关于人工神经网络的分析
人工神经网络三要素及其特点
4.1.1人工神经网络三要素人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元模型组成。
网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现；知识与信息存储在处理单元相互间的物理连接上；网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。
一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。
通常，神经网络模型由网络模型的神经元特性、拓补结构和学习或训练规则三个要素确定。
一、神经元特性作为神经网络基本单元的神经元模型也有其三个基本要素：1)一组连接权；2)—个求和单元：3)一个非线性激励函数。
神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是多输入单输出的非线性器件，其结构模型如图 4 一1所示。
P式中X j(j =1,2, , p)为输入信号,W kj (j =1,2,…,p)为神经元j到神经元k的连接权值, pu k=v w kj X j为线性组合结果，入为阈值。
「为神经元激励函数，y k为神经元的输出。
j住1.激活函数(Activation Functions)(1)线性激活函数f (x)二purelin (x)二x⑵硬限幅激活函数x一* x1,f (x) = hard lim(x)=丿°* x(3 )对称的硬限幅激活函数1, x 工0 f (x) =hard lim s(x)= —1, xcO (4) Sigmoid (S 形)激活函数具有平滑和渐进性，并保持单调性，参数 ■可控制其斜率。
f (x )T hard lim( x), Mt 咼(x) 性质：［无穷阶光滑二、神经网络结构神经网络由大量并行分布的神经元广泛互联构成。
网络的拓补结构是神经网络的一个重要特 征，从连接方式看神经网络结构主要有两种。
(l)前馈型网络前馈网络中神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连。
输 入层和输出层与外界相连，其它中间层称为隐层，隐层可为一层或多层。
除了通 用的前馈网络外，还存在其变型，如前馈内层互连网络，网络在同一层内相互连 接，互相制约，从外部看还是一个前馈网络，很多自组织网络存在此种结构。
人工神经网络在有限元分析中的应用
人工神经网络在有限元分析中的应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种基于某些算法，将一组数学模型组合在一起促进人工神经元联合功能的技术。
它是一种重要的机器学习技术，已被广泛应用于许多领域，如计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。
最近，ANN也开始在有限元分析中得到广泛应用。
有限元分析（Finite Element Analysis，FEA）是一种用于求解物理系统静态和动态行为的数值方法。
该方法将复杂的物理系统转化为由独立元素构成的模型，并对该模型执行数学逼近。
FEA已被广泛应用于各个领域，如结构力学、热传导和流体力学等。
然而，由于FEA计算过程的复杂性以及涉及的众多参数，使得FEA模拟结果往往需要大量实验数据进行验证和精细调整。
人工神经网络在这方面发挥了巨大的作用。
在FEA分析中，人工神经网络可以被用来预测材料特性和其他相关参数以减少必须执行的实验量。
而且，人工神经网络的训练算法可以对FEA模型进行实时优化，这也有助于提高读数一致性和精确性。
在FEA分析中，人工神经网络的应用范围非常广泛。
下面列举几个典型的应用场景：1、材料性能预测：有时我们难以辨别不同材料的特性，或预测特殊材料的性质。
通过使用ANN，我们可以根据输入的材料特性数据，得到材料强度、模量等参数的预测结果。
2、模型优化：FEA模型中常常涉及到很多参数的选择和调整。
使用ANN，输入一组模型初始化参数，就可以通过迭代和优化得到最优模型。
3、故障诊断：在FEA模型中，各种故障和瑕疵会反映到结果上，这些结果通常很难解读和检测。
使用ANN技术，我们可以基于实时数据收集，并加以处理以检测和预测故障的产生。
总之，人工神经网络在FEA分析中被广泛应用，并为工程师提供了更准确、有效、经济的道具。
但是，需要注意的是，ANN技术的适当应用需要经验丰富的工程师，必须具备足够的理论和实践知识才能得到可靠的结果。
人工神经网络的研究进展与应用
人工神经网络的研究进展与应用人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它能够通过学习和适应提高自己的性能，从而解决各种复杂的问题。
近年来，随着科学技术的不断进步，人工神经网络的研究和应用也越来越广泛，本文将以此为主题，探讨其研究进展和应用。
一、人工神经网络的发展历程人工神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时生物学家麦卡洛克和数学家皮茨在研究海马的神经元模型时，提出了“神经元网络”的概念。
然而，由于当时计算机技术的不发达，研究进展缓慢，直到20世纪80年代，人工神经网络才开始进入蓬勃发展期。
在接下来的几十年里，人工神经网络不断得到完善和改进。
1986年，加利福尼亚大学教授里夫金首次提出了反向传播算法，从理论上提高了神经网络的学习能力；1998年，Yan LeCun等人在训练卷积神经网络上取得了突破性的进展，为语音识别、图像识别等领域的应用奠定了基础；2006年，西谷和众人提出了深层神经网络，在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域取得了重大突破。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别人工神经网络在图像识别领域的应用非常广泛。
以2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例，该比赛采用卷积神经网络进行图像识别，识别准确率达到了85.4%，远高于传统算法。
2. 语音识别人工神经网络在语音识别领域也有广泛的应用。
在过去的十年里，深度神经网络被广泛用于语音识别，取得了显著的进展。
例如，微软研究院的DeepSpeech就是一种深度神经网络模型，能够通过学习进行语音识别并生成相应的文本。
3. 金融分析人工神经网络在金融领域也有广泛的应用。
例如，在股票交易中，人工神经网络能够通过学习历史股价数据，预测未来的股票价格走势。
此外，人工神经网络还可以用于信用评估、风险管理等方面，为金融决策提供有力的辅助。
4. 医学诊断人工神经网络在医学诊断领域也有广泛的应用。
例如，在疾病诊断方面，人工神经网络能够通过学习医学数据，对病情进行准确的判断和诊断。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
深度剖析人工神经网络
深度剖析人工神经网络一、引言随着传感器技术、互联网技术、半导体技术和计算机技术的快速发展，人工智能成为信息时代研究的热门话题之一。
而人工神经网络作为人工智能的一种表现形式，已经成为计算机科学、人工智能和数据科学中的一个重要领域。
本文将深度剖析人工神经网络的相关知识。
二、人工神经网络的概念与类型人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模仿生物神经系统的工程模型，通过计算机模拟大脑神经细胞（神经元）的结构和功能来处理信息。
人工神经网络由节点（neuron）和连接（connection）组成，节点通常被称为神经元。
人工神经网络的类型可以根据其结构和学习方式进行分类。
