《人工神经网络的发展及其应用》
人工神经网络及其应用领域
人工神经网络及其应用领域人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种被广泛应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的技术。
它模仿自然神经元的结构和功能，通过多层、多节点的结构，从输入端读取数据，经过复杂计算后输出结果，实现了对一系列非线性问题的解决。
在本文中，我们将探讨人工神经网络的基本结构以及其应用领域。
一、人工神经网络的基本结构为了更好地理解人工神经网络，我们需要了解其基本结构。
人工神经网络由三层结构组成，分别是输入层、隐藏层和输出层。
输入层从外界获取数据输入，而输出层将输出反馈给用户，隐藏层则对输入层的信息进行处理。
输入层的每个节点均对应着一个输入特征，比如图像识别中的像素点。
隐藏层的节点数量在不同情况下各不相同，取决于网络的设计和任务要求。
对于拥有N个输入特征的神经网络，如采用一个由H个节点组成的隐藏层，那么H个节点将共同接收这N个输入特征。
隐藏层中节点的计算方式通常采用非线性函数，比如ReLU函数。
最后，输出层从隐藏层中接收数据并输出结果。
在实际应用中，不同类型的神经网络设计包括全连接、卷积、循环神经网络等。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别和分类技术人工神经网络的最常见应用之一是图像识别和分类。
在图像识别任务中，神经网络通过输入图像像素特征，识别不同物体并给出正确的标签。
在图像分类任务中，神经网络可以自动对具有相似特征的图像进行分类。
2. 自动驾驶技术在自动驾驶技术中，人工神经网络可以实现对车辆周围环境的检测和分析。
通过连接车辆上的传感器和摄像头，神经网络能够对路况、车速和周围交通情况进行有效处理。
基于这些数据，自动驾驶车辆就能够合理地进行运行和规避违规操作。
3. 自然语言处理在自然语言处理中，人工神经网络主要应用于文本分类和情感分析。
神经网络通过学习文本中的数据特征和结构，实现对文本分类的准确性提升。
在情感分析方面，神经网络则能够自动分析文本的情感倾向并给出相关预测。
(完整版)人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。
成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。
人工智能的定义??“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。
人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
?人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
?人工智能的应用领域??1.在管理系统中的应用?(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。
在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。
?2.在工程领域的应用?(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。
事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了着名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。
人工神经网络基础与应用-幻灯片(1)
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
反馈网络
y1 y2 ... y n 特点
仅在输出层到输入层存在反 馈，即每一个输入节点都有 可能接受来自外部的输入和 来自输出神经元的反馈，故 可用来存储某种模式序列。
应用
x 1 x 2 .... xn
神经认知机，动态时间序列 过程的神经网络建模
25
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
w ij : 从ui到xj的连接权值（注意其下标与方向）；
s i : 外部输入信号；
y i : 神经元的输出
18
4.3.2 人工神经元的激励函数
阈值型 f １ ０
分段线性型
f
f max k
f
Neit10
Nei t0 Nei t0
Net i
0
0NietNie0 t
fNiet kNietNie0tNie0tNietNi1 et
典型网络
回归神经网络（RNN）
x 1 x 2 .... xn
27
第4.5节 人工神经网络的学习
连接权的确定方法： （1）根据具体要求，直接计算出来，如Hopfield网络作 优化计算时就属于这种情况。 （2）通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习实质： 针对一组给定输入Xp (p=1,2,…, N )，通过学习使网络动态 改变权值，从而使其产生相应的期望输出Yd的过程。
树 突
细胞核 突
触
细胞膜 细胞体
轴 突
来自其 它细胞 轴突的 神经末 稍
神经末稍
11
4.2.1 生物神经元的结构
突触：是神经元之间的连接 接口。一个神经元，通过其 轴突的神经末梢，经突触与 另一个神经元的树突连接， 以实现信息的传递。
