人工神经网络的应用实例,人工神经网络算法实例

请列举该神经网络算法的具体应用案例

基于网络模型和算法的研究成果，在此基础上构建基于人工神经网络的实际应用系统。具体而言，在特定领域内实现特定信号处理和模式识别功能之外，在多个方向上开发专家知识库系统、设计智能机器人系统以及构建复杂动态系统的自动控制平台等各项工程性工作均能得到很好实施。

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什么是人工神经网络及其算法实现方式

深度学习模型（ANN）即全称为Artificial Neural Network（ANN），自20世纪80年代以来成为人工智能领域的重要研究方向

基于信息处理的角度构建人脑神经元网络的抽象模型，并根据不同的连接方式形成各种特定的网络结构；在工程学和学术领域中通常将此简化为神经网络或类比型人工神经网络。

神经网络是一种数学模型。由众多节点（也称为神经元）通过相互连接形成结构。每个节点代表某种特定输出，并包含一个函数[...]

每两个节点间的连接都表示一个对于通过该连接信号赋予其加权值的过程，并称此过程为权重这一概念等同于人工神经网络中的记忆机制。在计算过程中网络输出结果将根据其内部结构特征不同运算方式以及激活函数特性的差异而呈现多样化的表现形式

而网络自身通常都是对自然界中某种计算方式或者数学表达式的逼近，并且也可能是一种逻辑策略的表现。

近年来

什么是神经网络

神经网络主要可分为两种类型：一种是生物神经网络（Biological Neural Networks），另一种是人工神经网络（Artificial Neural Networks）。在本节中将重点介绍生物神经网络的概念及其基本组成结构：它通常指的是中枢神经系统中所有的神经元以及它们之间的突触连接所构成的复杂系统。这种系统的主要功能是通过信息传递机制实现对复杂环境的感知与响应，并最终辅助完成思考与行为决策过程。

人工神经网络（ANNs）也被广泛地用作名称，并被称为NNs或称作ConnectionModel；它是模仿动物神经网络行为特征的一种算法数学模型，并被设计为执行分布式并行信息处理的任务。

这种网络基于系统的复杂程度，并通过调节内部大量节点之间的相互连接关系来实现信息处理的目的。人工神经网络是一种模拟大脑神经突触联接结构的数学模型用于数据运算。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

神经网络算法原理

四种算法及其对应的原理如下所述：首先介绍自适应谐振理论（ART），该理论包含多种不同的方案。其中一种是ART-1网络，在其结构中分为输入层和输出层两部分。

这两层之间实现了全面互联，在正向通道（从下往上）以及反馈通道（从上往下），信息得以双向传递。2. 学习矢量量化LVQ网络的学习过程包含三个层次：输入转换层、隐含层以及输出层。

该网络不仅在输入层与隐含层之间实现了完全的连接方式，并且在隐含层与输出层之间的连接并非全面而是部分的。每个输出神经元都与一组特定的隐含神经元相连以确保信息传递的有效性。

Kohonen网络 Kohonen网络或自组织特征映射网络由两部分构成 作为接收输入信号的前馈层 输入缓冲层负责接收并存储输入模式 而另一侧是输出层 输出层中的神经元通常呈规则二维阵列分布 每个输出神经元与所有的输入神经元节点相连

构建一个参考向量组的过程是将连接权值与已知输出神经元之间建立起相互关联的矢量。Hopfield 网络体系结构上表现为一种具有自我反馈机制的递归体系结构，在其架构中主要仅处理二进制模式（如数值为零或一）以及双极化信号（如数值为正负一）。

它包含一个单层神经元单元，在这种情况下，每个神经元均与其余所有神经元建立连接关系，并形成了递归式连接结构。拓展资料：人工神经网络算法的历史背景：该算法体系出现在20世纪40年代之后。

它是由大量神经元调节的连接权值构成，并且具备高并行度的能力、分布式存储机制以及高效的自适应学习机制等特点。BP算法又被称作误差反向传播法，在人工神经网络中属于有监督的学习方法。

基于理论分析，BP神经网络算法能够逼近各种函数；其基本架构主要由非线性变换单元构成；该算法在复杂度上表现出较强的能力。

而且网络的中间层数量以及各层中的处理单元数量和学习率等参数可以根据实际需求进行设定，在多个领域均展现出极高的灵活性，并且广泛应用于优化技术、信号处理与模式识别等领域中，并且具备良好的智能控制能力和故障诊断功能。

