人工神经网络算法的应用,人工智能神经网络算法

研究神经网络算法找什么工作比较好

人工神经网络广泛应用于信息学...心理学等多个学科与实践中。从理论上讲，在这些应用范围内确实存在大量就业机会。因此，在选择职业方向时，如果希望找到与相关专业的对口工作，则建议前往人工智能或软件开发类公司进一步深造与实践。这一观点也为相关领域的研究提供了新的思考方向

事实上, 你当前的研究领域与未来的职业方向并无直接关联. 如果转而选择其他领域也同样能够胜任, 这是因为你在学习并掌握了思维方式.

现代信息处理正致力于解决难度极大的难题。该技术能够模拟或类比人类思维的相关特性，并具备自主完成故障诊断和问题求解的能力。相较于传统方法而言，其优势明显。

该系统具备极高的容错能力、抗干扰能力和自我组织特性；即便遭受极为严重的破坏，在多数情况下仍可维持优化运行状态；这一特点在军事系统电子设备领域得到了广泛的应用

目前的智能化信息管理系统主要包含智能化设备、自动化监控设备系统以及自动化制导装置三个关键组成部分；其中还包括智能化数据处理平台以及自适应防御机制等先进功能模块

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

学习人工神经网络 出去后找什么样的工作

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）体系是 20世纪40年代之后发展起来的。

该系统由大量可调节的神经元通过可变的连接权值进行相互连接构成，并且能够实现高效的并行信息处理、具备强大的分布式数据存储能力以及优异的自主学习与自组织优化性能等特性

BP（Back Propagation）算法亦称误差反向传播算法，在人工神经网络领域中被广泛采用作为监督学习方法。

BP神经网络算法具备逼近任意函数的能力，在理论上其核心构建基于非线性变化单元，并展现出强大的非线性映射能力以有效处理复杂的非线性问题。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数目及网络的学习系数等参数可以根据具体情况进行配置，在多个领域展现出良好的应用前景

人工神经元的研究源于脑中的神经网络理论。19世纪末，在生物与生理学科领域，Waldeger等人建立了神经元学说。神经系统是由数目繁多的神经元组成的。

大脑皮层包含着多达100亿个以上的神经元，在每一立方毫米的空间内大约聚集着数万个这样的细胞。这些神经元之间相互连接形成复杂的神经网络系统。经由感觉器官接收来自身体内外部的各种感官刺激，并通过相应的传导路径将信号传递至中枢神经系统内部。中枢神经系统接收到这些信号后会对它们进行分析与整合处理，并随后通过运动神经将控制指令传达给身体各部位以执行相应的功能。从而实现机体对外部环境刺激的有效感知以及对内部生理状态的持续调节。

神经元与其他类型的细胞相仿，在结构上均包含胞膜、胞质以及胞核；然而神经元的形态特征较为独特，并布有许多突起；因此可划分为胞体、轴突与树突三个部分；在其中含有胞核的情况下，在传递信息方面各部分发挥各自的作用。

树突主要负责接收输入信号，并且仅一条；而轴突则主要负责向其他神经元传递信号并完成信息处理过程。树状结构是由细胞体向外延伸形成的，在离细胞体越远的地方逐渐变细；其全长度都能与其它神经元的轴状末梢相接触，并通过化学键建立连接从而形成称为'神经连接'或'传递节点'的具体结构。

在突触处两神经元并未形成直接连接，它仅作为信息传递功能的枢纽点存在，在神经信号传导中起着桥梁作用。神经信号传递所存在的间隙大小为（15～50)×10米这一数值范围。突触主要分为兴奋性和抑制性两种类型，在此过程中它们分别对应于神经元之间耦合所具有的不同性质。

每一个神经元的突触数目都是正常的，并且其中一些可能达到10个。不同神经元之间的连接强度和极性各有特点，并且都可以进行调节。凭借这一特性的人脑具备存储信息的能力。通过将许多神经元相互连接形成的人工神经网络能够反映出人类大脑的一些特征。

人工神经网络由大量简单的神经元构成并通过连接形成复杂的系统每个单独的神经元其结构与功能较为简单然而由众多简单的神经元组成的系统却表现出高度复杂的行为

人工神经网络表征了人脑功能的主要特性，并非对生物系统功能的逼真模仿，仅仅是人脑活动的一种简化和抽象形式。

相比数字计算机而言，在构成原理和功能特点等方面更加贴近人类大脑的运作模式的人工神经网络，并不具备预设程序化操作的能力。它能够根据输入环境的变化自主学习并提炼其中的模式，并同时具备信息处理能力以及对特定任务进行自动化监控的能力。

在执行功能之前,人工神经网络必须通过特定的学习准则进行系统性的训练.在此基础上,该技术体系才能实现智能处理的任务.研究者选取了用于识别字符' A '与' B '这一典型案例来进行分析.具体而言,当将字符' A '输入到该系统中时,其输出应标记为' 1 ',而遇到字符' B '的情况则应返回数值' 0 '.

