神经网络的应用研究探讨 VIP免费

神经网络的应用研究探讨摘要：介绍了研究人工神经网络的目的，从神经网络的研究内容和优势等方面着手，重点陈述了神经网络在经济领域、食品工业、环境科学与工程中的应用。关键词：神经网络；应用研究中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)22-635-02ApplicationofNeuralNetworkStudyWANGYing1,LIBing-fu2(1.InformationScienceandTechnologyCollege,ZhanjiangNormalCollege,Zhanjiang524048,China;2.Registry,InformationScienceandTechnologyCollege,ZhanjiangNormalCollege,Zhanjiang524048,China)Abstract:ThestudyofthepurposeofArtificialNeuralNetwork,fromtheneuralnetworkofresearchandadvantages,andotheraspectsproceed,thestatementfocusedonneuralnetworksintheeconomicfield,thefoodindustry,environmentalscienceandengineeringapplications.Keywords:NeuralNetworks;AppliedResearch1引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）简称神经网络，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做出的交互反应，并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。研究人工神经网络的主要目的包括：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；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。2神经网络（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)实此资料由网络收集而来，如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享，我们负责传递知识。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;4)基本模型如图1示。■图1生物神经元功能模型3神经网络（ANN）的研究在各领域的优缺点人工神经网络的理论研究和应用研究已取得丰硕成果，对于在各领域的应用具有以下优点：1)学习能力：人工神经网络具有学习的能力，通过学习，人工神经网络具有很好的输入-输出映射能力。学习方式可分为：有导师学习（LearningWithaTeacher）和无导师学习（LearningWithoutaTeacher）；2)容错性：容错包括空间上的容错、时间上的容错和故障检测。容错性是生物神经网络所具有的特性，靠硬件或软件实现的人工神经网络也具有容错性。由于在人工神经网络中信息存储具有分布特性，这意味着局部的损害会使人工神经网络的运行适度地减弱，但不会产生灾难性的后果；3)适应性：人工神经网络具有调整权值以适应变化的能力，尤其是在特定环境中训练的神经网络能很容易地被再次训练以处理条件的变化，这反映了人工神经网络的适应性；4)并行分布处理：采用并行分布处理方法，同时由于计算机硬件的迅猛发展，使得快速进行大量运算成为可能；5)仿真软件的逐步完善：人工神经网络仿真软件的逐步完善，将人们从繁琐的编程中解放出来，同时也为人工神经网络在各领域的应用研究提供了可进行分析和预测的能力。缺点：研究受到脑科学研究成果的限制；缺少一个完整、成熟的理论体系；研究带有浓厚的策略和经验色彩；与传统技术的接口不成熟。4神经网络在各领域的应用研究探讨4.1神经网络在经济领域的应用研究探讨神经网络在经济领域的应用主要有：1)价格预测影响商品和服务：价格变动的因素是复杂、多变的，传统的统计经济学方法存在不适合动态系统、建模复杂等局限性，难以对价格变动做出科学的预测，人工神经网络容易处理不完整的、模糊不确定或规律性不明显的数据，所以用人工神经网络进行价格预测是可行的，且有着传统方法无法比拟的此资料由网络收集而来，如有侵权请告知上传者立即删除。资料共分享，我们负责传递知识。优势；2)风险评估：风险是由于从事某项特定活动过程中存在的不确定性而产生的经济或财务的损失、自然破坏或损伤的...