神经网络的应用论文

摘要神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。

神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。

目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。

前馈型神经网络训练中使用最多的方法是误差反向传播(BP)学习算法。

但随着使用的广泛，人们发现BP网络存在收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷。

于是我们就可以分析其产生问题的原因，从收敛速度和局部极小两个方面分别提出改进的BP网络训练方法。

关键字：神经网络，收敛速度，局部极小，BP网络，改进方法AbstractNeural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. But with the use of BP network, people find that the convergence speed is slow, and easy fall into the local minimum. So we can analyze the causes of problems, from the two aspects respectively we can improve the BP training methods of neural network. Keywords：neural network，convergence speed，local minimum，BP neural network improving methods目录1 神经网络概述 (3)1.1生物神经元模型............................. 错误!未定义书签。

神经网络经典论文神经网络经典论文神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。

那么关于人工的神经网络的论文应该怎么写呢？下面就和小编一起来看看吧。

摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。

在BP神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。

关键词：风险；软件需求；BP神经网络；研究；分析软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。

导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。

这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。

因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。

现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。

21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把BP网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。

1BP神经网络BP神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。

最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。

BP算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。

采用BP算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。

它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。

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。

神经网络技术及其应用分析神经网络技术是一种模仿人类大脑的计算模型。

它的出现使得计算机可以模拟人类的学习、记忆和决策能力，非常适合处理复杂的问题和数据处理。

随着计算机技术的不断发展，神经网络技术的应用越来越广泛。

本文将探讨神经网络技术的相关概念和其在各个领域的应用。

一、神经网络技术的概念神经网络技术是一种基于神经元密集互联而形成的前向反馈网络或反馈式网络，也称作神经网络模型。

该模型的基本组成部分有神经元、输入层、隐层、输出层等几个部分。

神经网络技术可以通过输入大量的数据样本并重复训练，从而得到一个系统能够在未观察到训练数据时对其做出合理的响应。

这种方式非常适合对文本、图像、声音等复杂数据的处理。

二、神经网络技术的分类神经网络技术根据不同的算法，可以分为多种类型。

其中，最常见的神经网络分类是基于其网络层的构建来区分的。

按照神经网络层次分类，可以分为前馈神经网络、递归神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等几种类型。

