人工神经网络应用实例分析
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》课件
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
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AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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添加标题
添加标题
添加标题
应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
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汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
人工神经网络在地震预测中的应用
Ｂ Ｐ 算法 的学 习过 程由信号 的正向传播 和误差 的逆 向传 播两 个 过程组成。信号 的正 向传播步骤 为 ： 输入 样本一输 入层 一各隐 层（ 处理 ） 一输 出层 ； 误 差 的反 向传 播步 骤为 ： 输 出误 差 （ 某种 形
式） 一隐层 （ 逐 层） 一输 入层 。同时 ， Ｂ Ｐ算法 的实 现步骤 为 ： 初 始
Ｂ Ｐ算法相关 内容 做出全面分析 ： 近年来 ， Ｂ Ｐ网络在我国突飞猛进
的发展 ， 并在较短 的 时间 内遍 及各 领域 ， 如 图像 识别 、 预 测预估 、
数据压缩 、 语声 变换 、 自动控制 以及模 式 辨识等 。据有效 统计 显 示， 截止现 阶段 ， 我 国应用 Ｂ Ｐ算法 的神经 网络 已达到 ８ ０ ％， 为此 ， 实现 Ｂ Ｐ算 法在地震预报 中的应用 ， 将 能够取得 良好的成效。
明， 采用 Ｂ Ｐ神经 网络进行地震预报 ， 能够进一步提升预报 的准确性。
关键词 ： 人工神经 网络 ， 地震预测 ， Ｂ Ｐ算法
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｕ ３ １ １ ． ４ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｏ 引 言
信息 的处理能力 大 幅度提高 。人工 神经 网络受 引入 隐层及 其非
第３ ９卷 第 １ 期 ２ ０ １ ３年 １月
山 西 建 筑
ＳＨＡＮＸＩ ＡＲＣＨＩ ＴＥＣＴＵＲＥ
Ｖｏ １ ． ３ ９ Ｎｏ ． １
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０ １ ３
・２ｌ ・
・
结 构
・抗 震
・
பைடு நூலகம்
文章编号 ： １ ０ ０ ９ — ６ ８ ２ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ｌ 一 ０ ０ ２ １ — ０ ３
神经网的原理及在金融中的应用
医学领域 （1）检测数据分析 神经网络在许多医学检测设备中应用普遍。如用ANN进行多适脑电棘波的检测，对早期癫痫病人进行实时检测预报。 （2）生物活性研究 ANN对生物学检测数据进行分析。如分子致癌性的ANN预测具有生物学检测不具备的优点。 （3）医疗诊断设备的专家系统中有许多应用。 以非线性并行分布或处理为基础的ANN为专家系统的研究开辟了新途经，特别在并行推理等问题取得了良好效果。 经济领域 （1）信贷分析，如：信用评估系统等。 （2）市场预测，如：股票趋势预测等等。
神经网络模拟了一个具有许多相对简单的个体单元高度联系、平行计算的结构。个体单元编成三层：输入层、中间层和输出层。 前馈网络单方向将输入映射成输出，即从输入层到中间层再到输出层。
ANN 的结构
其中 F 、G是传递函数 可以解释为代表所描述的三层前馈神经网络的非线性函数。
神经网络的学习过程，一般是，
工程领域 （1）汽车工程：利用神经网络的非线性映射能力，通过学习优秀驾驶员的换挡经验数据，可自动提取最佳挡规律。 神经网络在汽车的最佳刹车系统ABS的智能控制中应用； 神经网络在重载车柴油机燃烧系统方案优化中的应用等。
（2）军事工程神经网络同红外搜索与跟踪系统配合实现发现和跟踪飞行器；借助神经网络的语音分析与信号处理的经验，对声纳信号进行分析研究，对水下目标的识别率可达90%；密码学方面应用如：语音开关、指纹开关。 （3）化学工程 制药配方、生物化学、化学工程等领域取得不少应用成果。 （4）水利工程水利发电过程辨识和控制、河流水质分类、水资源规划、供坝优化设计、岩土类型识别、工程造价分析等。
即线性感知机功能有限，只能进行线性分类和求解一阶谓词问题，不能进行非线性分类和解决比较复杂的高阶谓词问题（如异或（XOR）等）。
人工神经网络在农村土地利用分类中的应用
的光谱 特征 进 行 分类 ， 可 达 到 一 定 的分 类 精 度 ， 虽 但 存 在 “ 物 异 谱 ”和 “ 物 同谱 ”的 问 题 。 Ｂ （ ａｋ 同 异 Ｐ Ｂｃ
Ｐｏａ ａｏ ） 经 网络具 有 非线 性 映 射能 力 、 化 能 力 ｒｐ ｇｔ ｎ 神 ｉ 泛 和 较好 的容 错 特 性 ＿ ， 利 于 解 决 遥 感 模 式 的“同物 ３有 ｊ 异谱 ” 异 物 同谱 ” 和“ 问题 ， 克 服 噪声 影 响 和 自适 应 在 性 分 类 等 方 面 具 有 一 定 优 势 Ｊ 。本 文 基 于 Ｇ ｏｌ ｏｇ ｅ
２１ ０ １年 １月
农 机 化 研 究
第 １期
人 工 神 经 网 络 在 农 村 土 地 利 用 分 类 中 的 应 用
郭小 英 ，何 东健
（ 北农 林 科技 大 学 机械 与 电子 工 程学 院 ，陕 西 杨 凌 西 摘 ７ ２０ ） ｌ １ ０
要 ： 为 克 服传 统 方 法 在 土地 利 用分 类 中的不 足 ， 出了 以 Ｇ ｏｌ Ｅ ｒ 提 ｏｇ ａ ｈ公 开 遥 感 图像 为样 本 ， 采用 灰 度 共 ｅ ｔ 在
程 的加 快 ， 镇 建 设 用 地 逐 年 递 增 ， 不 断 向农 村 扩 城 并
