神 经 网 络 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。

bp神经网络的应用综述近年来，人工神经网络（ANN）作为一种神经网络形式在不断发展，因其计算能力强，对现实世界较好地识别和适应能力，已得到越来越广泛的应用，其中，BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。

BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法，具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，具有非常广泛的应用场景。

它可以用来解决实际问题。

首先，BP神经网络可以用来解决分类问题。

它可以根据给定的输入向量和输出向量，训练模型以分类相关的输入特征。

这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。

例如，BP神经网络可以用来识别照片中的面孔，帮助改进自动门的判断等。

此外，BP神经网络还可以用于计算机视觉，即以计算机图像识别的形式进行图像处理。

通常，计算机视觉技术需要两个步骤，即识别和分析。

在识别步骤中，BP神经网络可以被用来识别图片中的特征，例如物体的形状、大小、颜色等；在分析步骤中，BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。

此外，BP神经网络还可以用于机器人技术。

它可以用来识别机器人环境中的物体，从而帮助机器人做出正确的动作。

例如，利用BP神经网络，机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。

最后，BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。

这种系统可以利用各种传感器和摄像机，搜集周围环境的信息，经过BP神经网络分析，判断当前环境的安全程度，及时采取措施，以达到更好的安全驾驶作用。

综上所述，BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，拥有非常广泛的应用场景，可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。

然而，BP神经网络也存在一些问题，例如训练时间长，需要大量的训练数据，容易受到噪声攻击等。

因此，研究人员正在积极改进BP神经网络，使其能够更好地解决各种问题。

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。

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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。

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。

神经网络与人工神经网络控制综述摘要：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，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，并对该技术的发展趋势做出了预测。

关键词：神经元；人工神经网络；神经网络控制；应用Abstract:It expounds the basic concepts, characteristics of the artificial neural network and neural network control and the relationship between them, and the basic principle of artificial neural networks and applications of neural network control technology are emphatically introduced, then the development trend of the technology has been forecasted.Keyword: Nerve Cell; Artificial Neural Networks; Neural Network Control; Application 1 人工神经网络与神经网络控制的基本概念和特点人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

基于人工神经网络的控制（ANN—based Control）简称神经网络控制（Neural Control）。

[1]1.1人工神经网络1.1.1 生物神经元模型自20世纪40年代，随着神经解剖学、神经生理学以及神经元的电生理过程等的研究取得突破性进展，人们对人脑的结构、组成及最基本工作单元有了越来越充分的认识。

神经网络最新发展综述学校：上海海事大学专业：物流工程姓名：周巧珍学号：201530210155神经网络最新发展综述摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。

目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。

通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。

本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。

关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data1 引言实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。

网络天地175动态学习深度神经网络综述田晓艳摘要：深度神经网络是一种非常有效的机器学习方法，然而传统的算法均无法处理动态问题。

因此，介绍了一种最近提出的能够动态学习的深度神经网络永续学习机算法。

该算法能够实现对新增数据的动态学习，并且算法执行速度较快。

通过对文献的分析表明，该算法是一种拥有非常广泛应用价值的深度学习算法。

关键词：动态学习；深度；神经网络1、永续学习机模型的实现永续记忆的原理与实现方法永续记忆的最终目的是能够实现永续学习，也就是对于新的数据信息能够动态的学习出新的分类。

以MNIST 手写数字数据集为例，让模型学习识别出一组图像，在MNIST 手写数字数据集中取出前75个数字图像，并将它们分配给任意类别。

这样就存了75个唯一类，每一个类与一个唯一的特定数字相关联。

该模型的任务就是要识别图像并为其分配正确的类。

将75个数字中的前50传统的通过训练学习的样例，剩余的25个作为动态学习的样例。

前50个训练样本采用典型的SGD 训练并在训练后丢弃，也就是说这50个样例在后面的学习中不能被用来同化新类别样例。

后25个样例采用PSGD 训练并被阻止插入。

存储与召回DNN 模型为了实现存储与召回，设计两个相应的DNN 模型。

存储DNN 是大小为784×100×75的典型的分类器，Softmax 输出层对应于75个分类。

除了50个训练类别之外，75个可能的分类还提供25个冗余（未使用）分类，以供后续学习训练。

存储DNN 将图像作为输入，将生成的类作为输出。

召回DNN 的大小为75x100x784，以分类作为输入，并在输出处合成训练图像。

两个DNN 均使用带偏置项的Sigmoids 激活函数 ，在输出层使用零偏置(zero-bias)。

存储和召回DNN 均是独立训练的，仅使用前50个图像，采用非批处理随机梯度下降进行100次full-sweep 迭代[ , ]。

使用平行（100x ）抖动w/ dropout 正则化策略进行训练。

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。

人工神经网络综述引言人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）可以概括的定义为：由大量简单的高度互连的处理元素（神经元）所组成的复杂网络计算系统。