结构上，人工神经网络可分为前馈型神经网络（Feedforward Neural Network）和反馈型神经网络（Recurrent Neural Network）两种类型。
前馈型神经网络从输入层到输出层形成一个单向传递的结构，每一层都有多个节点；而反馈型神经网络在前馈型神经网络的基础上增加了反馈层，使信息可以在神经网络中循环流动。
学习方式上，人工神经网络可分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）三种类型。
监督学习是指通过样本数据来训练网络模型，目标是让模型能够准确地预测未知数据；无监督学习则没有标记数据，模型需要自学习出数据的结构规律；强化学习是指模型在不断地尝试和环境交互中，通过激励机制逐步学习获得最优的适应策略。
三、人工神经网络的应用领域人工神经网络在众多领域中都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、运动控制、故障诊断、金融风险评估等。
在图像识别领域，人工神经网络可以对图像的特征进行提取和分类，广泛应用于人脸识别、车辆检测、物体跟踪等领域。
在自然语言处理领域，人工神经网络可以用于自动回答、机器翻译、语音合成等任务，将语言数据转换为计算机可以理解的形式。
人工神经网络实验报告
人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。
实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。
首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。
该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。
数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。
通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。
接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。
通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。
在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。
通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。
实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。
这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。
总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。
希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。
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。
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络
数据分析知识：数据挖掘中的人工神经网络随着大数据时代的到来，数据分析成为了人们极为重视的工作，而其中最重要的分支之一便是数据挖掘。
在数据挖掘领域，人工神经网络是一种被广泛使用的算法。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑的数学工具。
它是由一组相互连接的节点（神经元）组成的，每个节点可以接收输入并产生输出。
这种神经网络模拟人类大脑的原理，通过分析大量数据来发现数据间的关系，从而求得最佳解。
所以，神经网络是一种学习算法，即通过给定的训练数据，自动学习从输入到输出的映射函数。
人工神经网络有着广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、手写字符识别等。
在数据挖掘技术中，人工神经网络也被广泛使用。
首先，人工神经网络可以用于分类和聚类。
分类是将各种数据按照某种规则进行分类；聚类则是将数据按照某种相似性进行分组。
神经网络可以自动处理这些数据，发现其中的规律和联系，从而对数据进行分类和聚类。
其次，人工神经网络还可以用于预测。
它可以用已有的数据去预测未来的趋势。
例如，可以通过分析投资数据来预测未来的投资收益；通过分析销售数据来预测未来的销售额等。
此外，人工神经网络还可以用于优化问题的求解。
例如，在制造业中，可以利用神经网络优化机器的运行效率，从而提高生产效率和质量。
但是，人工神经网络在使用中也存在一些问题。
首先，它需要大量的数据进行训练，否则算法的效果将很差。
此外，神经网络结构的设计也很重要，一个不合理的结构会导致算法的效果不理想。
总之，人工神经网络是一种非常重要的数据挖掘算法，它可以用于分类、聚类、预测和优化等问题。
但是，在使用时需要注意其结构设计和训练数据的量问题，从而保证算法的效果。
相信在未来，神经网络将会有更加广泛的应用。
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人工神经网络分析班级：学号：姓名：指导教师：时间：摘要：人工神经网络也简称为神经网络,是一种模范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。
自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。
半个多世纪以来，神经网络经历了萌芽期、第一次高潮期、反思低潮期、第二次高潮期、再认识与应用研究期五个阶段。
而近年来，人工神经网络通过它几个突出的优点更是引起了人们极大的关注，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。
目前，神经网络已成为涉及计算机科学、人工智能、脑神经科学、信息科学和智能控制等多种学科和领域的一门新兴的前言交叉学科。
英文摘要：Artificial neural networks are also referred to as the neural network is a neural network model of animal behavior, distributed parallel information processing algorithm mathematical model. This network relies on system complexity, achieved by adjusting the number of nodes connected to the relationship between, so as to achieve the purpose of processing information.Since the understanding of the human brain compared to traditional computer calculation and are completely different way to start on artificial neural network research began. Over half a century, the neural network has experienced infancy, the first high tide, low tide reflections, the second peak period, and