人工神经网络的研究方法

《人工神经网络的研究方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、人工神经网络的研究方法及应用刘长安2004.12.31引言利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。研究ANN目的：（1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。（2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。研究ANN方法（1）生理结构的模拟：用仿生学观点，探索人脑的生理结构，把对人脑的微观结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络（ArtificialNeuralNetwroks，简称ANN）方法。（2）宏观功能的模拟：从人的思维活动和智能行为的心理

2、学特性出发，利用计算机系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟，即符号处理方法。ANN的研究内容（1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。（2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。（3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。人工神经网络概述什么是人工神经网络？T.Koholen的定义：“人工神经网络是

3、由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”脑神经信息活动的特征(1)巨量并行性。(2)信息处理和存储单元结合在一起。(3)自组织自学习功能。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。神经网络研究的发展(1)第一次热潮(40

4、-60年代未)1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型，即MP模型。1958年，F.Rosenblatt等研制出了感知机(Perceptron）。(2)低潮(70-80年代初):(3)第二次热潮1982年，美国物理学家J.J.Hopfield提出Hopfield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国际刊物。1990年12月，北京召开首届学术会

5、议。神经网络基本模型ANN类型与功能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。（3）ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩。（4）ANN与传统技术的接口不成熟。一般而言,ANN与经典计算方法相比并非优越,只有当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最有利的工具。另一方面,ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题,表现出极大的灵活性和自适应性。黑箱神经网络在环境科学与

6、工程中的应用人工神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性和优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型（简称BP网络），目前主要应用于函数逼近、模式识别、分类和数据压缩或数据挖掘。环境质量评价环境系统因素预测环境因素定量关系模拟构效分析、成因分析污染防治系统建模神经网络在环境科学与工程中的应用李一平（河海大学环境科学与工程学院）.《太湖生态系统的人工神经网络模拟研究》，环境科学与技术，2004年第二期构造了具有3层节点的人工神经网络模型,将太湖2001年5～12月

7、全湖共26个采样点的实测值作为学习样本,一共有26×8=208组数据。从这些数据中分别随机抽取1/4的数据各52组作为检验样本和测试样本,其余的104组(占50%)数据作为训练样本。每个样本均含有12个输入因子,分别是风速、风向、水温、ｐＨ、ＤＯ、高锰酸钾指数、浊度、ＴＮ、ＴＰ、叶绿素ａ、透明度、ＢＯＤ5。以浮游植物作为输出因子。用2002年8月的各点的浮游植物数据进行预测比较，汤丽妮（成都信息工程学院）《人工神经网络在生态环境质量评价中的应用》，四川环境，2003，3由于BP神经网络具有优良的非线性逼近能力，1994年以来，已在环境科学与工程的环境质量

8、评价与预测、监测点的优化布置、社会经济环境可持续发展、污染物降解与释放、水（处理