神经网络【文献综述】

在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。
2.人工神经网络的概况
2.1人工神经网络的应用
神经网络的应用已经涉及到各个领域，且取得了很大的进展。
图像处理：对图像进行边缘监测，图像分割，图像压缩和图像恢复。
机器人控制：对机器人轨道控制，操作机器人眼手系统，用于机械手的故障诊断及排除，智能自适应移动机器人的导航，视觉系统。
医疗：在乳房癌细胞分析，移植次数优化，医院费用节流，医院质量改进等方面均有应用。
2.2人工神经网络的趋势
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
1.2神经网络控制
神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。

文献综述电气工程及自动化BP神经网络研究综述摘要：现代信息化技术的发展，神经网络的应用范围越来越广，尤其基于BP算法的神经网络在预测以及识别方面有很多优势。

本文对前人有关BP神经网络用于识别和预测方面的应用进行归纳和总结，并且提出几点思考方向以作为以后研究此类问题的思路。

关键词：神经网络；数字字母识别；神经网络的脑式智能信息处理特征与能力使其应用领域日益扩大，潜力日趋明显。

作为一种新型智能信息处理系统，其应用贯穿信息的获取、传输、接收与加工各个环节。

具有大家所熟悉的模式识别功能，静态识别例如有手写字的识别等，动态识别有语音识别等，现在市场上这些产品已经有很多。

本文查阅了中国期刊网几年来的相关文献包括相关英文文献，就是对前人在BP神经网络上的应用成果进行分析说明，综述如下：（一）B P神经网络的基本原理BP网络是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阀值，使网络的误差平方最小。

BP网络能学习和存贮大量的输入- 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，如图上图。

其基本思想是通过调节网络的权值和阈值使网络输出层的误差平方和达到最小，也就是使输出值尽可能接近期望值。

（二）对BP网络算法的应用领域的优势和其它神经网络相比，BP神经网络具有模式顺向传播，误差逆向传播，记忆训练，学习收敛的特点，主要用于：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储；（4）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；]9[BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。

毕业论文文献综述应用物理神经网络人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制人工神经元的研究起源于脑神经元学说。

19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。

人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。

但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。

人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。

虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。

而普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。

元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。

人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。

1.绪论 (3)1.1 神经网络的提出与发展 (3)1.2神经网络的定义 (3)1.3神经网络的发展历程 (4)1.4 神经网络研究的意义 (6)2.BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络介绍 (7)2.2 BP算法的研究现状 (7)2.3 BP网络的应用 (8)2.4基本结构与学习算法 (8)2.5 动作过程 (11)2.6 主要特点及参数优选 (13)3.BP网络在复合材料研究中的应用 (15)3.1 材料设计 (15)3.2 性能预测 (16)2．4损伤检测和预测 (17)2.5 结论 (17)致谢： (18)BP神经网络综述摘要：本文阐述了人工神经网络和神经网络控制的基本概念特点以及两者之间的关系，讨论了人工神经网络的两个主要研究方向神经网络的VC 维计算和神经网络的数据挖掘，着重介绍了人工神经网络的工作原理和神经网络控制技术的应用首先介绍了神经网络的发展历程，随后对BP神经网络的学习方法分为了导师知识学习训练和模式识别决策，并重点分析了导师知识学习训练的网络结构和学习算法，最后介绍了BP神经网络在性能预测中的应用。

关键词：人工神经网络；神经网络控制；应用；维；数据挖掘Abstract:It expounds the basic concepts, characteristics of the artificial neural network and neural network control and the relationship between them.It discusses two aspects: the Vapnik-Chervonenkis dimension calculation and the data mining in neural nets.And the basic principle of artificial neural networks and applications of neural network control technology are emphatically introduced. Key words:Artificial Neural Networks; Neural Network Control;this paper introduces the developing process of neural networks, and then it divides the learning methods of BP neural network into a inst ructor knowledge learning training and pattern recognition decisions, and focus on analysis of the network structure and learning algorith m of knowledge and learning mentors training .And finally it introduc es the applications of BP neural network in performance prediction.Application;Vapnik-Chervonenkis Mimension;Data Mining1.绪1.1 神经网络的提出与发展系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。

人工神经网络综述摘要：人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分，它的提出是基于现代神经科学的相关研究，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.首先论述了人工神经网络的发展历程,并介绍了几种常见的模型及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。

关键词：神经网络、分类、应用0引言多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元.特别是近二十年来. 对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。

大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统.在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“人工神经网络”。

神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动.1 人工神经网络概述1.1 人工神经网络的发展人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。

1。

1。

1 人工神经网络发展初期1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性,他们提出了第一个神经计算模型,即神经元的阈值元件模型，简称MP 模型，这是人类最早对于人脑功能的模仿。