不同的神经网络类型在解决不同的问题时，有其各自的优点和缺点。

三、神经网络技术在图像识别中的应用神经网络技术在图像识别中的应用非常成功。

在图像分类方面，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用的技术。

它通过多层卷积和池化操作，提取出图像的特征，最终将图像分类。

卷积神经网络已经应用到人脸识别、车牌识别、图像搜索等众多领域。

四、神经网络技术在智能推荐中的应用智能推荐是神经网络技术的另一个广泛应用领域。

神经网络技术结合算法，通过挖掘用户行为数据，来建立用户兴趣模型，从而为用户个性化推荐产品或服务。

多层感知器是一种支持多类推荐任务的神经网络模型。

它将用户行为数据和产品特征等数据作为输入，训练模型，并输出个性化推荐结果。

智能推荐技术已经应用到在线商城、社交网络等许多领域，成为用户获得个性化服务的重要方式。

五、神经网络技术在金融行业中的应用在金融行业中，神经网络技术也有广泛的应用。

例如，神经网络技术可以用来识别金融交易欺诈和预测股票市场波动，从而帮助投资者更好地决策。

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。

学年论文（本科）学院数学与信息科学学院专业信息与计算科学专业年级10级4班姓名徐玉琳于正平马孝慧李运凤郭双双任培培论文题目BP神经网络原理与应用指导教师冯志敏成绩2013年 9月 24日BP神经网络的原理与应用1.BP神经网络的原理1.1 BP神经网络的结构BP神经网络模型是一个三层网络,它的拓扑结构可被划分为:输入层(InputLayer )、输出层(Outp ut Layer ) ,隐含层(Hide Layer )．其中,输入层与输出层具有更重要的意义,因此也可以为两层网络结构(把隐含层划入输入层,或者把隐含层去掉)每层都有许多简单的能够执行并行运算的神经元组成,这些神经元与生物系统中的那些神经元非常类似,但其并行性并没有生物神经元的并行性高．BP神经网络的特点：1）网络由多层构成,层与层之间全连接,同一层之间的神经元无连接．2）BP网络的传递函数必须可微．因此,感知器的传递函数-——二值函数在这里没有用武之地．BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数．3）采用误差反向传播算法(Back-Propagation Algorithm)进行学习．在BP 网络中,数据从输入层隐含层逐层向后传播,训练网络权值时,则沿着减少误差的方向,从输出层经过中间各层逐层向前修正网络的连接权值．随着学习的不断进行,最终的误差越来越来小．BP神经网络的学习过程BP神经网络的学习算法实际上就是对误差函数求极小值的算法,它采用的算法是最速下降法,使它对多个样本进行反复的学习训练并通过误差的反向传播来修改连接权系数,它是沿着输出误差函数的负梯度方向对其进行改变的,并且到最后使误差函数收敛于该函数的最小点．1.3 BP网络的学习算法BP网络的学习属于有监督学习,需要一组已知目标输出的学习样本集．训练时先使用随机值作为权值,修改权值有不同的规则．标准的BP神经网络沿着误差性能函数梯度的反向修改权值,原理与LMS算法比较类似,属于最速下降法．拟牛顿算法牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的快速优化算法．其基本方法是1(1)()()()x k x k A k g k -+=-式中 ()A k ----误差性能函数在当前权值和阀值下的Hessian 矩阵（二阶导数）,即2()()()x x k A k F x ==∇牛顿法通常比较梯度法的收敛速度快,但对于前向型神经网络计算Hessian 矩阵是很复杂的,付出的代价也很大．有一类基于牛顿法的算法不需要二阶导数,此类方法称为拟牛顿法（或正切法）,在算法中的Hessian 矩阵用其近似值进行修正,修正值被看成梯度的函数． 1）BFGS 算法在公开发表的研究成果中,你牛顿法应用最为成功得有Boryden,Fletcher,Goldfard 和Shanno 修正算法,合称为BFG 算法． 该算法虽然收敛所需的步长通常较少,但在每次迭代过程所需要的计算量和存储空间比变梯度算法都要大,对近似Hessian 矩阵必须进行存储,其大小为n n ⨯,这里n 网络的链接权和阀值的数量．所以对于规模很大的网络用RPROP 算法或任何一种梯度算法可能好些；而对于规模较小的网络则用BFGS 算法可能更有效． 2）OSS 算法 由于BFGS 算法在每次迭代时比变梯度算法需要更多的存储空间和计算量,所以对于正切近似法减少其存储量和计算量是必要的．OSS 算法试图解决变梯度法和拟牛顿（正切）法之间的矛盾,该算法不必存储全部Hessian 矩阵,它假设每一次迭代时与前一次迭代的Hessian 矩阵具有一致性,这样做的一个有点是,在新的搜索方向进行计算时不必计算矩阵的逆．该算法每次迭代所需要的存储量和计算量介于梯度算法和完全拟牛顿算法之间． 最速下降BP 法最速下降BP 算法的BP 神经网络,设k 为迭代次数,则每一层权值和阀值的修正按下式进行(1)()()x k x k g k α+=-式中()x k —第k 次迭代各层之间的连接权向量或阀值向量；()g k =()()E k x k ∂∂—第k 次迭代的神经网络输出误差对各权值或阀值的梯度向量．负号表示梯度的反方向,即梯度的最速下降方向；α—学习效率,在训练时是一常数．在MATLAB 神经网络工具箱中,,可以通过改变训练参数进行设置；()E K —第k 次迭代的网络输出的总误差性能函数,在MATLAB 神经网络工具箱中BP 网络误差性能函数默认值为均方误差MSE,以二层BP 网络为例,只有一个输入样本时,有2()()E K E e k ⎡⎤=⎣⎦21S≈22221()S i i i t a k =⎡⎤-⎣⎦∑ 222212,1()()()()s ii j i i j a k f w k a k b k =⎧⎫⎪⎪⎡⎤=-⎨⎬⎣⎦⎪⎪⎩⎭∑21221112,,11()(()())()s s i j i j i i i j j f w k f iw k p ib k b k ==⎧⎫⎡⎤⎛⎫⎪⎪=++⎢⎥ ⎪⎨⎬⎢⎥⎝⎭⎪⎪⎣⎦⎩⎭∑∑若有n 个输入样本2()()E K E e k ⎡⎤=⎣⎦21nS ≈22221()S ii i ta k =⎡⎤-⎣⎦∑根据公式和各层的传输函数,可以求出第k 次迭代总误差曲面的梯度()g k =()()E k x k ∂∂,分别代入式子便可以逐次修正其权值和阀值,并是总的误差向减小的方向变化,直到达到所需要的误差性能为止． 1.4 BP 算法的改进BP 算法理论具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好等优点,但标准BP 算法存在以下缺点：收敛速度缓慢；容易陷入局部极小值；难以确定隐层数和隐层节点个数．在实际应用中,BP 算法很难胜任,因此出现了很多改进算．利用动量法改进BP 算法标准BP 算法实质上是一种简单的最速下降静态寻优方法,在修正W(K)时,只按照第K 步的负梯度方向进行修正,而没有考虑到以前积累的经验,即以前时刻的梯度方向,从而常常使学习过程发生振荡,收敛缓慢．动量法权值调整算法的具体做法是：将上一次权值调整量的一部分迭加到按本次误差计算所得的权值调整量上,作为本次的实际权值调整量,即：其中：α为动量系数,通常0＜α＜0．9；η—学习率,范围在0．001～10之间．这种方法所加的动量因子实际上相当于阻尼项,它减小了学习过程中的振荡趋势,从而改善了收敛性．动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性,有效的抑制了网络陷入局部极小．自适应调整学习速率标准BP算法收敛速度缓慢的一个重要原因是学习率选择不当,学习率选得太小,收敛太慢；学习率选得太大,则有可能修正过头,导致振荡甚至发散．可采用图所示的自适应方法调整学习率．调整的基本指导思想是：在学习收敛的情况下,增大η,以缩短学习时间；当η偏大致使不能收敛时,要及时减小η,直到收敛为止．动量-自适应学习速率调整算法采用动量法时,BP算法可以找到更优的解；采用自适应学习速率法时,BP算法可以缩短训练时间．将以上两种方法结合起来,就得到动量-自适应学习速率调整算法．1. L-M学习规则L-M（Levenberg-Marquardt）算法比前述几种使用梯度下降法的BP算法要快得多,但对于复杂问题,这种方法需要相当大的存储空间L-M(Levenberg-Marquardt)优化方法的权值调整率选为:其中：e —误差向量；J —网络误差对权值导数的雅可比（Jacobian ）矩阵；μ—标量,当μ很大时上式接近于梯度法,当μ很小时上式变成了Gauss-Newton 法,在这种方法中,μ也是自适应调整的． 1.5 BP 神经网络的设计 网络的层数输入层节点数取决于输入向量的维数．应用神经网络解决实际问题时,首先应从问题中提炼出一个抽象模型,形成输入空间和输出空间．因此,数据的表达方式会影响输入向量的维数大小.