神经网络与人工智能论文
神经网络在人工智能中的作用与优势
神经网络在人工智能中的作用与优势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题。
在过去的几十年里，人们对AI的研究不断深入，并取得了许多重要的突破。
神经网络作为人工智能的重要组成部分之一，发挥着关键的作用。
本文将从神经网络的定义、作用以及优势三个方面，探讨神经网络在人工智能中的重要性。
首先，我们先来了解一下神经网络。
神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量互相连接的人工神经元构成，这些神经元之间的连接强度可以进行学习和调整。
神经网络通过对数据进行多层次的处理和分析，模拟人类大脑对信息的处理方式，从而实现对复杂问题的解决。
神经网络在人工智能中起到了至关重要的作用。
首先，神经网络在模式识别方面具有强大的能力。
通过从大量的数据中学习和提取特征，神经网络可以识别和分类不同的模式。
例如，在图像识别领域，神经网络能够准确地辨别图像中的人物、物体和场景，具有很高的准确性和鲁棒性。
其次，神经网络在预测和决策方面也具有重要的作用。
通过对历史数据的分析和训练，神经网络可以预测未来的趋势和结果。
这在金融市场、天气预报和医学诊断等领域有着广泛的应用。
同时，神经网络还可以通过学习和自适应的方式，做出决策并适应环境的变化。
这使得神经网络在自动驾驶、智能机器人等领域具有广阔的发展前景。
此外，神经网络还能够实现大规模并行计算，提高计算效率。
神经网络的结构可以同时处理多个输入，并在不同的神经元之间进行并行计算。
这使得神经网络在处理大量数据和复杂计算任务时能够快速且高效地完成。
与传统的计算方法相比，神经网络具有更高的速度和更好的性能表现。
在人工智能的发展过程中，神经网络不仅具备强大的学习能力，还可以不断优化和改进。
通过不断调整神经网络的结构和参数，我们可以改进神经网络的性能和准确度。
这种灵活性和可调性使得神经网络适用于各种不同的任务和应用场景。
无论是语音识别、自然语言处理还是机器翻译，神经网络都可以为其提供支持。
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。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着科技的不断进步，人工智能成为了当下最热门的领域之一。
而其中一个重要的技术就是神经网络。
神经网络在人工智能中的应用不仅可以让机器更好地学习人类的思维方式，还可以解决许多实际问题。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并为您介绍其工作原理。
一、神经网络的工作原理神经网络是一种仿照人类神经系统而创造的计算模型。
它由许多神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接并通过神经突触进行信息交换。
神经网络的每个神经元都有着“权重”，与其连接的神经元会将信息通过神经突触传输给它，并将信息的值乘上“权重”传递过去。
接收到信息后，神经元会根据权重的不同加权计算后，输出一个值。
这个值可能被其他神经元接收并进行下一轮的计算。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在人工智能中的应用非常广泛。
其中最为经典的应用莫过于图像识别技术。
以汽车驾驶为例，在自动驾驶汽车中，图像传感器捕获前面的路况及道路信息，神经网络通过学习这些信息并进行运算，可以快速而准确地识别前方物体的类别、速度和距离等信息，让车辆做出正确的决策和操作。
三、神经网络在自然语言处理中的应用神经网络在自然语言处理中也有着广泛的应用。
比如在聊天机器人或语音助手中，神经网络可以利用已有的语言资源，通过计算机学习的方式模仿人类的模式，从而能够更为自然地解析和生成语言。
同时，神经网络也可以通过对文本进行分类或情感分析等任务，从海量的语言数据中挖掘有价值的信息。
四、神经网络在金融领域中的应用金融领域是神经网络的另一个应用领域。
通过对交易数据进行分析，神经网络可以不仅仅依靠人工算法来预测股市的走势和汇率的变化等趋势，而且还能够进行风险分析和交易信号的生成。
基于神经网络的这种智能分析方法，目前在金融领域已经得到了广泛的应用。
五、神经网络的发展前景神经网络在人工智能领域的应用，可以帮助人们实现更加准确、快速、便捷的决策以及增强人机交互的效果。
随着技术的不断发展，神经网络的发展前景也是非常广阔的。
神经网络系统在人工智能领域的重要性
神经网络系统在人工智能领域的重要性人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，旨在让计算机模拟和实现人类的智能行为与思维方式。
