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[课件]人工神经网络ANN及其MAtlab仿真PPT

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[课件]人工神经网络建模matlab.PPT

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• （ 5 ）神经网络可以用大规模集成 电路来实现．如美国用 256个神经 元组成的神经网络组成硬件用于识 别手写体的邮政编码．
四、反向传播算法（B-P算法）
• Back propagation algorithm
• 算法的目的：根据实际的输入与输出数据， 计算模型的参数（权系数）
• 1．简单网络的B-P算法
（2）网络说话
• 人们把一本教科书用网络把它读出来（当然需 要通过光电，电声的信号转换）；开始网络说 的话像婴儿学语那样发出“巴、巴、巴”的声 响；但经过B－P算法长时间的训练竟能正确读 出英语课本中 90％的词汇． • 从此用神经网络来识别语言和图象形成一个新 的热潮．
4、人工神经网络的基本特点
m
例如，若记
z w ix i
i 1
m
• 取激发函数为符号函数
1 , x0 , sgn( x ) 0 , x0 .
则
1 , y f (z) 0,
w x
i 1 m i i 1 i
m
i
, ,
w x
i
• S型激发函数：
1 f (x ) , x 1e
2、神经网络的数学模型
• 众多神经元之间组合形成神经网络，例如下图 的含有中间层（隐层）的B-P网络
• 图5 带中间层的B-P网络
3、量变引起质变------神经网络的作用
• （1）蚂蚁群
•
一个蚂蚁有50个神经元，单独的一个蚂蚁不能做 太多的事；甚至于不能很好活下去．但是一窝蚂蚁； 设有 10万个体，那么这个群体相当于500万个神经元 （当然不是简单相加，这里只为说明方便而言）；那 么它们可以觅食、搬家、围攻敌人等等．

Matlab神经网络工具箱介绍ppt课件

Matlab神经网络工具箱介绍ppt课件

自然语言处理
利用神经网络实现文本分类、机器翻译等功 能。
计算机视觉
通过神经网络提高图像识别、目标检测等任 务的准确率。
语音识别
利用神经网络实现更高效和准确的语音转文 字和语音合成。
控制与决策
在机器人、自动驾驶等领域，神经网络能够 提高系统的智能水平和决策能力。
THANKS.
MATLAB神经网络工具箱特点
易于使用 高度可定制 强大的可视化功能 广泛的集成
MATLAB神经网络工具箱提供了直观的图形用户界面，使得用 户可以轻松地创建、训练和测试神经网络模型。
用户可以根据需要自定义神经网络的架构、训练参数和性能指 标。
该工具箱支持数据可视化，使得用户可以更好地理解数据和神 经网络的性能。
初始化网络权重
随机初始化神经网络的权 重和偏置项。
训练神经网络
前向传播
根据输入数据计算输出结果， 计算误差。
反向传播
根据误差调整权重和偏置项， 更新网络参数。
选择优化算法
选择适合的优化算法，如梯度 下降、牛顿法等。
设置训练参数
设置训练轮数、学习率等参数 ，控制训练过程。
测试神经网络
01
测试数据集
混合模型
结合多种神经网络结构和 算法，实现更高效和准确 的预测。
MATLAB神经网络工具箱未来发展方向
集成更多算法
不断集成最新的神经网络算法，满足不同领域 的需求。
优化工具箱性能
提高工具箱的运行速度和稳定性，降低使用门 槛。
增强可视化功能
提供更丰富的可视化工具，帮助用户更好地理解和分析神经网络。
神经网络在人工智能领域的应用前景
MATLAB神经网络
02
工具箱

人工神经网络算法基础精讲ppt课件

人工神经网络算法基础精讲ppt课件
30
2.3学习规则
学习规则
在神经网络的学习中，各神经元的连接权值需按一定的规则
调整，这种权值调整规则称为学习规则。下面介绍几种常见的学习
规则。
1.Hebb学习规则
2.Delta（δ）学习规则
3.LMS学习规则
4.胜者为王学习规则
5.Kohonen学习规则
6.概率式学习规则
2.3学习规则
1.Hebb学习规则
突触结构示意图
1.3生物神经元的信息处理机理
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
神经元的兴奋与抑制
当传入神经元冲动，经整和使细胞膜电位升高，超过动作电位 的阈值时，为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末稍传出。 当传入神经元的冲动，经整和，使细胞膜电位降低，低于阈值时， 为抑制状态，不产生神经冲动。
④神经元的输出和响应是个输入值的综合作用的结果。
⑤兴奋和抑制状态，当细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋 状态，产生神经冲动；当膜电位低于阈值时，细胞进入抑制状态。
13
1.6激活函数
神经元的描述有多种，其区别在于采用了不同的激活函数，不 同的激活函数决定神经元的不同输出特性，常用的激活函数有如下 几种类型：
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron)模型，第一 次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工神 经网络研究的第一次高潮。
4
1.1人工神经网络发展简史
20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全盛时期，人们误以 为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题，而放 松了对“感知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起，人工神 经网络的研究进入了低潮。

matlab_人工神经网络(教学课件)

matlab_人工神经网络(教学课件)