例如,如果输入的是64*64的图像,则输入的向量应为图像中所有的像素形成的4096维向量．如果待解决的问题是二元函数拟合,则输入向量应为二维向量．理论上已证明：具有偏差和至少一个S 型隐含层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理数．增加层数可以更进一步的降低误差,提高精度,但同时也使网络复杂化,从而增加了网络权值的训练时间．而误差精度的提高实际上也可以通过增加神经元数目来获得,其训练效果也比增加层数更容易观察和调整.所以一般情况下,应优先考虑增加隐含层中的神经元数. 隐含层的神经元数网络训练精度的提高,可以通过采用一个隐含层,而增加神经元数了的方法来获得．这在结构实现上,要比增加隐含层数要简单得多．那么究竟选取多少隐含层节点才合适？这在理论上并没有一个明确的规定．在具体设计时,比较实际的做法是通过对不同神经元数进行训练对比,然后适当地加上一点余量．1）0niMi C k =>∑,k 为样本数,M 为隐含层神经元个数,n 为输入层神经元个数．如i>M,规定C i M =0．2）和n 分别是输出层和输入层的神经元数,a 是[0.10]之间的常量．3）M=2log n ,n 为输入层神经元个数．初始权值的选取由于系统是非线性的,初始值对于学习是否达到局部最小、是否能够收敛及训练时间的长短关系很大．如果初始值太大,使得加权后的输入和n落在了S型激活函数的饱和区,从而导致其导数f (n)非常小,从而使得调节过程几乎停顿下来．所以一般总是希望经过初始加权后的每个神经元的输出值都接近于零,这样可以保证每个神经元的权值都能够在它们的S型激活函数变化最大之处进行调节．所以,一般取初始权值在（-1,1）之间的随机数．学习速率学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值变化量．大的学习速率可能导致系统的不稳定；但小的学习速率导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不过能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值．所以在一般情况下,倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性．学习速率的选取范围在0．01-0．8之间．1.6BP神经网络局限性需要参数多且参数选择没有有效的方法对于一些复杂问题 ,BP 算法可能要进行几小时甚至更长的时间训练,这主要是由于学习速率太小所造成的．标准BP 网络学习过程缓慢,易出现平台,这与学习参数率l r的选取有很大关系．当l r较时,权值修改量大,学习速率也快,但可能产生振荡;当l r较小时,虽然学习比较平稳,但速度十分缓慢．容易陷入局部最优BP网络易陷入局部最小, 使 BP网络不能以高精度逼近实际系统．目前对于这一问题的解决有加入动量项以及其它一些方法．BP 算法本质上是以误差平方和为目标函数 , 用梯度法求其最小值的算法．于是除非误差平方和函数是正定的, 否则必然产生局部极小点, 当局部极小点产生时 , BP算法所求的就不是解．1.6.3 样本依赖性这主要表现在网络出现的麻痹现象上．在网络的训练过程中,如其权值调的过大,可能使得所有的或大部分神经元的加权值偏大,这使得激活函数的输入工作在S型转移函数的饱和区,从而导致其导函数非常小,使得对网络权值的调节过程几乎停顿下来．通常为避免这种现象的发生,一是选取较小的初始权值,二是采用较小的学习速率,但又要增加时间训练．初始权敏感对于一些复杂的问题,BP算法可能要进行几个小时甚至更长时间的训练．这主要是由于学习速率太小造成的．可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进．2．BP神经网络应用2.1 手算实现二值逻辑—异或这个例子中,采用手算实现基于BP网络的异或逻辑．训练时采用批量训练的方法,训练算法使用带动量因子的最速下降法．在MATLAB中新建脚本文件main_xor.m,输入代码如下：%脚本%批量训练方式．BP网络实现异或逻辑%%清理clear allclcrand('seed',2)eb = 0.01; %误差容限eta = 0.6; %学习率mc = 0.8; %动量因子maxiter = 1000; %最大迭代次数%% 初始化网络nSampNum = 4;nSampDim = 2;nHidden = 3;nOut = 1;w = 2*(rand(nHidden,nSampDim)-1/2);b = 2*(rand(nHidden,1)-1/2);wex = [w,b];W = 2*(rand(nOut,nHidden)-1/2);B = 2*(rand(nOut,1)-1/2);WEX = [W,B];%%数据SampIn=[0,0,1,1;...0,1,0,1;…1,1,1,1];expected = [0,1,1,0];%%训练iteration = 0;errRec = [];outRec =[];for i = 1:maxiter% 工作信号正向传播hp = wex*SampIn;tau = logsig(hp);tauex = [tau',1*ones(nSampNum,1)]';HM = WEX*tauex;out = logsig(HM);outRec = [outRec,out'];err = expected - out;sse = sumsqr(err);errRec = [errRec,sse];fprintf('第%d 次迭代,误差：%f \n',i,sse);% 判断是否收敛iteration = iteration + 1;if sse <= ebbreak;end% 误差信号反向传播% DELTA 和delta 为局部梯度DELTA = err.*dlogsig(HM,out);delta = W' * DELTA.*dlogsig(hp,tau);dWEX = DELTA*tauex';dwex = delta*SampIn';% 更新权值if i == 1WEX = WEX + eta*dWEX;wex = wex + eta*dwex;elseWEX = WEX + (1-mc)*eta*dWEX + mc*dWEXold;wex = wex + (1-mc)*eta*dwex+mc*dwexold;enddWEXold = dWEX;dwexold = dwex;W = WEX(:,1:nHidden);end%%显示figure(1)grid[nRow,nCol]=size(errRec);semilogy(1:nCol,errRec,'LineWidth',1.5);title('误差曲线');xlabel('迭代次数');x=-0.2:.05:1.2;[xx,yy] = meshgrid(x);for i=1:length(xx)for j=1:length(yy)xi=[xx(i,j),yy(i,j),1];hp = wex*xi';tau = logsig(hp);tauex = [tau',1]';HM = WEX*tauex;out = logsig(HM);z (i,j) =out;endendfigure(2)mesh(x,x,z);figure(3)plot([0,1],[0,1],'*','LineWidth',2);hold onplot([0,1],[1,0],'O','LineWidth',2);[c,h]=contour(x,x,z,0.5,'b');clabel(c,h);legend('0','1','分类面');title('分类面')2.2 误差下降曲线如下图所示：Finger 1010*******400500600700800900100010-210-110误差曲线迭代次数网格上的点在BP 网络映射下的输出如下图：Finger 2异或本质上是一个分类问题,,分类面如图：Finger 3分类面-0.200.20.40.60.81 1.2本文介绍了神经网络的研究背景和现状,分析了目前神经网络研究中存在的问题．然后描述了BP神经网络算法的实现以及BP神经网络的工作原理,给出了BP网络的局限性．本文虽然总结分析了BP神经网络算法的实现,给出了实例分析,但是还有很多的不足．所总结的BP神经网络和目前研究的现状都还不够全面,经过程序调试的图形有可能都还存在很多细节上的问题,而图形曲线所实现效果都还不够好,以及结果分析不够全面、正确、缺乏科学性等,这些都还是需加强提高的．近几年的不断发展,神经网络更是取得了非常广泛的应用,和令人瞩目的发展．在很多方面都发挥了其独特的作用,特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等众多方面的应用实例,给人们带来了很多应用上到思考,和解决方法的研究．但是神经网络的研究最近几年还没有达到非常热门的阶段,这还需有很多热爱神经网络和研究神经网络人员的不断研究和创新,在科技高度发达的现在,我们有理由期待,也有理由相信．我想在不久的将来神经网络会应用到更多更广的方面,人们的生活会更加便捷．学年论文成绩评定表。