他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强,为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究.1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron）,用来进行分类，并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。

脑神经网络的发展与功能研究综述近年来，随着计算机科学和神经科学的不断发展，人们对脑神经网络的研究也取得了长足的进展。

脑神经网络是指大脑中神经元之间的复杂连接，是神经科学领域的一个重要研究方向。

本文将从不同的角度对脑神经网络的发展与功能进行综述。

一、脑神经网络的发展历程脑神经网络的研究始于20世纪50年代的神经科学领域。

当时，科学家们通过电生理研究发现，神经元之间存在着复杂的非线性关系，这些关系极大地影响了神经元之间信息的传递。

这一发现促使神经科学研究者开始探究神经元之间的连接方式以及神经元之间信息传递的机制。

1960年代初期，David Marr等人提出了神经科学中著名的“认知模型”，该模型将大脑分为一系列的处理层次，这种结构对后来的神经科学研究表述起到了重要的指导作用。

而在20世纪70年代，计算机科学的发展使得科学家们能够实现计算机模拟大脑神经网络的功能，这引发了大量的研究。

21世纪初期，脑神经网络的研究进入了高速发展期。

随着计算机技术、机器学习、人工智能等领域的不断发展，神经网络的构建和仿真技术得到了极大的提高，同时大量神经科学的实验数据也为神经网络模型构建提供了更加精准的数据来源。

现在，利用神经网络来解决各种问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等已经成为一个热门的研究领域。

二、脑神经网络的结构和功能2.1 精度脑神经网络的能力在于它的高精度。

由于大脑神经元之间的连接非常复杂，通过恰当的调整神经元之间的权重和阈值，神经网络可以非常准确地模拟大脑的功能。

因此，神经网络也被应用于各种需要高精度处理的领域，例如金融投资、股票预测等等。

2.2 学习和适应神经网络的另一个重要优点就是，它具有学习和适应能力。

大脑神经元之间的连接关系会随着经验的积累而不断变化，这使得人类能够适应新的环境和学习新的技能。

同样，神经网络也能够通过学习输入和输出之间的映射，不断调整神经元之间的权重和阈值，使得其能够逐渐适应不同的输入和输出。

【matlab代做】神经网络手写数字识别文献综述基于神经网络的手写体数字识别系统1 前言自1946年第一台计算机面世以来，让电脑能说会看，能写会画，使人与计算机的交流更加充分融洽，就成为电脑专家们努力追求的目标。

其中计算机的输入技术也由最早的磁带输入到键盘鼠标操作，然而，笔输入的更加直观方便使之成为每个人的梦想。

1987年，美国电气和电子工程师学会IEEE(institute for electrical and electronic engineers)在圣地亚哥召开了盛大规模的神经网络国际学术会议，国际神经网络学会(international neural networks society)也随之诞生。

1990年IEEE神经网络会刊问世，各种期刊的神经网络特刊层出不穷，神经网络的理论研究和实际应用进入了一个蓬勃发展的时期[1]。

目前关于人工神经网络的定义尚不统一[2]，例如，美国神经网络学家Hecht Hielsen 关于人工神经网络的一般定义是：“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。

综合人工神经网络的来源、特点及各种解释，可以简单表述为：人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。

神经网络经过训练可有效地提取信号、语音、图像、雷达、声呐等感知模式的特征，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、自适应、抽象或概括等问题。

2 手写体数字识别系统的现状2.1手写体数字识别手写体字符的识别是多年来的研究热点，在过去的数十年中，研究者们提出了许许多多的识别方法。

数字识别问题是根据待识别数字符号的特征观察值将其分类到0-9共10个类别中去。

手写体数字识别方法大致可以分为两类[3]:基于统计的识别方法和基于结构的识别方法。

统计法所使用的技术大致有一下几类:1) 模板匹配法2) 从像素点统计分布的角度来抽取特征，主要的方法有:采样点方法，矩方法、特征轨迹方法等。

WIND一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。

人工神经元模型的基本结构如图 1所示。

图中X=(x 1, x 2, … x nT∈ R n表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。

其表达式为 y i =f(nj =iΣw ij x j+θi式中, f (·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。

