人工神经网络的应用有哪些方面，人工神经网络在生活中的应用
人工神经网络的应用
人工神经网络（ANN），作为人工智能领域中的重要研究方向之一，在仿生学原理的基础上发展而来。其主要基于对大脑神经网络结构和功能的模仿来构建了一种新型的信息处理系统。
该系统具备自主学习、自我组织、自我适应的能力，并且在非线性函数逼近方面表现突出。
此外，在仿生学原理的基础上发展而来。
它不仅可被视为应对复杂非线性系统的有效工具，
还能够实现仿真、预测以及模糊控制等多种功能。
该方法是物流合作伙伴选择中使用神经网络算法进行合作伙伴选择的一种别名。该方法在20世纪80年代后期迅速发展并成为一门新兴学科。人工神经网络能够模拟人类大脑的部分智能行为，包括感知、灵感和形象思维等多种表现。人工神经网络具备自主学习能力、自适应性以及处理复杂动态问题的能力。
采用人工神经网络（ANN）技术在供应链管理（SCM）合作办控行为中进行综合评价模型的选择工作
基于选定的一组评价指标，在对其各子项进行评估之后获得评估结果后，在实际应用中发现由于各评价子项之间缺乏统一的度量尺度而导致直接分析与对比变得困难；同样不利于作为神经网络的输入数据使用。因此，在运用人工神经网络模型进行综合评价时首先要确保这些待评估参数能够被标准化无量纲化处理；通常需将这些评估结果通过隶属函数映射至（0,1]区间内作为神经网络的输入数据使用；这样一来便能使得人工神经网络系统能够同时处理定量与定性类型的评价信息
请采纳答案，支持我一下。
不同的人工神经网络模型各有什么作用
人工神经网络的优点
人工神经网络属于前沿且充满活力的研究领域，在当前科技发展中展现出显著的潜力；然而该领域也面临着尚未完全解决的技术难题；其优势之处在于能够模拟人脑信息处理机制并提供高效的计算能力
可抗噪声:经过补训练后的人工神经网络即使面对输入数据中的部分缺失信息，仍能保持识别能力。
具有较强的耐用性：由于人工神经网络采用了数据分布化的方式存储信息，因此即使部分神经元受损，它仍能继续正常运作。
3.可以平行处理。
4.可以学习新的观念。
5.为智能机器提供了一个较合理的模式。
已被成功应用到一些需要用传统方法难以解决的问题中，并且例如，在视觉问题方面
7.有希望实现联合内存。
8.它提供了一个工具，来模拟并探讨人脑的功能。
人工神经网络可以解决哪些问题
信息领域中的应用：信息处理、模式识别、数据压缩等。
自动化领域：系统辨识、神经控制器、智能检测等。
工程领域：汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程等。
在医学中的应用：生物信号的检测与分析、生物活性研究、医学专家系统等。
经济领域的应用：市场价格预测、风险评估等。
除了上述之外，还有许多应用领域，例如交通领域、心理学领域等。神经网络具有非常广泛的应用领域。
人工神经网络分类方法
在20世纪80年代末期开始，人工神经网络方法被引入遥感图像的自动分类领域。如今，在遥感图像自动分类领域中应用较为普遍的人工神经网络方法主要包括以下几个类型：反向传播BP网络、递归型RNN、自组织竞争型SOM以及卷积型CNN等。
Back Propagation（BP）神经网络作为一种应用较为广泛的前向型网络，在机器学习领域被广泛应用于有监督学习的一种分类算法中，并将先验知识融入到网络的学习过程中以最大限度地利用了其潜在价值。该方法具有较好的适应能力，在面对类别数量较小时，在分类精度上表现优异。然而，在实际应用中由于其学习算法主要依赖于误差修正机制，在识别对象种类较多的情况下需要较大的计算量且收敛速度较慢且不够稳定。此外，在识别精度方面也难以达到预期要求。
（2）Hopfield型神经网络是一种反馈型的神经网络结构。它主要基于Hebbian学习规则进行信息处理，在实际应用中通常表现出较快的收敛速度。该模型由美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首次提出，并广泛应用于模拟生物神经系统的信息存储与恢复机制。Hopfield神经网络的状态变化过程可被建模为一个非线性动力学系统模型，在该系统中可以用一组非线性差分方程来描述系统的动态行为特征。通过引入所谓的"能量函数"概念，在满足特定条件的情况下，系统的总能量在运行过程中持续下降并最终达到稳定平衡状态。整个状态演变过程体现了系统的联想记忆特性或求解优化问题的能力。
（3）Kohonen网络。这是一种由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen（1981）提出的自组织神经网络，其采用了无导师信息的学习算法，这种学习算法仅根据输入数据的属性而调整权值，进而完成向环境学习、自动分类和聚类等任务。其最大的优点是最终的各个相邻聚类之间是有相似关系的，即使识别时把样本映射到了一个错误的节点，它也倾向于被识别成同一个因素或者一个相近的因素，这就十分接近人的识别特性。
人工神经网络在河流碳通量中的应用
人工神经网络与碳输运系统之间存在紧密关联。当前，在研究碳通量模型时主要依赖观测数据与先验知识构建数学模型并估算参数进而揭示河流中的碳通量规律。其主要应用之一就是让系统本身通过大量的学习来掌握非常复杂和细致的各种合乎规律的技巧。
从结构组成角度来看, 河流碳输运系统与人工神经网络具有高度相似性。具体而言, 一个流域内的碳通量以特定碳源物质作为输入来源, 而河口或断面处的碳通量则作为输出结果, 其间经过陆地表层岩石、土壤与生物等自然营养作用的作用, 产生大量有机质与无机物质, 同时还包括自身产生的有机质成分, 经由河流流向海洋生态系统中;此外, 随着人类活动强度的持续增强, 地表水文、水化学、植被以及土壤结构性质均受到显著影响;具体表现为:毁林开荒以及大规模机械耕作等行为会加剧土壤侵蚀速率;同时导致大量土壤有机质被淋溶或冲刷至河流中进而汇入海洋;此外工业废水排放、富营养化现象以及酸雨等现代环境问题也会对河流碳通量产生显著影响;因此, 河流碳输运系统作为一个复杂的非线性动力学模型表现出明显的相互制约与相互联结特性(图5.21)；而人工神经网络系统同样具备这一特性: 其中的前馈网络结构与其最为相似
图5.21 流域碳输运示意图