国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文国家开放大学《神经网络专题》期末考试之小论文简介本篇小论文旨在探讨神经网络在人工智能领域的应用及其潜在影响。

神经网络作为一种模拟人脑思维过程的算法模型，在近年来取得了显著的发展，并在多个领域得到了广泛应用。

神经网络的定义和原理神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。

它由大量的人工神经元互相连接而成，通过研究和调整连接权重来实现对输入数据的智能处理。

神经网络分为输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以包含多个层级，并通过非线性激活函数进行处理。

神经网络在人工智能领域的应用1. 图像识别：神经网络可以通过研究大量样本数据进行图像分类和识别，应用于人脸识别、物体识别等领域。

2. 语音识别：通过神经网络的研究和优化，可以实现语音信号的识别和转换，应用于语音助手、语音翻译等场景。

4. 推荐系统：通过分析用户行为和偏好，神经网络可以构建个性化推荐模型，为用户提供符合其兴趣和需求的推荐内容。

5. 金融预测：通过分析历史数据和市场趋势，神经网络可以进行金融市场预测和交易决策，应用于股票预测、风险评估等领域。

神经网络的潜在影响1. 技术革新：神经网络的发展将促进人工智能技术的进步和应用扩展，为各行各业带来巨大的变革机遇。

2. 数据安全：神经网络在处理大量用户数据时，需要解决数据隐私和安全保护的问题，避免数据泄露和滥用。

3. 就业影响：随着神经网络的广泛应用，特定行业的工作岗位可能会受到影响，需要适应技术发展并提升自身能力。

4. 伦理问题：神经网络可能引发一系列伦理问题，如算法歧视、自主决策的责任等，需要法律和伦理框架的引导和监管。

结论神经网络作为人工智能的重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等领域都取得了显著的应用成果。

然而，我们也应关注神经网络的潜在影响和伦理问题，积极引导其发展并加以监管，以实现科技与人类社会的和谐发展。

毕业论文神经网络在模式识别中的简单分析及应用模式识别就是机器识别、计算机识别或者机器自动化识别，目的在于让机器自动识别事物，使机器能做以前只能由人类才能做的事，具备人所具有的对各种事物与现象进行分析、描述与判断的部分能力。

它研究的目的就是利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符合。

随着人们对人工神经网络的不断地认识，神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统,它在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、记忆和计算等智能处理功能。