它是在现代神经科学研究成果基础上提出的，反映了人脑功能的若干基本特征，是模拟人工智能的一条重要途径。

最普通形式的神经网络就是对人脑完成特定任务或感兴趣功能的方法进行建模的机器。

人工神经网络既可以用硬件实现，也可以用软件实现；既可以看做一种计算模式，也可以看做一种认知模式。

因此，从某种意义上说，人工神经网络、并行分布处理（Parallel Distributed Processing，简称PDP）、神经计算机是同一概念。

神经网络在两个方面与人脑相似：①神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的；②互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。

1神经网络基础知识1.1神经元模型神经元是神经网络的基本处理单元，它是人工神经网络的设计基础。

人工神经网络是模拟或学习生物神经网络（Biological Neural Network，BNN）信息处理功能的信息处理模型。

因此，要了解人工神经元模型首先必须了解生物神经元模型。

1.1.1生物神经元的结构生物神经元是大脑的基本单元。

虽然存在多种生物神经元，但其基本结构是相似的，即一个生物神经元由一个细胞体、大量的树突和轴突构成。

细胞体相当于一个初等处理器，由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。

树突也称枝晶，为细胞体向外伸出的许多树状分枝，它相当于细胞的输入端，接受来自四面八方的传入神经冲动、兴奋或抑制信号。

轴突即神经纤维，是由细胞体向外伸出的最长的一条分枝。

轴突相当于细胞的输出电缆，其端部有许多神经末梢作为信号输出端子，用于传出神经冲动、兴奋或抑制信号。

神经元之间通过轴突（输出）与树突（输入）相互连接，其接合部称为突触，即神经冲动通过突触从一个神经元传递到另一个神经元。

它决定了神经元之间的联接强度和性质（兴奋或抑制）。

神经网络系统辨识综述目前，国内外有许多利用神经网络来模拟设备性能、预测负荷的成功例子。

1993 年，美国的Mistry和Nair成功开发了一个用来决定预期平均满意率(PMV)和温湿度参数的神经网络模型。

1994 年，Curtiss利用神经网络模型成功地模拟了一台往复压缩式的冷水机组和其它暖通空调设备的性能。

随后，Darred和Curtiss利用神经网络模型成功地预测了冷水机组的冷负荷和耗电量。

在国内，也有利用神经网络对暖通空调优化控制、对空调器进行仿真研究的成功例子。

神经网络之所以能够在国内外得到如此广泛的应用是因为：a)神经网络具有模拟高度非线性系统的优点；b)神经网络具有较强的学习能力、容错能力和联想能力；c)神经网络具有较强的自适应能力。

例如可通过重新训练网络进行设备特性的动态校准功能，这也是它优于其它控制方法的主要特点。

此外，神经网络模型还具有建模时间短、易于进行计算机模拟的优点。

对于智能建筑，其热动力学参数模型本质上为分布参数系统，应用系统辨识也很难获得其精确的数学模型，控制效果可想而知，而人工神经网络允许在模型理论不完善的情况下，构成一种具有自学习、自适应的体系结构，在与外界信息的交互作用中，形成一种非线性映射或线性动力学系统，以正确反映输入和输出关系而不必预先知道这种关系的精确数学模型。

神经网络在线性系统辨识中的应用自适应线性(Adaline-Mada Line)神经网络作为神经网络的初期模型与感知机模型相对应，是以连续线性模拟量为输入模式，在拓扑结构上与感知机网络十分相似的一种连续时间型线性神经网络。

这种网络模型是美国学者Widrow和Hoff于1960 年提出的，简称Adaline网络，它主要用于自适应系统等连续可调过程，还可以用于天气预报、语言识别、心电图诊断、图像分析等领域。