• 翼长 • 1.78 • 1.96 • 1.86 • 1.72 • 2.00 • 2.00 • 1.96 • 1.74
触角长 类别 1.14 Apf 1.18 Apf 1.20 Apf 1.24 Af 1.26 Apf 1.28 Apf 1.30 Apf 1.36 Af
• • • • • • • •
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翼长 1.64 1.82 1.90 1.70 1.82 1.82 2.08
触角长 类别 1.38 Af 1.38 Af 1.38 Af 1.40 Af 1.48 Af 1.54 Af 1.56 Af
• 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长 分别为(l.24,1.80); (l.28，1.84)；（1.40，2.04）．问 它们应分别属于哪一个种类？
• 新思路：将问题看作一个系统，飞蠓的数据作为输 入，飞蠓的类型作为输出，研究输入与输出的关系。
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Байду номын сангаас
2、人工神经网络
2.1 人工神经网络概述
• 人工神经网络是由大量的、简单的处理单元 （称为神经元）广泛地相互连接而形成的复杂 网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征， 是一个高度复杂的非线性动力学系统。
分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类
• 哪一分类直线才是正确的呢？
• 因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的 问题．一般地讲，应该充分利用已知的数据信息 来确定判别直线．
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• 再如，如下的情形已经不能用分类直线的办法：
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• 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属 于Af类；(1.40，2.04）属于 Apf类．

人工神经网络ppt课件

人工神经网络ppt课件
LOGO
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率

第四课 MATLAB NN工具箱 人工神经网络理论及应用 教学课件

第四课 MATLAB NN工具箱 人工神经网络理论及应用 教学课件
第九页，共24页。
Net对象属性(shǔxìng)：函数属性 (shǔxìng)
定义了在权值调整，初始化，性能计算或训 练时采用的算法
adaptFcn：权值/阈值(yùzhí)调整 initFcn：初始化权值/阈值(yùzhí) performFcn：性能指标函数 trainFcn：训练函数信号处理
w (k 1 ) w (k ) Δ (k w 1 )
训练函数(hánshù)：traingdm 演示 ：nnd12mo
第十七页，共24页。
MATLAB BP算法: 学习(xuéxí)速率 可变BP
(k1) k kd ine c c((k k))
J(k1)J(k) J(k1)J(k)
训练(xùnliàn)函数：traingdx 演示 ：nnd12vl
25 训练周期
net.trainParam.time inf 最多训练时间
不同训练函数对应参数可能不同
第十二页，共24页。
Net对象(duìxiàng)属性：权值/阈 值
基于权值和阈值属性的访问方式(fāngshì)： IW 输入权值； LW 网络层权值； b 阈值(输入层+网络层)
演示
第十三页，共24页。
支持以下 (yǐxià)NN模型：
感知器 BP网络 RBFN网络 竞争型网络 自组织网络 反响网络
时延网络(wǎngluò)
NARX网络 (wǎngluò)
自定义网络 (wǎngluò)
第三页，共24页。
MATLAB NN工具箱功能 (gōngnéng)
NNET 5.0含近200个工具箱函数，包括 (bāokuò)：
பைடு நூலகம்Δ(k w ) g (k) 0
训练(xùnliàn)函数：trainrp

【学习课件】第5章人工神经网络matlab工具箱

【学习课件】第5章人工神经网络matlab工具箱

2021/7/9
18
3 前馈神经网络(BP网络)
2021/7/9
19
3.1 前馈神经网络(BP网络)的特点
非线性映照能力：神经网络能以任意精度逼 近任何非线性连续函数。在建模过程中的许 多问题正是具有高度的非线性。
并行分布处理方式：在神经网络中信息是分 布储存和并行处理的，这使它具有很强的容 错性和很快的处理速度。
除某一变量引起的系统误差与原系统误差的 比值的大小来压减输入变量。
输出变量即为系统待分析的外生变量（系统 性能指标或因变量），可以是一个，也可以
是多个。一般将一个具有多个输出的网络模
型转化为多个具有一个输出的网络模型效果 会更好，训练也更方便。
2021/7/9
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3.3 BP网络数据的预处理
由于BP神经网络的隐层一般采用Sigmoid 转换函数，为提高训练速度和灵敏性以及 有效避开Sigmoid函数的饱和区(即输入值 若大于1，则取为1)，一般要求输入数据的 值在0~1之间(每个数都除于最大值)。
net.trainFcn：训练算法。缺省为 ’trainlm’， 即Levenberg-Marquardt算法。还可使用 ‘traingdx’，即带动量的梯度下降算 法；’traincgf’，即共轭梯度法。
其它可看matlab帮助:help->contents-> Neural
Network Toobox-> Network Object Reference;
多变量系统：神经网络的输入和输出变量的数 目是任意的，对单变量系统与多变量系统提供 了一种通用的描述方式，不必考虑各子系统间 的解耦问题。
2021/7/9
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3.2 BP网络输入/输出变量的确定