这样人们利用人工神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用以及良好的容错性与联想记忆功能，并且具有良好的自适应、自学习功能等突出特点，可运用MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，对经过训练的神经网络可以有效地提取信号、语音、图像等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变量探测、抽象和概括等问题。

这样神经网络可应用于模式识别的特征提取、聚类分析、边缘检测、信号增强以及噪声抑制、数据压缩等各个环节。

使用机器来进行模式的识别是一项非常有用的工作，能够辨别符号等系列的机器是很有价值的。

目前，模式识别技术可以应用指纹识别、IC卡技术应用、字符识别等实例。

模式识别成为人工神经网络特别适宜求解的一类问题。

因此，神经网络技术在模式识别中也得到广泛应用与发展。

关键词：模式识别；人工神经网络；神经网络模型；神经网络技术Pattern Recognition is the machine identification, computer identification or identification of machine automation, machine aimed at automatic identification of things to do before the machine can only be made by man can do, with people with all kinds of things and on an analysis of the phenomenon, described with the ability to determine the part. It is the purpose of the study of the physical object to use the computer for classification, the probability of the smallest in the wrong conditions, so that the results of recognition as far as possible in line with objective things.As artificial neural network to recognize the continuing, neural network refers to a large number of simple calculation unit consisting of non-linear system, which to some extent and level system to imitate the human brain's information processing, storage and retrieval functions, which has learning, memory and computing functions such as intelligent processing. Such people to use artificial neural network with a high degree of parallelism, the overall role of a high degree of non-linear and good fault tolerance and associative memory function, and have good self-adaptive, self-learning function, such as prominent features, the availability of MATLAB neural network toolbox The neural network model trained neural network can effectively extract the signal, voice, video and other features of perceptual patterns and heuristics to solve the existing pattern recognition systems are not well resolved invariant detection, such as abstract and summary issues. This neural network pattern recognition can be applied to feature extraction, clustering analysis, edge detection, signal enhancement and noise suppression, data compression, such as various links. The use of machines for pattern recognition is a very useful work, such as series of symbols to identify the machines are of great value. At present, the pattern recognition technology can be applied to fingerprint identification, IC card technology applications, such as examples of character recognition. Artificial neural network pattern recognition has become especially suitable for solving a class of problem. Therefore, the neural network pattern recognition technology is also widely used and development.Key words：pattern recognition；artificial neural network；neural network model；neural network technology毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

应用计算机网络安全评价中神经网络0引言信息技术的发展繁荣给人类带来了机遇与挑战，为了应对计算机网络技术的安全问题人们引入了神经网络体系。

从仿生学角度来说计算机神经网络体系仿照了人脑的工作方法。

人脑具有接受信息，分析信息，处理信息的能力。

科学家从中获得启发将这一方法引入了计算机安全防御中去，并形成了计算机安全评价的标准。

1计算机神经网络体系人们为了因对计算机迅猛发展带来的危机在上世纪40年代就提出了神经网络体的设想，并对此加以研究实验。

自80年代后已经成为人们评价计算机网络安全的重要标准。

大量简单的神经元通过相互连接形成更复杂的神经结构，神经结构之间相互连接最终形成神经网络体系。

神经网络体系具有十分强的的信息处理工能，可以存储分布、处理分布，有包容性和学习能力，能够处理非线性的复杂关系，是一个成长型的系统。

神经网络系统通过调节自身节点之间的关系，来完成对信息的分析处理，模仿人的大脑对信息的处理方式。

其具有很强的灵活性和针对性，可以进行初步的理性分析，优化其自身的信息资料库，找寻最优的解决方案。

计算机神经网络系统是人类迈向人工智能化时代的一大创举，随着人工智能技术的不断进步，更加智能的机器人将随之产生。

2计算机网络安全的评估标准计算机的使用者们根据当前计算机的使用状态制定了一系列的计算机网络安全现行标准。

2.1网络安全的定义网络安全指的就是人们在运用互联网时信息的安全保密不被窃取和恶意破坏，系统、软件设备、硬件设备都处在良好的状态中。

在计算机系统运行时不会受到木马病毒、恶意插件的攻击。

信息安全、密码安全、通信安全等领域的安全都处在网络安全的范畴之中。

计算机网络安全有四大原则：可控性原则，即计算机网络信息的传播控制在一定的范围内，网络上流传的信息要在法律允许的范围之内，网络管理者可以通过网络对其进行有力的控制。

完整性原则，即网络数据信息未经过官方和其发行者的授权不可以私人篡改，保持网络数据的完整性就是保证网络信息的可用性。

神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。

随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。

由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。

在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。

关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。

2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。

1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。

2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。

神经网络分析范文神经网络分析，简称"NN"，是一种模仿人脑神经网络系统的计算模型。

通过构建多层的神经元网络，进行数据处理与分析。

在深度学习领域，神经网络是应用最为广泛的算法之一、本文将分析神经网络的原理、应用以及未来发展方向。

1.神经网络原理神经网络由一个或多个神经元层组成，每层神经元与下一层神经元完全相连，形成一个拓扑结构。

每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过自身的权重和激活函数进行处理，最后将结果传递给下一层神经元。