神经网络系统作为人工智能领域的重要组成部分，其在模拟人类智能方面发挥着关键作用。
本文将探讨神经网络系统在人工智能领域的重要性，并讨论其在机器学习、自然语言处理、图像识别和智能决策等方面的应用。
首先，神经网络系统在机器学习中的重要性不可忽视。
机器学习是人工智能领域的核心技术，旨在让计算机通过学习数据和经验来完成任务，而不需要明确的程序指示。
神经网络系统通过模拟人脑的神经元结构和连接方式，能够自动从数据中学习并提取特征，实现对复杂模式与规律的发现和预测。
例如，在图像识别领域，神经网络系统可以自动学习图像的特征，从而实现自动识别与分类。
在自然语言处理领域，神经网络系统可以学习语义和语法规则，从而实现自动的文本分类、情感分析和机器翻译等任务。
这些应用都依赖于神经网络系统对大量数据的分析和学习能力，因此神经网络系统在机器学习中具有不可替代的重要性。
其次，神经网络系统在自然语言处理领域有着广泛的应用。
自然语言处理是人工智能领域的一个子领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类自然语言。
神经网络系统在自然语言处理中的应用涵盖了词向量嵌入、情感分析、自动问答、机器翻译和语言生成等多个方面。
例如，通过训练神经网络系统，可以得到每个单词在一个高维空间中的向量表示，从而能够更好地捕捉单词之间的语义关系。
这种词向量嵌入能够在情感分析、语义相似性计算等任务中发挥重要作用。
此外，神经网络系统还可以通过序列到序列模型实现机器翻译，通过生成器模型实现文本生成，进一步提高自然语言处理的质量与效果。
此外，神经网络系统在图像识别和计算机视觉领域的重要性也不可忽视。
计算机视觉是人工智能领域的另一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频。
神经网络系统在图像识别中的应用已取得了革命性的突破。
人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系
人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系随着科技的不断进步，人工智能技术已融入人们的日常生活。
但是，智能机器的行为和人类行为之间存在很大的差异，其中的原因是极其复杂的。
本文旨在探究人脑神经网络与人工智能技术的差异与联系，并分析它们在未来的发展趋势。
人脑神经网络的长处一个普遍的共识是，人的大脑与其他生物灵长类动物的大脑交互作用较小，而且比任何其他动物的大脑都要复杂得多。
然而，即使是人的大脑，我们也仅仅只是了解了其表层。
人类的大脑内有数十亿的神经元（neurons），以及它们之间的连接——突触（synapses）。
随着神经元的活动，它们形成了复杂的网络连接，这些网络负责控制我们的思考、行动和感觉。
人脑神经网络有许多优势。
例如，人类的大脑可以识别视觉刺激、解释语言并做出感性判断。
而且，由于人类的基因组是如此复杂，所以人类的大脑可以执行非线性计算，这使得人类可以更好地处理新的信息和不可预测的事件。
现代人工智能技术（AI）复制了许多人脑神经网络的特性，并在某些领域取得了巨大成功。
例如，深度学习（deep learning）是一种人工神经网络，模仿了人类的大脑，现在在人脸识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
其他的人工智能技术，在某些领域也取得了很好的成果。
例如，基于规则的系统使用基于规则的推理，来解决需要单独明确的步骤和指令的问题。
例如，机器人的程序可以使用基于规则的系统，让机器人识别障碍物，或是接触到物体。
人工智能技术的成功在很大程度上要归结于计算和存储技术的发展。
由于云计算机技术的不断普及，现场数据处理和大规模的分布式模型训练技术已经成为现实。
这种快速的计算速度为深度学习等机器学习算法的性能带来了质的飞跃。
然而，与人脑神经网络相比，人工智能技术仍有很大优化的空间。
人工智能技术最大的问题就是其设计的算法通常是预测性的（predictive），它们需要大量的训练数据才能进行学习。
这就要求算法适用的场景必须是有限且已知的。
人工智能和网络技术的论文
人工智能和网络技术的论文在当今时代，人工智能（AI）和网络技术的发展正以前所未有的速度推进，它们在各个领域中的应用已经深入到日常生活的方方面面。
从智能助手到自动驾驶汽车，从在线教育到远程医疗，人工智能和网络技术正逐步改变着我们的工作和生活方式。
本文将探讨人工智能和网络技术的发展现状、它们在不同领域的应用以及未来的发展趋势。
引言人工智能，作为一门跨学科的科学，它结合了计算机科学、心理学、哲学、神经科学等多个领域的知识。
网络技术，作为信息时代的产物，它的发展极大地促进了信息的快速传播和交流。