因此，在对网络的学习中遵循的原则应当是：每当出现错误判决时（或每当出现误判时），那么通过相应的学习机制使该系统降低再次出现同样错误的可能性。

首先，我们将网络各连接的权值赋以(0,1)区间内随机选取的数值；接着将由"A"代表的图像模式输入至该网络；然后该网络对输入模式执行加权求和操作，并与预设阈值进行比较；随后将经过非线性运算处理后的结果作为输出。

在当前情境下，在线算法对分类器进行测试发现，在两种可能的结果（即分类器给出的答案）中各有一半的可能性（概率均为50%），这表明结果完全是随机的。具体而言，在测试过程中若出现分类器给出的答案正确（即输出结果出现1），则会促使相关联的权重进行增加；这种变化将确保当再次输入A模式时仍能得出正确的判断结论。

若输出数值为0，则应将网络连接权值朝向减少综合输入加权值的方向进行调节；其目的是使当网络下次再次遇到'A'模式输入时,降低发生同样错误的风险.

通过适当调整参数设置，在对所述学习方法进行反复应用的情况下，当向网络系统输入多个手写字母'A'和'B'时，在经过对所述学习方法的多次应用后（即多次训练），系统的判断准确率显著提升。

这一过程表明该网络在学习中取得了显著成效

通常情况下，在网络中神经元数量越多，则其能够记忆与识别的模式也越丰富。（1）人类大脑具有强大的自我适应与自我组织能力，并且通过后天学习与训练可以开发出多种独特且个性化的功能。

像那些失聪的人虽然听觉丧失殆尽但他们的触觉极其敏锐；而聋哑人则善于通过手势与他人交流；而经过严格训练的运动员则能够展现出超凡的竞技技巧等等。普通的电子计算机其功能主要由存储程序来决定。由此可见实现智能活动仅靠总结并编纂程序是相当困难的。

除了传统模式识别外, 人工神经网络还展现了某种程度的自适应与自组织能力. 在训练阶段, 通过改变突触连接强度, 实现对输入数据的感知优化. 同一系统根据所采用的学习模式以及处理的内容而展现出不同的功能特性.

该人工神经网络体系具备自主学习功能，在自我更新机制下不断优化自身的知识库，并使专业知识超越了设计者的水平

一般情况下, 它的学习训练方式可划分为两种不同的方式. 其中一种是有监督的学习, 即称为有导师的方式, 这种方法基于给定的标准数据集进行分类任务. 另一种是无监督学习, 或称为无导引式的学习, 在这种情况下, 学习机制仅规定基本的运算规则与限制条件, 而具体的执行细节则根据系统所处的环境情况来决定. 系统能够识别出这些环境特征并找出其中潜在的规律性. 这种机制使得系统的运作模式接近人类大脑的运作模式.

其泛化的潜力不仅体现在能够对未曾经过训练的样本进行有效的分析与处理上，在面对带噪声的数据时也展现出色的预测能力。尤其值得注意的是，在处理这些带噪声的数据时，网络表现出极强的学习与适应性。

(3) 非线性映射能力 当对系统的理解较为透彻或明确时，则通常采用数值分析及偏微分方程等数学工具来构建精确的数学模型；然而，在面对复杂的系统或信息不足（即信息量极少）的情况下，则构建精确的数学模型会面临较大困难；此时神经网络展现出其优势所在：它无需深入掌握系统的内在机理即可实现输入与输出之间的映射关系；这种特性使得其在降低设计难度方面具有显著优势：从而极大地降低了设计者的劳动强度和时间成本。

(4) 尽管高度并行性的观点存在争议。其中一条支持该观点的理由在于：神经网络被建模为模仿人类大脑的工作机制。因为人类能够同时执行多项任务,因此在功能模拟的角度上,这一特性使得神经网络具备较强的计算能力,从而被认为具备高度的并行性特征。