参考资料来源：百度百科——神经网络算法。

人工神经网络提供透明的算法吗

人工神经网络被称作神经网络它是基于对生物神经网络的结构和功能进行模拟而发展起来的一个数学模型或计算模型。实际上它与贝叶斯网络有相似之处属于一种算法

神经网络可被视为一种技术手段，并非仅局限于特定应用场景。它既能应用于监督学习任务（如分类与视觉识别），也能拓展至无监督学习领域。让我们先考察一个简单的情境。

如图所示（该图已被广泛引用但原出处不明，请随时告知），为了训练一个算法能够区分猫与狗这一问题是基础分类问题属于基础分类问题我们可以通过在二维坐标系中找到一条分界线即模型将这两类数据一分为二

在解析几何领域中，我们所讨论的这条直线可用特定的数学表达式来描述：在一个简单的神经网络架构中，请注意这里定义的参数W₁和W₂分别对应于两个独立的方向轴线上的数值参数（权重）。而常数项W₀则通常被称为截距项或偏置因子，在模型训练过程中起到调节整体偏移的作用

加入一组新的数据点后（即一组输入变量(X₁,X₂)），当这个点位于这条分割线左侧时，则被归类于狗类动物；反之，则被归类于猫科动物。可以用简单的感知机模型来进行分类。

如图2所示，在输入层有两个节点X₁和X₂分别表示输入变量，在输出层有一个节点Y代表输出结果。这两条连接边分别具有权重W₁和W₂连接着输入层与输出层节点之间。可以看作是最简单的神经网络模型。这种情况下实际上就是使用神经网络构建了一个线性分类器。每个圆形节点代表一个神经元或者计算单元。

除此之外，在输入与输出之间设置一个中间节点S；接着添加一个输出层（包含两个节点Y1和Y2），它们分别对应"猫"与"狗"；最后比较这两个输出节点的数值大小，则数值较大的那个对应的类别即为判定结果（即属于"猫类"或"狗类"）。

对于简单的二分类问题这就可以解决了。

然而，在现实场景中存在若干问题，并不能仅凭单一标准轻易分类。

也存在一些问题，并且必须使用曲线来进行分割。在这种情况下，则必须采用相对复杂的神经网络架构。例如考虑曲线这一情况时，则可以构建一个三层结构的神经网络模型。这便构成了基于神经网络实现的一种非线性分类器方案。

从理论上说

参考吴军老师在《数学之美》第二版中的介绍可知，在构建人工神经网络时，通常规定每个神经元的功能仅限于对输入变量完成一次非线性转换。

举例而言，则假设一个神经元Y接收两个输入变量X₁和X₂，并通过连接权重W₁和W₂与其相连。其数值求解分为两个步骤：首先计算来自输入变量的部分总和；接着将该总和传递至激活函数f(⋅)，其中函数f(⋅)通常是非线性的。值得注意的是，在本系统中由于参数设置为具体数值而非符号变量形式，则整个求解过程较为简洁明了。

通过综合运用这两个步骤的人工神经网络能够既灵活又不至于过于复杂，在这一情境下,f(⋅)被定义为激活函数,在线性模型中由于其无法充分捕捉复杂的特征关系而导致其主要目的便是提升模型对复杂模式的学习能力.

人工神经网络具有多层结构。进而，在人工神经网络体系中，默认的核心任务就是构建基础架构（如各层级节点配置）。我们通常采用以下几种激活功能：Sigmoid功能、ReLU激活功能以及Tanh功能等。

如下图所示，这是几种简单的激活函数的示意图。

最近正在研究人工神经网络算法，请问能否分享一个包含C语言源代码的具体实现示例？其他编程语言也同样接受。

附件是BP神经网络的C语言实现。

BP（BackPropagation）神经网络源于80年代初Rumelhart及其领导团队的研究；它是基于反向传播算法进行训练的一种多层前馈网络；在各种领域中得到了广泛应用。

BP网络能够处理并存储大量的输入-输出对应关系；而无需预先明确描述这种对应关系所需的数学方程。其学习机制采用最快下降算法进行；通过反向传播算法持续更新神经网络中的权重参数及激活阈值；使得整个神经网络的总误差平方和达到最小化。

该神经网络模型架构由输入层（input）、隐藏层（hidden layer）和输出层（output layer）组成。

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网路系统（Artificial Neural Networks, ANN）是一种在上世纪四十年代后期发展起来的人工智能模型。