again knowledge and applied research on five stages. In recent years, artificial neural networks through which several prominent advantage is attracting a great deal of attention because it is a large complex problem solving provides a relatively simple and effective way. Currently, neural networks have become involved in computer science, artificial intelligence, brain science, information science and intelligent control and many other disciplines and fields of an emerging interdisciplinary foreword.关键字：人工神经网络、神经网络、应用领域、人工神经元模型、学习方法、发展、前景正文：1．神经元模型的提出人工神经网络(ARTIFICIAL NECRAL NETWORK，简称A.N.N)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。
早在上个世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。
其后，F。
Rosenblatt、Widrow和Hopf、J.J.Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。
神经网络是由大量的处理单元(神经元)互相连接而成的网络。
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。
神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由10^11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。
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。
人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道万连而成。
这些处理单元(PE -Processing Element)具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号，信号的人小不因分支的多少而变化。
处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。
也就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存中的信。
2. 基本特征人工神经网络是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。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。
神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。
经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。
例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
3．人工神经元模型人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。
目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：3.1 通用模型a图一通用模型示意图3.2前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。
这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。
网络结构简单，易于实现。
反传网络是一种典型的前向网络。
图二前向网络3.3用来存储某种模式序列，层内互连前向网络图三层内互连前向网络3.4限制层内同时动作的神经元，分组功能相互结合型网络图四分组功能相互结合型网络3.5反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。
这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。
系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。
Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。
图五反馈网络4.学习方法学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。
根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。
Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。
在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。
有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
神经网络在两个方面与人脑相似：（1）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，用于存储获取的知识。
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习（如图五所示）和非监督学习（如图六所示）。
4.1有教师学习（监督学习）在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。
当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。
使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。
图六 监督学习4.2无教师学习（无监督学习）非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。
此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。
非监督学习最简单的例子是Hebb 学习规则。
竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
图七 无监督学习4.3强化学习（再励学习）a 期望输出如图八所示，这种学习介于上述两种情况之间，外部情况对系统输出结果只能给出评价信息（奖或惩），而不是给出正确答案。
学习系统通过强化那些受奖的动作来改善自身的性能。
图八强化学习当学习系统所处环境平稳时（统计特性不随时间变化），从理论上讲通过监督学习可以学到环境的统计特性，这些统计特性可被学习系统（神经网络）作为经验记住。
如果环境是非平稳的（统计特性随时间变化），通常的监督学习没有能力跟踪这种变化，此时需要对每一种不同输入都作为一个新的例子来对待。
5.特征及其优缺点人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。