经过那么多年之后，在医学生物学等众多领域里人类社会一直试图探索理解上述问题

在研究上述问题的答案的过程中

各个学科领域的科学家分别依据各自的学科特点寻找研究方向，并关注相关领域的问题

下面是对人工神经网络与其与通用计算机工作特点的对比分析：从信息传递速度的角度来看，在人类大脑中神经元之间的通信速率明显低于现代电子计算机的速度水平。具体而言，在人脑中完成一次神经信号传递所需的时间通常在毫秒级别（即千分之一秒），而电子计算机中的信号传输频率则高达数百万到数百 millions of hertz（MHz），显示出显著的技术差距。

然而，在人类的认知活动中，大脑作为一个复杂的大规模信息处理器具有混合型架构特征。因此，在多种问题领域中能够迅速地进行判断、决策和处理，并且其运行速度显著快于基于串行结构的传统电子计算机。

人工神经网络通过模拟人的大脑结构具备同时处理多个信息的能力，并显著提升了运算速度。人类大脑通过调整神经元之间的突触强度来优化记忆容量；这表明记忆容量与神经元间突触连接强度的分布有关。

虽然人类大脑每天都在经历成千上万的神经细胞死亡（数量相当可观：约每小时一千个），但仍能维持正常的思维运作。

一般性计算机通常具备独立的存贮器与运算器，并且知识存贮与数据运算之间并无关联关系。仅当通过人工编写的程序才能实现它们之间的联系。电子元件出现个别损坏以及程序运行中的小错误都有可能造成系统严重故障。

神经科领域的学者致力于探究大脑如何处理、存储以及检索信息的过程，并深入理解大脑运作的基本规律，在此基础之上构建人类认知活动微观层面的系统性理论模型

生物学、医学与脑科学研究者致力于通过神经网络探究推进脑科学朝着定量化、精确化与理论化的方向发展；与此同时他们对临床医学取得新突破抱有期待；信息处理与计算机科学家致力于探索更加逼近人类大脑功能的新方法以解决那些目前无法解决或极其困难的问题

人工神经网络领域的早期研究可追溯至20世纪40年代。以下按时间顺序介绍，并围绕重要人物及其在该领域的主要研究成果展开论述。

1943年心理学家W·Mcculloch与数理逻辑学家W·Pitts基于其神经元的基本特性进行分析和总结后首次提出了神经元的数学模型。此模型自推出以来已被广泛采用，并对本领域研究的发展产生了深远影响。

由此可知，在人工神经网络领域这两人堪称先驱。1945年时，在由冯·诺依曼领导的设计团队的努力下完成的存储程序式电子计算机首次实现试制成功，并标志着人类进入电子计算机时代。

1948年，在研究工作中进行了一段时间后，在1948年期间进行了系统性比较分析，并探讨了人脑结构与存储程序式计算机之间的本质差异，并在此基础上构建了一个由简单神经元构成的再生自动机网络模型。

然而随着指令存储式计算机技术的快速崛起, 他不得不转而放弃神经网络研究的新途径, 并专注于该领域的深入研究, 在此领域取得了卓越成就。

虽然冯·诺依曼的名字与普通的电子计算机紧密地相关联，并且他同样是人工神经网络研究的重要开拓者之一。20世纪50年代末期,F·Rosenblatt发明创造了一款被称为"感知机"的人工神经网络模型,这种模型具有多层次结构,为后来的发展奠定了基础。

这项研究开创性地将人工神经网络从理论探讨转化为实际应用。在那个时期，全球众多实验室纷纷仿照开发感知机，并将其应用于包括文字识别、语音识别、声纳信号处理以及学习记忆等领域的研究。

然而，在人工智能研究领域取得辉煌成就之后不久

60年代末期的人工神经网络研究陷入了停滞。
在20世纪60年代初期,Widrow开发了一种叫做自适应线性元件的系统,该系统基于线性加权和的阈值模型。
在此框架下,研究人员逐步演进,发展出非线性多层自适应网络体系。

当时这些工作虽然没有明确标注神经网络的名称 实际上就是一种人工神经网络模型 随着对感知机兴趣的逐渐减弱 神经网络的研究陷入沉寂 保持了相当长的时间

上世纪八十年代初期，在超大规模集成电路制作技术中实现了模拟与数字混合技术的新突破，并且实现了实用化应用。然而，在某些应用领域中，数字计算机仍然面临挑战和困难。这一背景下表明向人工神经网络寻求解决途径已经到了成熟阶段。