它是由众多神经元通过可调的连接权值构成，并且该系统具备大规模并行处理的能力、支持分布式信息存储以及具备良好的自组织能力和能够进行自学习的特点。

BP（BackPropagation）算法也被称为后向传播误差法（Error Backpropagation Algorithm），它是一种用于人工神经网络中的有监督学习方法。

该算法从理论上具备逼近任意函数的能力，并且其基本架构由非线性变换单元构成，在处理复杂问题时展现出显著的非线性映射性能。

而且网络的中间层节点数以及各层的计算单元数量和学习率等参数可以根据具体需求来设定，在多个领域中具有很高的灵活性，并且在优化技术、信号处理与模式识别、智能控制以及故障诊断等多个方面都展现出巨大的应用潜力。

该种研究始自于脑神经元学说这一理论框架。在生物及生理学科领域的末期，在19世纪末期，在该领域内 Waldeger等人创立了这一理论模型。科学家们发现复杂的人类神经系统是由大量神经元相互连接构成的机制。

大脑皮层包含着多达数亿个神经元，在每个立方毫米内约有几十万个神经元组织在一起形成密集的网络连接。这些神经系统通过感觉器官接收并传递来自身体内外的各种感官信息，在中枢神经系统中经过分析和整合处理后，再通过运动神经将处理结果发送出去以调节身体各系统的运作状态，从而实现机体与外界环境的有效联结与整体生理功能的协调运作。

神经元也和其他类型的细胞相仿，并非没有共同特征。它们都包含外层膜包裹的细胞膜以及内部充盈的胞质成分，并且都含有中心核体作为遗传调控的核心区域。其形态特征明显，并呈现分支状结构的主要原因是由于其高度发达的信息传递功能需求。在胞体内部含有中心核体，在突起部分则负责信息传递的功能。

树突主要负责引入输入信号，并作为轴突之前的结构存在；轴突则专门用于输出信号，并且只有一个。树突由细胞体发出后逐渐变细，并贯穿整个长度与其它神经元的轴突末梢建立联系。

在突触部位的两个神经元之间并未建立直接连接关系，在此区域仅起到信息传递功能的基础结合部位作用。此处的空间距离范围大约为（1.5×10⁻⁴至5×10⁻³）米左右。根据作用效果的不同特性，突触系统主要可分为两类：一类是促进后膜电位变化的作用型突触称为兴奋性突触；另一类是抑制后膜电位变化的作用型称为抑制性突触。这种特性对应于神经元间耦合作用的方向性质。

每个神经元的突触数量正常，并且最多能达到10个。不同神经元之间的连接强度与极性存在差异，并且都可以进行调节。凭借这一特性，在人脑中形成了存储信息的能力。通过大量神经元间的相互连接形成的人工神经网络能够反映出人类大脑的部分特征。

人工神经网络是由大量简单的基本组成单元——神经元通过相互连接而构成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构相对简单明了，在独立运作时表现单一功能特性；然而，在大规模集成功能时则会产生高度复杂的系统行为模式。

人工神经网络表现了人脑功能的一些基本特性，并不是生物系统的真实描述，只是模拟、简化和抽象的结果。

相较于数字计算机而言，在构成原理和功能特点等方面更加趋近于人类大脑的运作模式。人工神经网络无需预先设定具体的操作步骤即可完成特定的任务；它能够自主适应环境并总结其中的规律；进而实现信息识别以及对系统运行进行调控。

基于特定的学习准则运行的人工神经网络，在完成学习后才能正常运作。例如，在研究中通常会考察人工神经网络对字符"A"和"B"的识别能力。定义当输入字符"A"时，则输出应为"1"，而当输入为"B"的时候，则输出则为"0"。

所以作为网络学习的标准原则而言，则应当使得网络在经历学习过程后减少下一次犯同样错误的机会。

首先，在网络中为各个连接赋予(0,1)区间内的随机权重，在接收器端将与“A”相关联的图像模式输入至该神经网络中。该神经网络通过执行输入模式加权求和、与门限比较以及非线性运算过程，并根据计算结果生成相应的输出。

在这种情况下，在线性神经元模型中，在每次训练迭代后，在这种特定输入模式下（即输入向量x被设定为其对应的特征向量），其输出结果在两种状态间达到均衡（即输出取值+1和-1的概率均为50%）。这表明其行为呈现出高度的不确定性。然而，在这种情形下若神经元输出+1（假设此结果与预期目标一致），则会促使该神经元的连接权系数得到增强（即权重增益）。这种机制使得该网络在再次接收"A"模式输入时能够维持其识别能力