图 1(二人工神经网络的发展人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。

人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。

在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。

60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。

造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。

这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。

80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。

这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。

神经网络模型在旅游领域的应用研究文献综述在当今信息技术高度发达的时代，神经网络作为一种重要的人工智能技术，被广泛应用于各个领域中。

旅游作为人们精神文化需求的重要组成部分，也受益于神经网络模型的研究与应用。

本文将对神经网络在旅游领域的应用进行综述，旨在深入探讨神经网络模型对旅游的促进作用，并展望未来的发展趋势。

一、神经网络模型在旅游推荐系统中的应用旅游推荐系统是利用神经网络模型对用户的历史行为和个人偏好进行分析，从而提供个性化的旅游推荐服务。

该模型通过学习用户的购物记录、点评内容以及社交网络信息等数据，建立个性化的旅游推荐模型，从而提高用户的满意度和旅游业的效益。

通过神经网络模型的应用，旅游推荐系统能够更加准确地理解用户的需求，精准推荐旅游线路、景点和酒店等，为用户提供更好的旅游体验。

二、神经网络模型在旅游市场预测中的应用旅游市场预测是指根据历史数据和市场环境分析，运用神经网络模型对未来旅游市场的需求、趋势和变化进行预测。

通过建立适当的神经网络结构和算法模型，可以更加精确地预测未来旅游市场的供求关系，为旅游从业者提供决策支持。

神经网络模型的应用将有效地为旅游企业的市场调研和战略制定提供科学依据，优化资源配置，提高市场竞争力。

三、神经网络模型在旅游交通路线规划中的应用旅游交通路线规划是指根据旅游者的出发点、目的地以及时间等要素，通过神经网络模型的学习和优化，给出最佳的旅游交通路线。

旅游者可以通过相关的应用程序，在输入出发地和目的地后，神经网络模型会根据历史数据和实时交通状况，给出最准确、最优化的交通路线，为旅游者提供便利和舒适的出行体验。

四、神经网络模型在旅游风险评估中的应用旅游风险评估是指对旅游目的地的安全性和可靠性进行评估和预测。

神经网络模型通过对历史旅游安全数据的学习与分析，可以建立旅游风险评估模型，对旅游目的地进行风险指数评估，并提供相应的风险和安全建议。

这对于旅游者在选择旅游目的地和制定旅游计划时非常重要，能够避免潜在的危险和风险，提高旅游的安全性和质量。

神经网络最新发展综述
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是近十年来以快速发展
著称的人工智能领域的重要技术，它模仿了人脑神经元之间的信息传播机制，通过模拟人脑的活动实现智能。

深度神经网络在语音识别、自然语言
处理、图像处理、模式识别、机器人、认知计算等方面取得了重大成果，
得到越来越广泛的应用。

DNN的最新发展可分为三个方面：一是模型架构发展，包括Convolutional Neural Network（CNN）、Recurrent Neural Network （RNN）、Generative Adversarial Network（GAN）等。

二是针对计算机
视觉和自然语言处理应用的模型改进，包括普通应用网络架构，如ResNet、Inception、DenseNet等模型架构；RNN模型的改进，如LSTM、GRU等模型架构；以及GAN模型架构的研究，如DCGAN、WGAN等。

三是应
用DNN技术的新领域，涉及社交媒体安全、无人驾驶、医疗诊断、金融风
控等各个行业。

近几年来，深度神经网络技术发展迅速，应用越来越广泛，也见证了
它的发展势头。

对于完善深度神经网络模型，需要解决许多关键科学问题，研究者持续对深度神经网络模型进行精细化研究、优化、细节调整，以应
对新的应用场景，从而更好地利用深度神经网络的能力。

未来，深度神经网络技术的发展将继续加速。

人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。

该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。

最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。

关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。

The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。

人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存而改造自然，在探索自然的过程中，先是利用机械拓展了自身的体力，强化和延伸了自我能力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，计算工具，甚至是计算机等一系列工具来强化自身的脑力，使人能够更加专注于对自然的探索。

复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。

其数字计算能力比人脑更强，做得更迅速、更准确。

计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。

要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。

人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。

在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。

关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。

2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。

逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。

而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。

人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

神经网络综述宁波工程学院Ningbo University of Technology摘要：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。

生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

Neural network can point the two, the one is biological neural network,the other one is artificial neural network.Biological neural networkis a kind likes Structure of synaptic connection of brain that can do the mathematical model of information processing .Biological neural networkis is uesd to produce biological consciousness, help to think and act.Artificial neural network is an abstraction and simulation of the basic characteristics of the human brain; and also it is a kind of imitating the behavior characteristics of Animal neural networks for distributed parallel algorithm which is for mathematical model of information processing.人的大脑和计算机技术一直是科技前沿的研究方向，自从神经网络的出现，两个不相干的领域慢慢地结合在一起。