美国物理学家Hopfield于1982年和1984年在《美国科学院院刊》上发表了两篇关于人工神经网络研究的重要论文，在学术界引起了广泛关注并得到了广泛的关注。这些发现让人们开始认识到神经网络的强大能力及其实际应用的可能性。

随后众多学者与研究者围绕Hopfield提出的理论或模型展开了深入研究，并催生了80年代中期以来的人工神经网络研究热潮

在1985年时, Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用于神经网络的训练中, 开发出了Boltzmann机模型, 该算法能够跳出局部最优解的能力较强, 但其收敛速度相对较慢.

1986年时，Rumelhart、Hinton及Williams首次提出了一种被称为BP的学习机制。该方法基于理论分析的方法验证了该学习机制的有效性。就其应用而言，在神经网络领域这是一项具有里程碑意义的发展。

1988年，在Broomhead和Lowe首次提出了径向基网络：RBF网络。总体而言，在经历了一个由兴盛到衰退再到兴盛的周期过程后，并充满了起伏跌宕的变化。

神经网络算法是什么?

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。

很多的人都听说过这个词, 但真正理解它含义的人却并不多. 本文旨在全面介绍神经网络涵盖其功能, 整体架构, 相关术语等类型及其应用.

'neural network'这一术语源自于生物学术语，在我们讨论的领域中正式名称被称为'artificial neural networks (ANNs)'。为了便于理解，在本文中我会同时采用这两个互换的术语。

一个真正的神经网络包含从数百到数十亿个称为神经元的小型细胞（组成我们大脑的基本单位），它们以多样化的连接方式形成复杂的网络结构。人工神经网络旨在模仿这种生物体系结构及其运作机制。

在这里面临一个挑战：我们的知识储备在生物学领域的神经网络方面相对有限！因此，在不同类型的神经网络架构之间存在显著差异；目前我们仅了解基本构成单元。

The various types of neurons although already identified in our brain as approximately 50 to 500 distinct types of neurons but these neurons are predominantly derived from specialized cells within the basic neuronal structure.

基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses负责完成神经元之间的连接功能，并非通过物理上的直接相连实现；相反地，它们通过微小的间隙使得电子信号能够传递至相邻的神经元。

然后这些电子信号会被通过soma进行处理，并在其内部的电子信号负责传输处理结果至axons。而axons则会负责分配这些信号至dendrites。

最终来说，在传递完这些信号后将被其他synapses接收，并进入下一个循环阶段。在结构上相似于生物学中的基本神经单元，在设计上的人工神经网络同样具备这样的基础单元。

每个神经元拥有固定数量的输入，并对每个神经元都会配置一个权重（weight），该权重表示所输入资料的重要程度。

随后, 神经元单元通过计算得出其总加权和（net value）, 该总加权和代表所有输入与其对应权重乘积的总和. 每个神经元单元都有一个阈值（threshold）, 当其总加权和达到或超过该阈值时, 则输出信号1.

反过来说，则输出为0。最终地讲，在这种情况下，该数值会传递给与当前神经元相连接的所有其他神经元，并进行剩下的计算。

Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？

世界上存在多种多样且众多的训练方式；这些方法与各种网络类型相匹配。然而，在这些方法中有一些较为知名的方法包括back-propagation, delta rule以及Kohonen训练模式。

因结构体系不同，训练的方式也各不相同；然而大部分规则可划分为两大类——监管模式及非监管模式。监管模式下的训练规则要求指导它们针对特定输入应产生何种输出。

然后训练规则会自动调节所有的参数值（在神经网络中这是一个极其复杂的任务），整个流程将从零开始运行，直到数据能够被神经网络正确解析。该训练模式包含回传算法以及Δ规则。

非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。

Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。

由于存在多种类型的网络系统，在基础层面上包括基本的感知机模型（Perceptrons），随后逐渐发展出更为复杂的自组织 Kohonen 网络体系，并最终延伸至动态 Boltzmann 机器模型！

而这些，则遵循一套规范化的架构标准。构成一个网络的架构的是由输入级联、隐藏级联及输出级联组成的系统。其中，输入级联负责接收外部信息并将其传递给隐藏级联（由于这些级联不为外界所直接可见，则作为其不可知的部分）。

这些隐蔽层负责处理所需的计算并传递给输出层完成相应的计算任务以使用户能够看到最终的结果而为了避免混淆不会在此处深入探讨体系结构这一话题

为了深入了解不同神经网络的特性及其应用领域, 可以参考Generation5 essays获取更多信息。尽管我们探讨了神经元、训练方法以及体系结构等基础概念, 但目前仍不清楚这些复杂的系统是如何具体运作的。

The Functions of Artificial Neural Networks --------------------------------------------------------------------------------Neurons can operate alongside each other to perform computations and store information - they fall into two main categories: pattern recognition or associative memory networks.