两者的结合，为解决复杂问题提供了新的途径和工具。
人工智能的发展人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，随着计算机的诞生，人们开始尝试模拟人类的智能行为。
经过几十年的发展，人工智能已经从最初的逻辑推理和问题解决，发展到了现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
网络技术的进步网络技术的发展同样经历了从早期的阿帕网（ARPANET）到现在的全球互联网的演变。
随着网络带宽的增加和移动设备的普及，人们可以随时随地接入互联网，享受丰富的网络服务。
云计算、物联网（IoT）等技术的发展，进一步推动了网络技术的创新和应用。
人工智能与网络技术的结合人工智能和网络技术的结合，为各行各业带来了革命性的变化。
在医疗领域，AI可以帮助医生分析医学影像，辅助诊断；在教育领域，智能教育平台可以根据学生的学习情况提供个性化的学习建议；在金融领域，AI可以进行风险评估和欺诈检测。
此外，智能家居、智能交通等概念也正在逐步成为现实。
人工智能在不同领域的应用医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用包括疾病诊断、药物研发、患者监护等。
通过机器学习算法，AI可以分析大量的医疗数据，提高诊断的准确性和效率。
金融服务在金融服务行业，AI被用于信用评分、风险管理、交易监控等。
人工智能学年论文 对人工神经网络学习的探讨
学号：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。
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。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。
神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。
神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。
通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。
图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。
通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。
例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。
通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。
数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。
通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。
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人工神经网络及其应用总论人工神经网络及其应用总论【摘要】本文介绍了人工神经网络的概念，主要讲述了人工神经网络的特征、基础知识、一般结构和分类，进一步说明了人工神经网络学习和训练，模型的建立过程，最后综述了其应用。
【Abstract】This paper introduces the concept of artificial neural networks ，mainly discusses the features,base knowledges,the general structure and classification of artificial neural networks.And it further illustrates the artificial neural networks' learning, training,the process of model building.finally it introduces the applications of artificial neural networks．【关键词】神经网络人工智能【Kay words】Artificial Neural Networks Artificial intelligence0 引言人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，是由大量处理单元(即神经元Neurons)广泛连接而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特征。