张， 占用 大量 的农 村 土地 ， 以关 注 农 村 土 地 的利 用 所
现状 对农 村规 划 、 市扩 张监 控 和 环境 评 估 等具 有重 城
大意 义 。
历 史上 ， 国 多 次 进 行 过 大 规 模 的 土 地 详 查 ， 我 但
智 能行 为 的一 种 工 程 系 统 。 人 工 神 经 网络 是 以对 大 脑 的生理 研究 成 果为 基 础 ， 目的在 于模 拟 大 脑 的某 其
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型第1节基本原理简介近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注．目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。
在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。
多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。
直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，如图34-1所示。
BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。
对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。
节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如Qx e x f /11)(-+=式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。
该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含层逐层处理，并传向输出层。
每一层神经元的状态只影响下一层神经输入层 中间层 输出层 图34-1 BP 神经网络模型元的状态。
如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？
人工神经网络在哪些领域中得到广泛应用？一、医疗健康领域人工神经网络在医疗健康领域中的应用，早已成为一个备受瞩目的话题。
目前，人工神经网络已经成功应用于医学图像诊断、疾病预测和药物开发等多个方面。
1. 医学图像诊断通过使用深度学习算法，人工神经网络可以对医学图像进行自动分析和识别。
例如，在肿瘤检测方面，人工神经网络可以通过训练大量的肿瘤图像，自动识别出患者是否存在肿瘤，并提供相应的诊断建议，从而帮助医生提高诊断准确性。
2. 疾病预测人工神经网络可以通过学习大量的病例数据，预测患者未来可能发生的疾病。
例如，在心脏病预测方面，人工神经网络可以根据患者的年龄、性别、血压、血脂等指标，预测患者是否患有心脏病的风险，并提供相应的预防建议。
3. 药物开发人工神经网络可以通过分析药物分子的结构和特性，预测药物的疗效和潜在副作用。
例如，在药物筛选方面，人工神经网络可以通过学习已知药物和疾病之间的关系，预测新的药物对特定疾病的治疗效果，从而加快药物研发的速度和效率。
二、智能交通领域人工神经网络在智能交通领域中的应用，正在推动城市交通系统的智能化和高效化发展。
通过利用人工神经网络技术，可以实现交通流量预测、交通信号优化和智能驾驶等多个领域的创新。
1. 交通流量预测通过分析历史交通数据，人工神经网络可以预测未来交通流量的变化趋势。
例如，在城市交通规划方面，人工神经网络可以通过学习大量的历史交通数据，预测未来某一时间段某一路段的交通流量，从而帮助交通部门优化道路资源的配置。
2. 交通信号优化人工神经网络可以通过学习交通流量数据和信号控制策略，优化交通信号的配时方案。
例如，在城市交通拥堵缓解方面，人工神经网络可以根据实时的交通流量信息，自动调整交通信号的配时，从而提高交通效率和减少交通拥堵。
3. 智能驾驶人工神经网络在智能驾驶中的应用，可以帮助汽车实现自主驾驶和智能化的交通系统。
通过学习大量的驾驶数据，人工神经网络可以模拟人类的驾驶行为，并做出智能决策。
BP神经网络详解与实例
模型，它是一个互联的非线性动力学网络.他解决问题
的方法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理 方法所不具备的性质. 1987年首届国际ANN大会在圣地 亚哥召开，国际ANN联合会成立，创办了多种ANN国际
人工神经网络研究的局限性
（1）ANN研究受到脑科学研究成果的限制。 （2）ANN缺少一个完整、成熟的理论体系。
图6 简单网络
假设有P个训练样本，即有P个输入输出对 （Ip, Tp）,p=1,…,P, 其中
输入向量为 :
I p (i p1 ,...,i pm )
pn
T
目标输出向量为（实际上的）:
Tp
(t p1 ,...,t
)
T
网络输出向量为 （理论上的）
Op (o p1 ,...,o pn )T
y f ( wi xi )
i 1
• θ 为阈值，f（X）是激发函数；它可以是线性 函数，也可以是非线性函数．
m
例如，若记
z
w x
i 1 i
m
i
取激发函数为符号函数
1, sgn( x) 0,
则
1, y f ( z) 0,
x 0, x 0.
ANN研究的目的和意义
(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了 解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思 维的本质，探索智能的本源。 (2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算
机，即ANN计算机。
(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模
式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计
算机所难以达到的效果。
人工神经网络 (Artificial Neural Netwroks -----ANN) -----HZAU 数模基地