神经网络压缩与加速研究的国内外文献综述当前，针对深度神经网络的压缩与加速，其主要方法有网络剪枝、网络量化、低秩分解、紧凑卷积核和知识蒸馏。

以下分别对这五种方法研究现状进行介绍。

（1）网络剪枝网络剪枝可以去除深度网络模型中冗余的、不重要的参数来减少模型参数量。

前期的剪枝方法，如基于非结构化的，精度理论上较高但需下层的硬件和计算库对其有比较好的支持。

而结构化剪枝方法可以很好地解决上述问题，因此近年来的研究很多是集中在结构化上。

对于非结构化剪枝，早在20世纪九十年代Le Cun等人[8]提出了最优化脑损失策略，该方法基于二阶导数来判定参数是否裁剪，可以达到更高的准确度同时又降低网络复杂度，确保精度损失最小化。

Sriniva等人[9]提出通过建立参数的显著性矩阵来删除不显著的参数，该方法无需使用训练数据和反向传播，运行速度较快。

非结构化剪枝的代表性工作为Han等人[10]的工作，由权重的大小判断权值所含有的信息量进行修剪，剪去数值小于给定阈值的不重要连接及对应参数，大大减少网络参数量，该方法在AlexNet模型上实现了9倍的压缩，在VGG －16模型实现了3倍压缩。

为解决非结构化修剪方法迭代收敛慢，运算效率不足的问题，众多研究开始转向结构化剪枝方法。

这类方法通过度量滤波的显著性，将显性滤波移除进而实现网络预测加速。

Li等人[11]使用滤波器参数的L1范数来判断滤波器权重的显著性，删除不显著的滤波器，从而达到模型压缩的目的。

Molchanov等人[12]基于一阶泰勒展开寻找使损失函数变化最小的滤波器，并将其设定为显著性滤波器。

Luo等人[13]提出了ThiNet网络结构，开始研究下一层滤波器输入通道的重要性，滤波器是否被剪去取决于下一层而不是直接只考虑当前层。

此方法在ImageNet 分类任务上，在ResNet-50模型中加速了 2.26 倍，模型大小压缩了2.06 倍，仅增加了0.84%的分类误差。

（2）网络量化网络模型量化目前包含两个研究方向：其一为权值共享，基本思想就是多个网络连接的权重共用一个权值，如聚类方式共享和哈希方式共享；其二为权值精简，即权值的低比特表示，主要是定点量化。

文献综述*************************************神经元网络*************************************同济大学经济与管理学院摘要本文通过搜索与神经元网络相关的各种文献资料,学习研究现有神经元网络理论知识, 并集中的总结国内外相关研究和应用的现状,聚焦了当今社会对神经元网络的研究热点。

本文综合前人研究成果,结合自身理解提出相关的问题和看法,并预测了神经元网络的发展趋势。

前言人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。

它是神经网络的基本处理单元,利用人工神经元，可以构成各种不同拓扑结构的神经网络。

人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程以反应人脑某些特性的计算结构。

它不是人脑神经系统的真实描写，只是特的某种抽象、简化和模拟。

人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。

因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。

最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。

因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。

但目前人工神经网络的研究还存在应用面窄、结果缺乏精确性、可信度等问题。

本文将综述性的回顾该研究历史，并聚焦当今社会对神经元网络的研究热点，介绍相关研究理论及成果。

同时对该研究中存在的部分问题提出看法和建议，提出神经网络未来发展趋势。

正文1、人工神经网络起源和发展人工神经网络至今经历了萌芽期、第一高潮期、反思期、第二高潮期、再认识与应用期。

1)萌芽期（20世纪40年代）：1943 年心理学家W.McCulloch 和数学家W.Pitts 合作提出了最早的神经元数学模型（MP 模型，如图1 所示），开创了神经科学理论研究的时代。

基于人工神经网络的预测研究的文献综述第一篇：基于人工神经网络的预测研究的文献综述基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松引言随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。

人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。

但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。

随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。

当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。

随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。

在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。

这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。

通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。

正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。

因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。

从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。

神经网络技术综述摘要本文系统地论述了神经网络理论发展的历史和现状，在此基础上，对其主要发展趋向和所涉及的前沿问题进行了阐述。

首先介绍了神经网络的发展、优点及其应用领域和存在的问题。

分析结果表明这些融合方法具有很好的发展前景。

关键词：神经网络，泛化能力，神经计算，进化计算，基于神经科学和数学的研究，神经网络，小波分析，混沌，粗糙集，分形理论The Summarization of Neural Network TechnologyAbstract This is a survey paper of the development and forward problems of neural network theory. At first, development, merits and application of neural network are introduced in this paper briefly. Then, its several research hotspots, such as combination between neural network and wavelet analysis, chaos, rough sets, fractal theory, and their application fields and existent questions, are discussed in particularly. Analysis results imply that these combination methods have good development foreground.Key words：neural network theory, neural computing, evolutionary computing, study based on neurosciences and mathematics neural network, wavelet analysis, chaos, rough sets, fractal theory1 引言多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元。