人工种经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。
它是根值于神经科学，数学．统计学、物理学、计算机科学及工程等学科的一种技术[1]。
人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分交之一。
1 神经网络概念lech-Nielsen将神经网络定义为一个并行、分布处理结构，它由神经元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。
这些神经元具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个神经元有一个单～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，即相应神经元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。
神经元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个神经元中进行的操作必须是完全局部的。
也就是说，它必须仅仪依赖于经过输入联接到达神经元。
人工神经网络(ANN)与基于传统模型的方法相比，它具有非线性、数据驱动并自适应等特点。
它是建模强有力的工具，尤其是当基本数据之间的关系未知时，其显威力。
ANN能够辨识和学习输入数据集和相应目标值之间的关系。
训练后，ANNs用来预言新输入数据的输出值。
ANN能模仿人脑的学习过程，能够处理含有非性并复杂数据的问题，即使数据不完整及带有噪音。
因此，它很适合于被认为复杂和非线性的农业数据建模。
这些网络最重要的特征就是适应属性，即问题解决中，“由事例学习”替代“编程”。
此特征使该计算模型适用于训练数据现成，但对问题理解少或不完整的情况。
ANN一直用于使用传统统计方法的许多不同领域。
它一直用于分类问题，如识别水下声纳流，语音识别及预测球状蛋白的次结构。
时问序列方面，ANN被用于预测股市行情。
对于统计学者，这些问题一般通过经典统计方法如离散分析、逻辑回归、贝叶斯分析、多层回归和ARIMA时间序列模型来解决。
神经网络因强大的数据分析能力，将替代经典数据分析方法。
[2]随着人工神经网络的发展，其用途日益广泛，应用领域也在不断拓展，已应用于工智能、自动控制、计算机科学、信息处理机器人、模式识别等各个工程领域。
2 人工神经网络的基础人工神经网络术语来自人脑的生物模型神经网络由互相连接的细胞(神经元)集组成。
神经元接受来自输入细胞或者其它神经元的脉冲，对输入进行某种转换，然后将输出传递给其它神经元或输出细胞。
神经网络由互相连接的神经元层组成，并接受从前层神经元发送过来的信息，作为自己的输入。
将此输入传输给面层的神经元，依此下去。
神经元是输入向量(X1,...,Xn)的实函数。
那么输出为，f为一个传递函数，为阈值。
最典型的为S型(双曲正切,对数S型)传递函数。
其模型如图(一)所示。
[3]3 神经网络的一般结构和分类3.1神经元是人工神经网络里面最基本、最关键的部件。
它是一个多输入、单输出的非线性元件，图（二）所示为一种常用的神经元模型。
图（二）人工神经元模型其输入、输出关系可表示为（1）式(1)中x；(i=l，2,---,n)是从其他神经元传来的输入信号；e。
是阈值；Wij 表示从神经元i到神经元J的连接权值；f(·)为传递函数，传递函数可以为线性函数、阶跃函数，或者S状的非线性函数，如logistic函数、双曲正切函数等，如表一所示。
[4]表一神经元模型中常用的非线性传递函数3.2人工神经网络由大量的神经元互连而成，按其拓扑结构出层为止；第二个阶段是由输出层开始逐层计算各层神经元来分，可以分成层次网络模型和互连网络模型；按神经网络的输出误差，并根据误差梯度下降原则来调节各层的连接权的功能来分，现在常用的网络有如下各类：一个人工神经网络是由许多人工神经元高度相互连接构成的数据处理系统。
其结构源于人脑神经结构。
按照神经元的连接方式，人工神经网络可分为两种：没有反馈的前向网络和相互结合型网络。
[5]前向网络。
前向网络是多层映像网络，每一层中神经元只接受来自前一层神经元的信号，因此信息的传播是单方向的，任何一层的输出不影响本层和前层。
BP 网络是这类网络最典型的例子。
[6]此类网络模型如图(三)所示。
图(三) 前向网络相互结合型网络。
在相互结合型的网络中，任意神经元之间都可能有连结，因此，输入信号要在网络中往返传播，从某一初态开始，经过若干变化，渐渐趋于某一稳定状态或进入周期震荡等其它状态，这方面的网络有Hopfield网络、SOM网络等。
此类网络模型如图(四)所示。
图（四）结合型网络4 人工神经网络特征4.1 神经网络有映射能力，即将输入模式映射成相应输出模式。
