神经网络【文献综述】

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。