通过反向传播算法，神经网络可以自动调整权重，使得输出结果与实际结果之间的误差最小化。

2.神经网络应用神经网络在各个领域中有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。

在图像识别领域，神经网络可以通过学习大量的图像数据，实现对图像中物体的自动识别。

在语音识别领域，神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的自动转换和理解。

在自然语言处理领域，神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对语义的理解和推理。

3.神经网络的优势和局限性神经网络具有如下优势：首先，神经网络可以通过学习大量的数据，发现其中的模式和规律，实现自动化的数据分析。

其次，神经网络具有良好的泛化能力，可以通过学习训练数据，推导出未知数据的特征和类别。

然而，神经网络也存在一些局限性，例如，神经网络训练过程中需要大量的计算资源和时间。

而且，神经网络的结构和参数较为复杂，需要经验丰富的专家进行设计和调优。

4.神经网络的发展方向神经网络在过去几年中取得了显著的进展，但仍存在一些挑战和问题。

未来，神经网络的发展方向主要包括以下几个方面：首先，改进和优化神经网络的结构和参数，以提高模型的准确性和效率。

其次，研究和开发新的神经网络算法，以满足不同领域中数据分析的需求。

再次，加强神经网络的可解释性，使得模型的输出结果能够被人理解和解释。

最后，研究和开发更高效的神经网络训练方法，以提高模型的训练速度和效果。

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。

神经网络及其在计算机视觉中的应用探究随着计算机技术的不断发展，神经网络逐渐成为了计算机科学中的一个重要领域。

神经网络起源于20世纪50年代，是模拟人类神经系统的一种计算方法。

它具有自学习和自适应的能力，可以对大量的数据进行处理和分析。

在计算机视觉领域，神经网络已经展现出了广泛的应用，并且取得了非常出色的成果。

神经网络如何工作神经网络是一种由多个神经元组成的网络结构。

每个神经元接收一些输入，经过处理之后，输出一个结果。

这些神经元之间通过连接相互联系，形成一个复杂的网络结构。

神经网络的本质是一种数学模型，它由多个层次组成，每个层次中又有多个神经元。

神经网络通过学习，调整各层次之间的权重，从而对一些未知输入进行预测。

当神经网络进行一些训练之后，其会对输入进行分类，比如对于一张图片，可以通过训练神经网络来区分其属于哪一类。

神经网络在计算机视觉中的应用神经网络在计算机视觉领域中的应用非常广泛。

比如语音识别、图像识别、目标检测、人脸识别等等。

在这里，我们主要介绍一下神经网络在图像处理中的应用。

图像识别图像识别是指将一张图片中的物体进行分类。

这是神经网络在计算机视觉中的一个非常重要的应用。

通过神经网络的学习，它可以自动地将一张图片中的物体进行分类。

例如，让神经网络在分类时，将猫、狗、鸟等进行区分，这样我们就可以让计算机来自动地识别图片中的物体，这对图像处理来说是非常重要的事情。

目标检测目标检测是指在一张图片中检测出物体的位置和类别。

在过去的几年中，神经网络已经在目标检测领域取得了很多的成果。

这是一个非常困难的问题，因为一张图片中可能会有多个物体，并且它们的位置和大小都不相同。

人脸识别人脸识别是指将图片中的人脸进行识别。

这是一个非常困难的识别问题，因为面部特征比较复杂，而且容易受到环境因素的影响。

但是，神经网络在人脸识别中也取得了不错的成果。

总结在计算机视觉领域，神经网络已经成为了一种非常重要的工具。

它可以自动地对图像进行分类、目标检测、人脸识别等等。

神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践引言我们生活在一个充满各种控制系统的时代，从自动驾驶汽车到智能家居，控制系统帮助我们完成各种任务，提高效率并提供便利。

然而，传统的控制方法难以应对复杂、非线性的系统，这就引出了神经网络控制的概念。

神经网络控制是一种使用神经网络模型来解决控制问题的方法，它可以有效地应对复杂系统的建模和控制。

本文将探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践，以及其优点和挑战。

神经网络控制的基本原理神经网络控制的基本原理是使用神经网络模型作为控制系统的核心，它可以模拟人类神经系统的行为和学习机制。

神经网络由多个神经元组成，每个神经元根据输入信号进行处理，然后将输出传递给下一层神经元。

通过在训练阶段调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的关系，并根据输入信号产生适当的控制信号。

神经网络控制的应用自动驾驶汽车自动驾驶汽车是神经网络控制在实际中的一个重要应用领域。

通过使用神经网络模型，自动驾驶汽车可以根据传感器收集的数据，自动控制车辆的加速、制动和转向，以实现自主驾驶。

神经网络可以学习不同驾驶情境下的最佳控制策略，并根据实时情况进行调整，提高驾驶的安全性和效率。

工业控制工业控制是另一个广泛应用神经网络控制的领域。

在传统的PID控制方法无法应对非线性、时变的工业过程时，神经网络控制可以提供更好的解决方案。

通过使用神经网络模型，可以对复杂的工业系统进行建模和控制，从而提高系统的稳定性和性能。

机器人控制机器人控制是神经网络控制的另一个重要应用领域。

通过使用神经网络模型，可以对机器人的运动控制、路径规划和任务执行进行精确控制。

神经网络可以学习适应不同任务和环境的控制策略，并根据实时反馈进行调整，提高机器人的操作精度和效率。

神经网络控制的优点非线性建模能力神经网络控制具有良好的非线性建模能力。

传统的线性控制方法难以对非线性系统进行精确的建模和控制，而神经网络模型可以学习非线性系统的动态特性，并提供更准确的控制策略。

神经网络的应用神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，通过训练数据集来学习和识别模式，并进行预测和决策。