人工神经网络原理、分类及应用
３ Ｂ Ｐ 神经 网络
目前 应 用 最 为 广泛 的 网络 ， 具 有 多 层 网络 结 构 ， 口 ＿ Ｊ ‘ 以由 一 个 或 者 多个 隐 含 层 。 Ｂ Ｐ 网 络采 用Ｗ ｉ ｄ ｒ ｏ ｗ－ － Ｈｏ ｆ ｆ 学 习算法 和 非线 性 传递 函数 ， 典 型 的ＢＰ 网 络 采 用 的是 梯 度 下降 算 法 ， 也 就 是 ｗｉ ｄ Ｔ ｏ ｗ— Ｈｏ ｆ ｆ 算 法所 规 定的 。 Ｂ Ｐ， ｉ ｆ ￣ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， 就 是指 为 非线性 多 层 网络 训 练 中梯 度 计 算 是 采 用 信 号 正 向传 播 、 误 差 反 向传 播 的 方 式。 通过 采 用非 线 性 传递 函数 ， Ｂ Ｐ 网 络能 够 以 义 的 精度 逼 近 仟何 非 线性 函数 ， 由于 采 用 隐 含 中 间 层 的 结 构 ， ＢＰ网 络 能 够 提 取 出更 高 阶 的 统 计性 质 ， 尤 其是 当输 入 规 模庞 大 时 ， 网络 能 够 提 取 高 阶统 计性 质 的能 力就 显 得 非 常 重 要 了， 结合本文的课题 ， 将 采 用 ＢＰ神 经 网络 及其 改进 算 法 进行 组 合 集成 实验 ， 用 以 解决 财 务 颅 警 的 实
１ 神经 网络简介
人 工神 经 网络（ Ａｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ， ＡＮＮ） ， 亦称 神经 网络 （ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ， ＮＮ） ， 是 一种应 用 类 似 于大 脑神 经 突触 连 接结构进行信息处理的数学模型 ， 它 是 在 人 类 对 自身大 脑组 织 结 合 和 思 维 机 制 的 认 识理 解 基 础 之 上模 拟 出来 的 ， 它 是 根 植 于 神 经 科学 、 数 学、 统计学 、 物理 学、 计 算 机 科 学 以 及 工 程 科 学 的一 『 Ｊ 技 术。 心理 学 家Ｍｃ ｃ ｕ ｌ ｌ ｏ ｃ ｈ ， 数学 家Ｐ ｉ ｔ ｔ ｓ 在２ ０ 世 纪４ ０ 年 代第 次 提 出 了 神 经 网 络模 型 ， 从 此开 创 了神 经 科 学理 论 的 研 究 时 代 ， 此 后 半 个世 纪 神 经 网 络技 术 蓬 勃 发 展 。 神 经 网络 是 一种 计 算 模 型 ， 由大 量 的 神 经 无 个体 节 点 和 其 间相 瓦 连 接 的加 权 值共 同组 成 ， 每 个 节 点 都 代 表 ・ 种运算， 称 为激 励 函数 （ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 。 每 两 个相 互连 接 的 节 点 问 鄙 代 表 个 通 过 该 连 接 信 号 加 权 值 ， 称 值 为 权 重 （ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ） ， 神 经 网络 就 是通 过 这 种 方 式 来模 拟 人 类 的 记忆 ， 网络 的 输 出 则取 决于 网络 的结 构 、 网络 的连 接 方 式 、 权 重和 激 励 函数 。 而 网络 本 身 通 常 是 对 自然 界 或 者 人 类 社 会 某 种 算 法 或 函数 的 逼 近 ， 也 呵能 是 ・ 种 逻辑 策 略 的 表 达 。 神 经 网 络 的 构 筑 理 念 是 受 到 生 物 的神经网络运作启发而产生的。 人工 神 经 网络 则 是 把 对 生 物 神 经 网络 的认 识 与数 学统 计 模 型 向 结 合 ， 借 助 数 学统 计 工具 来 实现 。 另
人工神经网络技术及其应用
人工神经网络技术及其应用从识别文字、图像、语音到推荐系统，人工神经网络技术已经深刻影响我们的日常生活，未来更是会在人类的发展进程中扮演重要的角色。
在本文中，我们将解释人工神经网络技术的工作原理，并介绍它在各种领域的应用。
一、神经元的工作原理及网络架构人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型。
不同于传统的计算模型在完成任务时需要事先编写代码，ANN可以通过学习数据中的模式和关系来自适应的调整，从而实现解决一些问题的目的。
ANN中的神经元是模拟人类神经元的基本工作单元——接受一系列输入信号，进行处理后产生输出信号。
在神经网络中，神经元通过层次结构进行组织，由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受来自外部的信号，隐藏层负责中间处理，输出层则输出最终结果。
每个神经元之间都有连接权重，代表着神经元之间的影响大小。
二、人工神经网络的应用2.1 文字识别通过深度学习算法，人工神经网络可以识别文字，从而为OCR 技术提供了相对稳定的理论支持，也应用于语音语义分析。
在图像双向编码（Bi-directional Encoding）和CNN的基础上，神经网络实现了将文字与其上下文联系起来的功能。
2.2 图像识别通过卷积神经网络（CNN），人工神经网络可以识别形状、轮廓和特定物体。
如人脸识别技术，通过抽取人面部的高维特征，可以简单而准确的识别人脸。
2.3 语音识别通过循环神经网络和CNN，人工神经网络可以实现语音信号的识别。