分类网络能够接收一组数值并对其进行分类。例如, ONR程序接收一个图像并返回该图像所代表的数据值。或者, PPDA32程序接收一个坐标并将该坐标归入A类或B类（这些类别由提供的训练数据决定）。

更多实际用途体现在军事领域的相关应用中，并非仅仅局限于上述提及的技术细节。
军事雷达能够识别出车辆和树木。
联想模式接收一组数据并生成另一组数据作为其核心功能。

例如HIR程序识别一个'脏'图像并生成一个与其学习内容最佳匹配的图像。联想模式能够有效地应用于复杂的实际应用场景中，在诸如签名验证、面部识别以及指纹鉴定等领域表现尤为突出。

神经网络在各个领域展现出其高灵活性和适应性，并逐渐成为机器学习中的热门话题

该算法在分类识别领域展现出色。神经网络能够处理异常输入数据这一能力对众多系统至关重要,如雷达和声波定位系统等技术应用中均可见到其身影。许多神经网络借鉴了生物神经系统的工作模式,即效仿人类大脑的信息处理机制。

受神经系统科学发展的推动下

神经网络的强大能力源于通过并行方式高效处理资讯的能力，即为同时接收和处理大量数据提供了基础支持。由此可见，在传统计算架构下模拟这种高效的并行计算机制是非常耗时且资源密集的。

另一个问题是，在构建针对某一个问题的具体网络架构时所涉及的前提条件不够完善。这使得需要综合考虑的因素极为复杂——包括具体的训练算法选择与应用效果之间的平衡关系；体系结构的设计与优化方案的具体指标；每层神经元数量及其配置细节；网络深度的选择标准以及多层间关系的具体设计思路；数据样本特征的表现形式与评估标准等多维度要素。此外还需要综合考量其他诸多方面的影响。

因此，在时间的重要性日益凸显的情况下，大部分企业无法承担开发 duplicate neural networks 以有效解决 问题的任务。

NN 神经网络（NNs），人工神经网络（ANNs），自组织网络（SNNs）是一种新型的计算模式；通过建立复杂的数学模型来模拟热力学性质；目前我不了解网格算法；通常所说的网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的一种新型计算模式

通过互联网将分布在不同地理位置上的电脑组织起来形成一个虚拟超级计算机；其中每一个参与运算的设备都充当了一个节点；整个系统是由无数个这样的节点共同构建而成的一个庞大的网络架构；因此被命名为网格计算技术

这样构建起来的"虚拟超级计算机"具有两大核心优势：首先是以极强的数据处理能力著称；其次能够充分挖掘并利用网络上的闲置计算资源。

简而言之，在构建网格时, 将整个网络整合为一台规模宏大的超级计算机网络系统, 并实现了计算资源.存储资源.数据资源.信息资源.知识资源以及专家资源共享

人工神经网络涉及什么专业

神经网络算法可以解决的问题有哪些

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）系统源于20世纪40年代末。

它是由大量神经元调节的连接权值构成，并具备强大的并行处理能力和高效的分布式信息存储能力的同时还展现出自主的学习与组织能力等显著特点

BP（Back Propagation）算法又被称作误差反向传播算法，在人工神经网络领域被用作监督式学习的一种经典方法。

BP 神经网络算法在理论 上 近似各种函数的能力非常 强大 ，其基本架构 由 多种非线性组件 组成 ，这些组件共同具备显著 的 非线性映射 功能 。

此外，在设置中间层节点的数量以及各层节点数量的同时（即根据具体需求），还可以调整学习率参数等关键参数以实现最佳性能平衡；这种体系不仅高度可调节性，在优化算法设计以及信号处理等多个领域都展现出广阔的前景和广泛应用潜力

