛速度慢的问题。
该算法是在BP神经网络现有的基础上提出的一种新的算法。
人工神经网络的研究同样在实践中也有所发展。
比如，基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划，可以很好的应用于机器人蔽障系统。
BP算法在雷达目标识别中的应用以及在超声检测中的应用等都是在BP算法改进的基础上实现的。
三、所选专题的研究意义与研究方法从1946年第一台电子数字计算机问世以来直到现在，大多数信息处理都采用程序式计算方式。
这种方式解题需要设计算法或规则，并正确的编制成软件，然后才能进行问题求解。
这种解题方式必须考虑3个因素：问题的形式化；可进行计算的算法；计算的复杂性。
人脑处理信息的特点如下：大规模并行处理；具有很强的容错性，善于联想、概括、类比和推广；具有很强的自适应能力。
由上可知，脑是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理装置，人们正以极大的兴趣研究它的结构和机理。
以此为背景，以人工神经网络为基础，形成了神经网络的新学科。
目前，对大脑思维的过程了解仍然很肤浅，人工神经网络模拟的研究还很不充分，人们面临的是一个充满未知的新领域。
神经网络将在基本原理方面进行更深刻的探索。
神经网络研究的主要目的如下：（1）理解脑系统为何具有智能。
这些计算与符号表示的形式操作处理不同，人脑是如何组织和实施这些计算的。
（2）研究各种强调“计算能力”的神经网络模型，并不着重于这些模型的生物学保真程度（3）研究大规模并行自适应处理机理。
（4）研究神经计算机的体系结构和实现技术。
四、适合神经网络学习的问题人工神经网络学习非常适合于这样的问题：训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风的数据。
它也适用于需要较多符号表示的问题，例如决策树学习任务。
这种情况下ANN和决策树学习经常产生精度大体相当的结果。
反向传播算法是最常用的ANN学习技术。
它适合具有以下特征的问题:(1)实例是用很多“属性-值”对表示的。
(2)系统中输出的是30属性向量，每一个分量对应一个建议的驾驶方向。
每个输出值是0和1之间的某个实数，对应于在预测相应驾驶方向时的置信度。
(3)训练数据可能包含错误：ANN学习算法对于训练数据中的有非常好的健壮性。
(4)可容忍长时间的训练：网络训练算法通常比像决策树学习这样的算法需要更长的训练时间。
(5)可能需要快速求出目标函数值。
(6)人类能否理解学到的目标函数是不重要的：神经网络学习方法学习到得权值经常是人类难以解释的。
五、对人工神经网络学习研究的认识及观点（一）人工神经网络学习的几种算法1.有监督Hebb算法2.单层感知器3.梯度（LMS）算法4.BP算法这几种算法中，BP算法应用最为广泛。
（二）基于反向传播网络的学习反向传播算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值得较为简单的方法。
由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层（即最接近输入层的隐含层）传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。
（1）反向传播网络的结构鲁梅尔哈特和麦克莱兰于1985年发展了BP网络学习算法，实现了明基斯的多层网络设想。
BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且还含有一层或多层隐（层）节点。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐单元层逐层处理后，传至输出层。
每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层得不到期望输出，那么就转为反向传播，把误差信号沿原连接路径返回，并通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
反向传播算法是一种很有效的学习算法，它已解决了不少问题，成为神经网络的重要模型之一。
（2）反向传播算法性能分析反向传播算法作为指导多层感知器训练的最流行的算法而出现，基本上，它是一个梯度（导数）的技术而不是一个最优化技术。
其具有两个明显的性质：局部计算简单；可实现权值空间的随机梯度下降。
多层感知器背景下的BP学习的这两个属性导致了它的优点和缺点。
1.BP网络的优点①BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已经证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。
这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。
②BP网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力。
通过学习，BP网络能在任意精度范围内表达复杂的非线性映射。
③BP网络具有泛化能力，能从样本数据中学习知识，抽象一般性规律。
BP 网络的泛化能力既与自身记忆容量相关，又与学习样本具有的信息量相关。
2.BP网络的问题传统的BP网络在诸多领域得到广泛应用，也取得一定的成效，但在实际应用中有时处理结果并不理想，还存在诸多问题。
究其原因，主要是BP网络还存在许多固有的缺点，这不只是多层前向BP网络的问题。
①BP算法的学习速度很慢；②网络训练失败的可能性较大。
六、小结人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散值得属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。
反向传播算法是最常见的网络学习算法，这已经被成功应用在很多学习任务中，比如手写识别和机器人控制。
反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据。
反向传播算法最令人感兴趣的特征之一，是它能够创造出网络输入中没有明确出现的特征。
过度拟合训练是ANN学习中的一个重要问题。
过度拟合导致网络泛化到新的数据时性能很差，尽管网络对于数据表现非常好。
交叉验证方法可以用来估计梯度下降搜索的合适终止点，从而最小化过度拟合的风险。
任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。
人工神经网络学习也不例外。
但是，经过长时间的研究发展，神经网络学习已经逐步成长起来了，在未来的发展中可能会遇到新的困难，甚至遭受较大的挫折。
广大研究者也可能会为此承受巨大风险。
但是作为科学研究者，我们应持有乐观的态度，为神经网络学习的发展做贡献。
参考文献[1]宋绍云,仲涛.BP人工神经网络的新型算法.人工智能及识别技术,2009,5(5)[2]李晓峰,徐玖平,王荫清,贺昌政.BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用.系统工程理论与实践.2004,5(5)[3]李建珍.基于遗传算法的人工神经网络学习算法.西北师范大学学报.2002[4]耿晓龙,李长江.基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划.科学技术与工程.2011,11(4)[5]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用.北京：清华大学出版社,2010[6]史忠植.神经网络.北京：高等教育出版社,2009[7](美)Tom M.Mitchell .曾华军等译.机器学习.北京：机械工业出版社，2003[8]涂序彦.人工智能：回顾与展望.中国人工智能学会.北京:科学出版社,2006[9]朱福喜，朱三元，伍春香.人工智能基础教程.北京:清华大学出版社,2006[10]王万森.人工智能原理及其应用(第3版).北京：电子工业出版社,2012。