4.2 神经网络通过事例学习。
它在对问题进行“推理”前，用此问题相关的已知的事例来“训练”自己。
所以，其能辨认新对象。
4.3 神经网络拥有归纳能力。
因此，从过去趋向可预算新输出。
4.4 神经网络是具有鲁棒性和抗错误，能够从不完整、局部、有噪音模式中构造出完整的模式。
4.5 神经网络以并行、快速和分布方式处理信息。
[7]5 人工神经网络的学习学习功能是人工神经网络的核心任务，由神经元连接的神经网络系统的全部“知识”，主要体现为网络中全部神经元之间的连接权重。
通过一定的学习规则，根据神经元的输入状态、连接权以及有无教师示范的信息来调整连接权重，这就是神经网络的学习过程。
常用的学习规则有：联想式学习——Hebb规则、误差传播式学习——Delta学习法则、概率式学习．竞争式学习。
人工神经网络学习方法大致分为三类：有教师学习(监督学习)，无教师学习(无监督学习)和增强式学习。
5.1有教师学习。
有师学习能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)问的差来调整神经元问连接的强度或权。
因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。
有师学习算法的例子包括规则、广义规则或反向传播算法以及LVQ 算法等。
5.2 无教师学习。
无师学习不需要知道期望输出。
在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。
无师学习算法的例子包括Kohonen算法和Carpenter-Grossberg自适应共振理论(ART)等。
5.3 增强式学习。
此方法虽然有教师存在，并不指出网络期望值，只是判断输出是否正确该步骤帮助网络的学习。
若输出正确给予奖励，否则给予惩罚。
但增强式网络并不是流行的学习方式。
[8]6 人工神经网络建立神经网络就是由许多神经元互连在一起所组成的神经结构。
把神经元之间相互作用的关系进行数学模型化就可以得到神经网络模型。
目前已有几十种不同的神经网络模型。
代表的网络模型有感知器、反向传播BP网络、GMDH 网络、RBF网络、双向联想记忆(BAM)、Hopfield网络、Boltsmann机、自适应共振网络(ART)、自组织特征映像(SOM)网络等。
[9]建立神经网络模型的不同的步骤如下：6.1训练、测试和验证集的规范化。
数据集分成3个不同集：训练、测试、验证集。
其中训练集最大并神经网络用其学习隐藏在数据集中的模式；测试集用来评价训练过神经网络的归纳能力。
检验训练网络的最后一个就是验证集。
6.2 神经网络模型设计。
神经网络设计决定其结构，即输入层神经元数、隐藏层数和每层神经元数、输出层神经元数等。
隐藏层数：其实现神经网络归纳、分类能力。
理论上，只有一个隐藏层并该层有足够神经元的神经网络能够逼近任何连续函数。
实际上，有一个或偶尔有两个隐藏层的神经网络应用广泛且效果很好。
隐藏层神经元数：没有统一的方法能确定该层最佳神经元数。
然而，有一些拇指规则帮助计算神经元数。
粗略的数字由Masters(1993)提出的几何金字塔规则来确定。
N个输入神经元和M个输出神经元的三层网络来说，其隐藏层的神经元数为sqrt(N M 1·输出神经元数：有多个输出的神经网络，特别是这些输出问隔宽时，比起单个输出的神经网络产生出还差的结果。
激活函数：该函数是一个数学公式决定处理单元的输出。
每个单元网络输入通过激活函数变为输出。
非线性函数一直用作激活函数如S函数，对数S函数等。
传递函数(激活函数)的作用就是避免输出值变大，从而瘫痪神经网络和抑制训练。
[10]6.3 验证标准。
神经网络最常用的误差函数是平方和误差。
其它的误差函数有：最小绝对偏差，非对称平方和百分比差异等。
6.4 神经网络的训练。
训练神经网络的目的是去发现已有数据集中的内在联系(模式)。
神经网络训练通过调整各个神经元之间的连接权值来达到误差函数的全局最小。
这涉及到学习循环数、何时停止网络学习、学习速率和趋向值(过去的权值如何影响目前的权值变化)。
7 人工神经网络的应用近些年来神经网络在众多领域得到了广泛的运用。
在民用应用领域的应用，如语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故障检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知科学研究等等；在军用应用领域的应用，如雷达、声纳的多目标识别与跟踪，战场管理和决策支持系统。
军用机器人控制各种情况、信息的快速录取、分类与查询，导弹的智能引导，保密通信，航天器的姿态控制等。
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