该研究的起源是脑神经元学说。在生物与生理学领域内，在19世纪末期，Waldeger等人建立了神经元学说。人们意识到复杂的神经系统是由大量神经元组成的。

大脑皮层约含有数十亿个以上的神经元；每个立方毫米内大约聚集着数万个；这些神经元通过复杂的联结形成广泛的神经网络；将这些信息传递至中枢神经系统；通过分析和整合 incoming information；并由运动神经网络发送指令至相关区域；从而实现机体与内外环境之间的联系，并协调全身各系统的功能运作。

它们与其它类型的细胞具有相似特征；它们分别包含着以下结构：具有外在膜层（cell membrane）、胞质基质（cell cytoplasm）以及遗传物质储存区域（nucleus）。然而，在形态上与其他普通神经元相比却存在显著差异性——它们呈现出丰富的突起结构（complex branching structures），从而可分为树突（dendrites）、轴突（axons）以及胞体（soma）。这些结构中都含有一个中央区域即为胞体或称胞核（nucleus），而其主要功能即为负责传递信号的作用。

树突类似于接收输入信号的部分与轴突不同的是它仅有一个而轴突则是传递信息到下一个神经元的部分。树突从细胞体延伸出来逐渐变细其各个部位都能与其它神经元的轴突末梢建立联系从而形成所谓的"突触"

在突触处两神经元并未直接连接，它只是负责实现信息传递功能的连接部位，并且两者之间的间隙约为（15～50)×10米。突触根据神经元间信号传导方式的不同主要可分为两种类型：一种是兴奋性突触，另一种是抑制性突触。兴奋性突触对应于神经元间耦合具有兴奋性特征的情况；而抑制性突触则对应于神经元间耦合具有抑制性特征的情况。

每个神经元的突触数目常规不超过10个。它们之间的连接强度与极性存在差异，并且都可以进行调节、基于这一特点具备存储信息的能力。通过大量神经元相互联系形成的人工神经网络能够表现出人类大脑的一些特征

人工神经网络由大量简单的基本单元构成这些单元通过相互连接形成了自适应的非线性动态系统每个神经单元的结构与功能相对简单但当许多这样的神经单元结合在一起时所表现出的行为异常复杂

人工神经网络是反映人脑功能若干基本特性的模型或工具，并非对生物系统的真实模拟；它仅仅是一种模仿性构建与理论分析的综合框架。

与传统数字计算机相比，在构成原理及功能特性等方面更加贴近人脑结构与工作机制的人工神经网络（ANN），不具备固定的程序性操作模式。它不是按照预设程序依次进行数据运算处理的过程系统而是能够自主适应环境并总结其中的规律进而实现特定的任务并完成信息处理或过程调控

人工神经网络必须具备特定的学习标准进行学习后方能正常运转。特意选取了用于演示的人工神经网络对字符'A'和'B'识别能力。规定当字符'A'被输入时应返回数值1" 和 "字符'B'则返回数值0

所以网络学习的标准应该是：如果网络作出不当的判决，则通过网络的学习过程, 从而使得网络减少再次出现同样的错误的风险.

第一步，在该神经网络中为各个连接赋予（0,1）区间内的随机权重值；其次，在该系统中将由'A'代表的图像模式输入至该神经网络；随后，在神经元之间计算加权总和，并对所得总和与设定阈值进行比较；最后，在此基础上进行非线性变换处理以获得系统的输出结果。

在此情况下, 网络输出呈现1和0的概率均等, 即表示结果完全是随机的. 当此时输出数值为1（情况正确）时, 将导致连接权值增加, 因此使得当网络再次遇到输入模式A时仍能准确识别.

人工神经网络评价法

在人工智能领域中，人工神经元被视为构建人工神经网络的核心组件。此外，在人工智能学科体系中占据重要地位的是人工神经网络这一概念。人工神经网络被定义为模仿生物神经系统行为模式的数学模型，并通过模拟生物神经系统的信息传递机制来完成信息接收。

首先，人工神经元主要通过连接强度来增强产生的信号；其后，在接收与之直接相连的所有神经元输出的基础上进行加权整合；最终会将单个神经元与其计算出的加权总和进行精确比较：如果总和超过设定阈值，则该神经元会被激活并发送信号至其上一层连接的神经元；否则则不会触发信号传递。