由于该网络能逼近任意连续的线性函数，因此该网络可用于线性系统辨识，具体的方法是：将连续输入信号的采样值经不同延时后，作为网络的输入模式，被辨识系统数据量的采样值作为网络的希望输出模式。

人脑神经网络结构研究综述引言：人脑是自然界最为复杂的生物智慧体之一，其神经网络结构的研究一直是神经科学领域的重要课题。

人类对于理解人脑的运作原理以及开发人工智能系统具有重要意义。

本文将对人脑神经网络结构的研究进行综述，讨论相关研究的进展以及取得的成果。

一、神经元：人脑神经网络的基本构成单位神经元是神经系统的基本构成单位，在人类大脑中以数以亿计的数量密集分布。

神经元通过轴突和树突之间形成的神经连接（突触）进行信息传递和交流。

根据功能不同，神经元可分为感觉神经元、运动神经元和连合神经元等。

二、人脑神经网络的分层结构人脑神经网络的结构分为多个层次，每个层次由特定类型的神经元构成特定的神经回路。

这些层次包括大脑皮层、白质纤维束、脑区连接等。

大脑皮层是人脑最上层的结构，负责高级认知功能，包括感知、运动、语言和决策等。

白质纤维束则连接不同脑区，形成信息传递的管道。

三、大脑皮层的神经网络结构大脑皮层是人脑最为复杂的结构之一，其神经网络可由多个功能区域组成，每个功能区域负责不同的认知功能。

这些功能区域之间通过神经纤维捆绑在一起，形成复杂的神经回路。

研究表明，大脑皮层的组织方式可分为柱状结构和列状结构。

四、脑区连接的研究与进展脑区连接研究是人脑神经网络结构研究的重要方向之一。

通过分析人脑不同脑区之间的连接情况，可以揭示大脑在不同认知任务中的信息流动方式。

常用的脑成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等，为研究人脑神经网络的脑区连接提供了重要工具。

五、人脑神经网络模型研究人脑神经网络模型是对人脑神经网络结构进行数学建模和仿真的研究。

目前，一些研究人员尝试使用深度学习模型来模拟人脑的神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

这些模型在视觉、语音和自然语言处理等任务中取得了显著的成果。

六、人工智能与人脑神经网络的关联人脑神经网络的研究对于人工智能的发展具有重要意义。

通过深入研究人脑神经网络结构，我们可以更好地理解人类智慧的本质，并借鉴其结构和功能来改进人工智能系统。

bp神经网络的应用综述近年来，随着人工智能（AI）发展的飞速发展，神经网络技术也在迅速发展。

BP神经网络是一种能够将输入大量信息并有效学习并做出正确决策的广泛应用的深度学习算法。

它的强大的学习能力令人印象深刻，从很多方面来看都是一种具有潜在潜力的技术。

在科学和工程方面，BP神经网络的应用非常广泛。

它可以用于模式识别，数据挖掘，图像处理，语音识别，机器翻译，自然语言处理和知识发现等等。

当可用的数据量很大时，BP神经网络可以有效地自动分析和提取有用的信息，从而有效地解决问题。

例如，在图像处理领域，BP神经网络可以用于图像分类、目标检测和图像语义分析。

它能够以准确的速度检测目标图像，包括人脸、行人、汽车等等，这在过去难以实现。

在机器翻译等技术中，BP神经网络可以用于语义分析，以确定机器翻译的正确语义。

此外，BP神经网络还可以用于人工智能的自动控制，例如机器人与机器人感知、模式识别、语音识别和控制系统。

除此之外，BP神经网络还可以用作在计算机游戏和科学研究中的决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。

总而言之，BP神经网络是一种具有广泛应用的深度学习算法，它能够自动处理大量复杂的信息，并能够做出正确的决策。

它可以用于各种科学和工程任务，如模式识别、机器翻译、图像处理、语音识别、机器人感知及自动控制等领域。

此外，它还可以用于决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。

BP神经网络在许多领域都具有巨大的潜力，希望以后能得到更多的研究和应用。

因为随着计算机技术的发展，BP神经网络在未来有望发挥更大的作用，帮助人们实现和科学研究的突破。

BP神经网络的潜力巨大，尽管它的应用前景十分广阔，但许多研究仍然存在挑战。

因此，有必要开展更多的研究，并利用其强大的特性，尽可能多地发掘它的潜力，以便最大限度地利用它的优势。

我们期待着BP神经网络会给人类的发展带来更多的惊喜。