机器学习(MATLAB版)ch07-人工神经网络 教学课件

机器学习(MATLAB版)ch07-人工神经网络 教学课件

2.通用的误差逆传播算法
2.通用的误差逆传播算法
2.通用的误差逆传播算法
2.通用的误差逆传播算法
需要指出的是，BP 算法通常有两个版本:全样本梯度 BP 算法和单样本梯度 BP算法。全样本梯度 BP 算法 在每次选代时对所有样本计算损失函数总误差，然后再用梯度下降法更新参数(权重矩阵和偏置向量)的值。 而单样本梯度 BP 算法每次对一个样本进行前向传播，计算对该样本的误差，然后更新参数值。这种模式 可以天然地支持“增量学习”或“在线学习”，即动态地加入新的训练样本进行学习。 算法 7.4 是单样本梯度BP 算法。如果需要得到全样本梯度 BP 算法，只需这样操作因为在多样本的情况 下，输出层的误差项是所有样本误差的算术平均值，故在误差逆传播计算梯度时，在每一层对每个样本都 计算对权重矩阵和偏置向量的梯度值，然后计算它们的算术平均值。
1.M-P神经元
神经元的作用是对输入向量的分量进行加权求和并加上位移，最后经过函数 f处理后产生输出: 写成向量形式为:
即先计算输入向量与权重向量的内积并加上位移，再送入一个函数进行变换，最后得到输出。这个函数称 为“激活函数”。理想的激活函数是单位阶跃函数:
1.M-P神经元
它将输入值映射为输出值“1”或“0”，显然，“1”对应于神经元兴奋，“0”对应于神经元抑制。由 于单位阶跃函数是不连续的，因此实际中常用 Sigmoid 函数作为激活函数。典型的 Sigmoid 函数表达式 如下:
2.感知器模型
3.多层前馈神经网络
需注意的是，感知器只有输出层神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元，其学习能力非常有 限。用于分类任务时，神经网络一般有多层，第一层是输入层，对应着输入向量，神经元的个数等于特征 向量的维数。 输入层不对数据进行任何处理，只是将输入数据送入下一层进行计算。 中间层称为隐含层(也称为隐层)，可能有多个隐层。 最后是输出层，神经元的数量是要分类的类别数，输出层的输出结果用来做分类预测。

《神经网络与matlab》PPT课件

《神经网络与matlab》PPT课件

MATLAB的神经网络工具箱简
介 构造典型神经网络的激活函数，使设计者对所选
网络输出的计算变成对激活函数的调用。 根据各种典型的修正网络权值的规则，再加上网 络的训练过程，利用matlab编写各种网络设计和训练 的子程序。 设计人员可以根据自己的需要去调用工具箱中有 关的设计和训练程序，将自己从繁琐的编程中解脱出 来，提高工作效率。
1. 问题描述
通过对函数进行采样得到了网络的输入变 量P和目标变量T：
P=-1：0.1:1; T=[-0.9602 -0.577. -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609 0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930 -0.1647 0.0988 0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2189 -0.3201]
说Байду номын сангаас：
参数TFi可以采用任意的可微传递函数，比如transig， logsig和purelin等； 训练函数可以是任意的BP训练函数，如trainm，trainbfg， trainrp和traingd等。BTF默认采用trainlm是因为函数的速度 很快，但该函数的一个重要缺陷是运行过程会消耗大量的内 存资源。如果计算机内存不够大，不建议用trainlm，而建议 采用训练函数trainbfg或trainrp。虽然这两个函数的运行速度 比较慢，但它们的共同特点是内存占用量小，不至于出现训 练过程死机的情况。
函数类型 输入函数
其它
函数名 称
netsum netprcd concur dotprod
函数用途
输入求和函数 输入求积函数 使权值向量和阈值向量的结构一致 权值求积函数