随着大数据的不断涌现和计算能力的提高，神经网络在许多领域的应用也越来越广泛。

图像识别神经网络在图像识别领域有着广泛的应用。

以卷积神经网络（CNN）为代表的神经网络模型在图像识别任务中取得了显著的突破。

CNN通过在多层神经网络中使用卷积层、池化层和全连接层等结构，可以对图像的特征进行提取和分类。

这一技术已经被广泛应用于图像识别、人脸识别、车牌识别等领域。

自然语言处理神经网络在自然语言处理（NLP）领域也有着重要的应用。

递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型的出现，使得神经网络能够处理序列数据，如文本和语音等。

这些模型可以用于机器翻译、情感分析、文本生成等任务。

通过训练神经网络模型，提取文本的语义信息，可以更好地理解和处理自然语言。

推荐系统神经网络在推荐系统领域也发挥着重要的作用。

通过对用户的历史行为数据进行分析和建模，神经网络可以对用户进行个性化的推荐，提高用户的满意度和购买率。

深度神经网络（DNN）和协同过滤等技术常被应用于推荐系统中，帮助用户发现感兴趣的内容和产品。

金融预测神经网络在金融预测领域也有广泛的应用。

通过分析和建模历史数据，神经网络可以对金融市场进行预测，帮助投资者制定投资策略。

神经网络可以捕捉到金融市场的复杂非线性关系，对股票价格、汇率等进行预测。

这对于投资者来说具有重要的意义，可以提高投资的收益率和风险控制能力。

医学诊断在医学诊断领域，神经网络也有着潜在的应用。

通过对医学图像和患者病历数据的分析，神经网络可以帮助医生进行疾病诊断和预测。

例如，神经网络可以分析医学图像中的疑似恶性病变，提供辅助诊断的参考。

这对于提高病患的治疗成功率和提早发现病情的变化具有重要的帮助。

结论神经网络作为一种强大的计算模型，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测和医学诊断等领域。