人工神经网络的语音识别应用最早出现在Apple的语音助理Siri，通过神经网络分析用户的语音并发布响应结果。
2.4 推荐系统通过人工神经网络学习推荐系统中的用户和产品之间的交互关系，可以预测给出的产品可能具有的习惯用户行为，进而为用户提供更加符合兴趣和需求的产品推荐结果。
三、未来展望未来，随着数据量的增加和计算能力的提高，人工神经网络技术在应用中的市场和科技应用广度都将得到进一步的扩展与发展。
人工神经网络的发展综述
人工神经网络的发展综述作者：夏瑜潞来源：《电脑知识与技术》2019年第20期摘要：人工神经网络（ANN）是人工智能领域中十分重要的运算模型，ANN通过模拟人类大脑的结构和逻辑，来处理复杂的问题。
本文首先介绍了ANN的起源和发展，其次描述了全连接神经网络和深度神经网络的结构，其中具体介绍了卷积神经网络及其应用，最后探讨了ANN的未来发展目标，并提出了对未来工作的期望。
关键词：人工智能;神经网络;卷积神经网络;图像识别中图分类号：TP391; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）20-0227-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Abstract： Artificial neural networks （ANNs） are important computational models in the field of artificial intelligence. ANNs deal with complex problems by simulating the structure and logic of the human brain. This paper first introduces the origin and development of ANN， and secondly describes the structure of fully connected neural network and deep neural network. The convolutional neural network and its application are introduced in detail. Finally， it discusses the future development goals of ANN and puts forward expectations for future work.Key words： Artificial Intelligence; Neural Network; Convolutional Neural Networks; Image Recognition1引言实现人工智能（Artificial Intelligence，AI）是人类长期以来共同追求的目标。
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(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。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工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，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
人工神经网络及其应用
8.1.4 神经网络的发展概况
神经网络控制的研究领域 ▪ 基于神经网络的系统辨识 ▪ 神经网络控制器 ▪ 神经网络与其他算法（模糊逻辑、专家系统、遗传算 法等）相结合 ▪ 优化计算
28
第8章 人工神经网络及其应用
8.1 神经元与神经网络
✓ 8.2 BP神经网络及其学习算法
8.3 BP神经网络的应用 8.4 Hopfield神经网络及其改进 8.5 Hopfield神经网络的应用
814神经网络的发展概况28神经网络控制的研究领域神经网络与其他算法模糊逻辑专家系统遗传算法等相结合优化计算814神经网络的发展概况29人工神经网络及其应用81神经元与神经网络82bp神经网络及其学习算法83bp神经网络的应用84hopfield神经网络及其改进85hopfield神经网络的应用86hopfield神经网络优化方法求解jsp3082bp神经网络及其学习算法821bp神经网络backpropagationneuralnetwork的结构822bp学习算法823bp算法的实现3182bp神经网络及其学习算法821bp神经网络backpropagationneuralnetwork的结构822bp学习算法823bp算法的实现32821bp神经网络的结构bp网络结构33821bp神经网络的结构输入输出变换关系34821bp神经网络的结构对网络的连接权进行学习和调整以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系
工作过程:
从各输入端接收输入信号 uj ( j = 1, 2, …, n )
根据连接权值求出所有输入的加权和
n
n
n
xi wijuj i wijuj bi wijuj
j1
j1
j0
(w i0
1,u0i或wi0
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。