人工神经网络ANN方法简介文档课件

人工神经网络ANN方法简介文档课件

神经元的输出是激活函数对加 权输入的响应，可以是一个二 进制值（0或1）或一个连续的 值。
激活函数
激活函数决定了神经元的输出方式，是神经网络 中的非线性因素。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、 Tanh函数等。
不同的激活函数适用于不同的应用场景，选择合 适的激活函数可以提高神经网络的性能。
人工智能与神经网络的融合将促进多学科交叉，推动相关领 域的发展和进步。
感谢观看
THANKS
反向传播是根据输出误差逆 向计算各层神经元的误差， 并据此调整权重的过程。
前向传播和反向传播的结合实 现了神经网络的训练和学习过
程。
03
常见的人工神经网络模型
多层感知器
总结词
基本的人工神经网络模型，适用于模式分类和回归问题。
详细描述
多层感知器是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出 层组成。它通过反向传播算法进行训练，通过不断调整权重 和偏置项来最小化输出层和目标值之间的误差。
新型神经网络模型如卷积神经网络（ CNN）、循环神经网络（RNN）和 生成对抗网络（GAN）等将继续得 到深入研究，以解决更复杂的问题。
新型神经网络模型将应用于更多的领 域，如自动驾驶、智能制造、医疗诊 断等，提高生产效率和生活质量。
人工智能与神经网络的融合发展
人工智能与神经网络的融合将进一步加深，形成更加智能化 的系统，推动人工智能技术的发展和应用。
图像识别
用于人脸识别、物 体检测、图像分类 等。
自然语言处理
用于机器翻译、情 感分析、问答系统 等。
金融领域
用于股票预测、风 险评估等。
02
人工神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是人工神经网络的基本 单元，模拟人脑神经元的工作 方式。

神经网络PPT课件-基于MATLAB算法(BP.遗传算法.RBF.小波)

神经网络PPT课件-基于MATLAB算法(BP.遗传算法.RBF.小波)

正因为人工神经网络是对生物神经网络的模仿，它具有一些传统 逻辑运算不具有的优点。主要包括： 一、非线性。非线性是自然界的普遍特性。人脑的思考过程就是 非线性的。人工神经网络通过模仿人脑神经元结构的信息传递过 程，可以进行线性或者非线性的运算，这是人工神经网络的最特 出的特性。
二、自适应性。神经网络的结构中设置了权值和阈值参数。网络 能够随着输入输出端的环境变化，自动调节神经节点上的权值和 阈值。因此，神经网络对在一定范围变化的环境有பைடு நூலகம்强的适应能 力。适用于完成信号处理、模式识别、自动控制等任务。系统运 行起来也相当稳定。
③引入陡度因子
误差曲面上存在着平坦区域。权值调整进入平坦区的原因是神经元输出进入了转 移函数的饱和区。如果在调整进入平坦区域后，设法压缩神经元的净输入，使其 输出退出转移函数的饱和区，就可以改变误差函数的形状，从而使调整脱离平坦 区。实现这一思路的具体作法是在原转移函数中引入一个陡度因子。
BP神经网络的MATLAB算法
BP神经网络模型
• BP (Back Propagation)神经网络，即误差反向传播算法的学习过 程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入 层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各 神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息 变化能力的需求，中间层可以设计为单隐含层或者多隐含层结 构；最后一个隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步 处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界 输出信息处理结果。
l n 1 l
m n a
l log 2 n
步骤2：隐含层输出计算 根据输入变量 X，输入层和隐含层间连接权值 ij 以及隐含层阈值 a， 计算隐含层输出H。
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神经网络在环境科学与工程中的应用
• 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
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
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。
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(40-60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
神经网络在环境科学与工程中的应用
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。
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（Artificial Neural Netwroks，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。
信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 . 2 生
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。
电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触 输 出
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。
神经网络基本模型
电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触 输 出
年5～12月全湖共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，
人工神经网络ANN及其 MAtlab仿真
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。
BP网络建模特点： •非线性映照能力：神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函 数。在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性。 •并行分布处理方式：在神经网络中信息是分布储存和并行处理的， 这使它具有很强的容错性和很快的处理速度。 •自学习和自适应能力：神经网络在训练时，能从输入、输出的数 据中提取出规律性的知识，记忆于网络的权值中，并具有泛化能 力，即将这组权值应用于一般情形的能力。神经网络的学习也可 以在线进行。 •数据融合的能力：神经网络可以同时处理定量信息和定性信息， 因此它可以利用传统的工程技术（数值运算）和人工智能技术 （符号处理）。 •多变量系统：神经网络的输入和输出变量的数目是任意的，对单 变量系统与多变量系统提供了一种通用的描述方式，不必考虑各 子系统间的解耦问题。
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。
信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 . 2 生 黑箱
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。
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
BP神经网络在环境科学与工程中的应用
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、生态） 系统的模拟与预测等方面获得了广泛的应用 。