神经网络在数据处理中的应用研究近年来，随着人工智能的不断发展和普及，神经网络作为一种重要的人工智能算法，也受到了越来越多的关注和应用。

神经网络的一大优势就是能够处理大量的数据，并从数据中提取出有用信息，因此在数据处理中有着广泛的应用。

一、神经网络在图像处理中的应用图像处理是神经网络在数据处理中的一个重要应用领域。

神经网络可以通过学习大量的图像数据，自动学习图像中的特征，并对图像进行分类、识别、重建等操作。

比如，现在的人脸识别技术、物体识别技术都是基于神经网络的。

另外，神经网络还可以用于图像降噪、图像增强、图像合成等任务，使得图像处理的效果更加出色。

二、神经网络在自然语言处理中的应用除了图像处理，自然语言处理也是神经网络在数据处理中的一个重要应用领域。

神经网络可以通过学习大量的语言数据，自动建立语言模型，并进行文本分类、标注、翻译、问答等任务。

比如，现在的机器翻译技术、语义分析技术、智能客服技术等都是基于神经网络的。

三、神经网络在金融数据分析中的应用金融数据分析是实现风险控制、股票预测等目标的重要手段。

神经网络可以通过学习大量的金融数据，自动分析、预测市场的变化，提高交易决策的准确性。

比如，现在的股票预测技术、风险评估技术等都是基于神经网络的。

四、神经网络在医疗数据处理中的应用医疗数据处理是神经网络在数据处理中的又一个应用领域。

神经网络可以通过学习大量的医疗数据，自动进行疾病诊断、预测疾病风险、辅助药物研发等任务。

比如，现在的肺部CT扫描自动诊断技术、癌症风险评估技术等都是基于神经网络的。

五、神经网络在音频数据处理中的应用音频数据处理也是神经网络在数据处理中的一个重要应用领域。

神经网络可以通过学习大量的音频数据，自动检测和识别音频信号中的音频事件、提取音频特征、音频分类和标记，为音频数据的分析和应用提供基础。

比如，现在的音乐推荐技术、语音识别技术、音乐自动分类技术等都是基于神经网络的。

总之，神经网络作为一种强大的数据处理和分析工具，在各个领域中都有广泛的应用。

神经网络的构建与应用研究神经网络是一种模仿人脑的计算方式，它由数个相互连接的处理元素组成。

这些元素被称为神经元，而它们之间的连接被称为神经网络。

神经网络被广泛应用在图像识别、语音识别、自然语言处理以及医疗诊断等领域。

本文将从神经网络的基本构建和应用研究两方面进行论述。

一、神经网络的构建神经网络的构建基于神经元，而神经元是神经网络中最基本的单位。

它拥有输入、处理和输出三个部分。

神经元的输入可以来自其他神经元的输出，也可以来自外部环境的刺激，如光线、声音、压力等。

神经元的输出可以被其他神经元所用，并可作为神经网络的输出结果。

神经元的处理过程一般由激活函数控制，它决定了神经元对输入信号的响应。

多个神经元之间的连接构成了神经网络。

神经网络可以分为三层，分别是输入层、隐含层和输出层。

其中输入层接收外部信号，隐含层与输出层则为处理信号和输出结果。

每一层之间的神经元之间都存在多个连接，而这些连接的权重将决定了神经元之间的响应强弱。

在构建神经网络时，我们还需要定义一个目标函数，用于衡量神经网络预测结果与真实结果之间的误差。

根据目标函数的不同，神经网络学习算法也存在着不同的类型。

常见的学习算法有反向传播算法（Backpropagation）、Hopfield网络、自组织映射网络（Self-Organizing Map）等。

二、神经网络的应用研究神经网络是一种机器学习的方法，其应用广泛，尤其是在计算机视觉和自然语言处理等领域。

下面我们将从这两个方面进行介绍。

1. 计算机视觉计算机视觉是神经网络最广泛的应用领域之一。

它通常用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

其中，深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前最流行的图像识别算法之一。

在CNN中，庞大的神经网络可以通过多次卷积和池化操作实现对图像的特征提取。

通过CNN的训练，神经网络可以自动学习到图像特征，从而将图像分类、识别和检测。

数学建模课程论文题目：胃癌的鉴别问题胃癌的鉴别摘要本文研究的是一个判别问题，关键是给出判别胃癌、萎缩性胃炎和非胃病的标准。

由于胃癌患者易误诊为萎缩性胃炎患者以及非胃病患者。

进行胃癌的鉴别主要是通过化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（X1）、蓝色反应（X2）、尿吲哚乙酸（X3）、中性硫化物（X4）。

本来从胃癌患者、萎缩性胃炎患者以及非胃病患者中一共抽取了12人进行指标化验，但是由于医护人员的疏忽，将化验结果搞混了。

现有以前对胃癌患者、萎缩性胃炎患者以及非胃病患者化验的结果各一例，依次为（228,134,0.20,0.11）、（150,117,0.07,0.06）、（135,108,0.02,0.12），混淆的化验结果见附件医学上一般根据临床的经验认为，患同一种病的人所表现出来的特征往往是相似的。

现在需要解决的问题如下：问题一：建立一种判别准则，把12例被混淆的化验结果区分开来。

问题二：根据判别准则，对题目给出的三个病人的化验指标如下：（210,142,0.10,0.08）、（180,120,0.08,0.21）、（150,130,0.05,0.14），区分他们各属于哪一类人群。

问题三：为了尽量不想让胃癌诊断为萎缩性胃炎或无胃病，也不想让萎缩性胃炎诊断为无胃病，是否应对现有的判定准则作出调整？试给出调整方案。

针对问题一，应用MATLAB编程，建立并且训练了两个神经网络，成功地把12例被混淆的数据区分出来，画出了他们的散点图，并给出了判别准则。

针对问题二，根据给出的判别准则，容易判断出这3例数据分别显示这三个病人得了萎缩性胃炎、胃癌和非胃病。

针对问题三，利用求解超定方程组的最小二乘解，给出了两个判别函数，用于准确的区分三类人群。

关键字：神经网络区分鉴别判别准则一、问题的重述和分析胃癌患者易误诊为萎缩性胃炎患者以及非胃病患者。

进行胃癌的鉴别主要是通过化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（X1）、蓝色反应（X2）、尿吲哚乙酸（X3）、中性硫化物（X4）。

脑神经网络的研究及其应用近年来，随着科技的不断发展，人类对脑神经网络的研究也取得了越来越重要的进步。

脑神经网络，指的是人类大脑神经细胞之间互相连结，相互作用形成的复杂的网络系统。

而在人工智能的领域中，脑神经网络也成为了研究的热点之一。

一、脑神经网络的研究脑神经网络的研究可以追溯到上世纪50年代，当时主要探讨的是人脑认知机制。

而在现代科学技术的帮助下，对脑神经网络的研究变得更加深入，也更加全面。

科学家们通过对模型的构建、模拟和实验，探讨了许多有关脑神经网络的重要问题。

例如，科学家们发现，突触可塑性是脑神经网络自适应学习的重要基础。

突触可塑性指的是神经元之间连接强度随时间的变化。

换言之，随着学习的时间的增加，神经元之间的连接会发生调整，以适应学习任务的不断变化。

此外，科学家们还发现，脑神经网络存在于人类的不同大脑区域，每个区域都具有不同的功能特点。

例如，辅助运动区与听觉区之间存在连接，可以帮助人类更好地完成语音理解等任务。

二、脑神经网络的应用脑神经网络的研究对于人工智能、医学等领域都有着广泛的应用。

下面就来说一说脑神经网络的几个具体应用：人类视觉、语音识别和医学。

1. 人类视觉脑神经网络模型在视觉识别方面的应用是最知名的。

因为人类视觉所需处理的信息非常之多，包括色彩、形状、深度等。

科学家们正试图使用深度学习模型来模拟大脑的处理方法，以达到更快速、更准确地处理视觉信息的目标。

例如，人脑的视网膜神经元就具有类似于卷积神经网络的工作方式。

它们负责监测图像中的视觉特征，然后二次处理，逐步产生对这些特征的理解。

这种方法已经应用于许多计算机视觉任务中，包括人脸识别、图像分割和自动驾驶等。

2. 语音识别对于语音识别来说，脑神经网络的应用也是非常重要的。

科学家们基于人脑语音识别的模型来开发了一系列语音识别的算法。

这些算法主要基于深度学习固有的能力，例如抽象特征提取，自我学习和自改进能力。

除此之外，其它的一些算法也具有相当的影响力，如高斯混合模型 (GMM-HMM)和隐马尔可夫模型 (HMM) 等。