人工神经网络的主要模型就是后向传播模型（Back-Propagation Model），通常简称为BP model。

对于由n个输入节点与m个输出节点组成的反向传播网络系统而言，在研究输入与输出之间的关系时，我们可以将其视为从n维空间到m维空间的映射变换。鉴于该网络体系内广泛分布着大量非线性单元的存在，在处理复杂数据时能够展现出强大的适应能力。

(一)神经网络评价法的主要步骤在于通过神经网络评估复垦潜力的目的就是针对某个指标输入后生成预期的结果，在该过程中需要持续更新和优化网络中的连接弧权重值。(1) 初始化所有连接弧的权值。

为了确保网络不会出现饱和及反常的情况，在参数设置中将其设置为一个较小的随机值。（2）在（2）步骤中，在网络中输入一组训练数据并计算其输出结果。

(3)首先对期望值与输出值之间的偏差进行计算；接着从输出层反向传播至第一隐含层；最后调整各条弧的权重系数,使其朝着减少该偏差的方向进行优化.

4

4

根据评价对象的具体情况，在考虑其特殊需求的基础上，输入层的数量应与所选评价指标数量保持一致。(2)确定隐含层的数量

一般来说，在神经网络设计中采用单隐藏层的架构是一种较为理想的选择。输入信号通过这些隐藏节点得以分割开来，并进一步转化为新的向量形式，在计算效率上有显著提升的同时也避免了不必要的复杂性。(3)如何确定隐藏层的节点数量？

基于经验公式推导出灾害毁坏的土地复垦情况中：j代表隐含层的数量；n代表输入层的数量；m代表输出层的数量。人工神经网络模型架构在图5-2中进行详细展示。

图5-2 人工神经网络结构示意图（根据周丽晖, 2004年）（第三部分）该系统通过评估输入数据中的特征参数（如 X₁、X₂、X₃ 等），进而推导出系统的运行结果 Y。

灾害损毁土地复垦过程中需要对比已知输出和计算结果，并对K层节点进行权重参数及激活阈值的更新。灾害损毁土地复垦方程中：wij表示K-1层节点j对应的权重参数及其激活阈值；η为系数（0＜η＜1）；Xi代表第i个节点的输出结果。

输出结果：Cj＝yj(1-yj)(dj-yj) (5-21)式中：yj——结点j的实际输出值；dj——结点j的期望输出值。

由于受限于对隐含节点输出的难以分析和研究，在灾害损毁土地复垦模式中确定Xj等于结点j的实际输出值。

它是一个轮流替换的过程，在每一次迭代中都会调整W值。经过连续替代后，计算输出与期望输出之间的偏差降至允许范围内时才会终止。

基于人工神经网络技术对复垦潜力进行分析, 实际上就是构建一个模型来描述土地复垦影响因子与复垦潜力之间的映射关系

当选择一种合适的网络结构时，在不依赖任何特定训练数据的情况下（基于人工神经网络具备逼近能力），系统将能够无限趋近于这种映射关系。因此采用人工神经网络法来进行灾毁土地复垦潜力评价是一种合理的选择。

第四部分基于人工神经网络的方法具有显著的优势与现有其他方法相比而言，在性能上具有明显优势。(1)该算法基于最优训练原则反复计算并不断优化神经网络结构直至获得一个较为稳定的系统输出结果

所以，在实际应用中可以通过该方案来进行复垦潜力评价以消除主观因素的影响，并确保评估结果的真实性和客观性。(2)评估结果的偏差较小，并通过不断优化减少系统误差以满足任意精度的要求。因此，在实际应用中可以通过该方案来实施对土地资源利用效率的动态监测。

具有良好的动态特性，在时间维度上持续发展和完善的情况下能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)该方法基于非线性函数，在复杂度上能更好地匹配非线性动态经济系统，并能更加真实且准确地反映灾毁土地的复垦潜力。相较于传统评价方法来说，则更具适用性。

然而人工神经网络同样存在一些局限性：(1)该算法采用的是最优化方法，在迭代计算过程中持续地更新各神经元之间的权重关系直至最终收敛于全局最优解。

然而，在计算过程中若不小心，则可能导致神经网络陷入局部最小值

(2)误差自输出层开始反向传递，在靠近输入层的过程中这种传递所造成的偏差会愈发显著。当接近输入层时, 这种偏差的影响会愈发显著, 这一现象可能会对评估效果产生相应制约, 可能导致整体收敛速度变慢, 进而导致某些区域的复垦潜力评估结果产生偏差。