若输出数值为零（表示计算结果出现错误），则将网络的连接权重朝向减小综合输入加权和的方向进行调整。其目的是为了让网络在再次遇到'A'模式输入时减少产生相同错误的可能性。

采取这样的方式调整。向网络系统输入多个不同笔迹的字母样本A和B。通过上述训练方法让网络系统完成多次训练。最终系统的识别准确率显著提升。

这个说明表明网络对这两种模式的学习已经取得了显著成果；这些模式已以分布在连接权值上的形式存储于网络中。当网络再次识别到任一这种模式时，则能够迅速且准确地进行分类与判断。

通常情况下，在网络中神经元数量越多，则其能够记忆和识别的模式也随之增加。（1）人类大脑具有较强的自我适应和自我组织能力，在后天学习和训练中可以发展出多种独特的能力和功能。

例如：
盲人具有极其敏锐的听觉与触觉能力；
聋哑人擅长通过手语进行交流；
经过严格训练的运动员能够展现出卓越的竞技水平等。
普通的计算机系统其运行功能主要由程序中所包含的知识与技术支撑。
然而，
实现智能化发展将需要采取系统性方法进行规划与设计。

该系统也展现出一定的自我适应和自我组织特性。当神经元之间的连接强度发生变化时它能够根据外部环境进行相应的调整，在学习或训练的过程中通过调节突触权重值来实现这一功能。基于不同的学习策略或处理内容同一系统可能会表现出多样化的性能特征

人工神经网络是一个具备学习能力的系统，在积累知识的过程中能够超越现有的认知水平

通常情况下，其主要的学习训练模式可分为两类：一类是基于指导的学习模式，在这种情况下，系统会通过已知的标准对输入数据进行分类或模仿行为；另一类则是完全不依赖于指导的传统模式，在这种情况下仅设定基本的学习规则，并由系统的运行环境决定（包括输入信号的变化）具体的学习内容则由系统的运行环境决定（包括输入信号的变化）。

（2）泛化的性能泛化的性能指的是网络针对未经过训练的新样本所具有的良好预测能力和调控能力。特别地，在面对一些带噪声的数据时，该网络仍展现出卓越的预测性能。

(3)非线性映射能力
当系统对于设计人员来说已经非常透彻或非常清楚时，则通常会采用数值分析、偏微分方程等数学工具来建立精确的数学模型。
但当系统极其复杂或完全未知、系统信息量极为有限时，
建立精确的数学模型变得极为困难。
此时，
神经网络的非线性映射能力显示出显著的优势，
因为它无需深入了解系统的细节，
然而，
它同样能够实现输入与输出之间的映射关系，
从而大大降低了设计难度。

尽管存在关于其是否具备高度并行性的争议点，并行性和是否具备高 parallelism 一直存在不同的看法。然而从理论角度来看 神经网络作为基于大脑构建的数学模型 其能够模拟人类同时进行多项任务的能力 因此在功能上确实体现出了很强的并行特性

自undreds of years以来（自数百年前以来），人类通过医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学和认知学等多个学科视角寻求这一问题之解答

在研究上述问题的答案的过程中

科学家们从各自的学术专长出发，在各自的领域中探索独特的课题，并以多维度的方式展开探究

为了便于比较和对照,我们将人工神经网络与典型的计算机运算特性进行对比.从运算速度的角度来看,生物神经系统之间的信息传递速率明显低于电子元件之间的信号传输速率;而前者为毫秒量级,后者则能达到数百兆赫的频率水平.

然而考虑到人脑所具有的超大的规模以及复杂的混合型并行/串行处理架构使得人脑能够实现对许多问题的快速判断决策和处理进而使其在速度上显著超越基于单一串行结构的传统电子计算机

人工神经网络的基本结构模拟人脑功能特点，并具备强大的并行处理能力。人脑在信息存储方面依靠突触强度变化来调节存储内容，在神经元之间连接强度分布情况上实现了存储区与计算机区合二为一。

尽管每天约有一千个神经细胞在人脑中消失（平均每人每天损失约一千个），但仍不影响大脑正常运作

普通计算机由独立的存储器与运算器构成，在知识存储与数据计算之间相互独立。只有借助人为编写的程序才能建立它们之间的联系，并且这种关联性受限于程序员预先设定的框架。硬件组件的小幅故障或软件编码中的细微错误可能导致系统运行的重大失误。

心理学家及认知科学家致力于探索人脑加工、储存与搜索信息的基本机制及其运行规律，并深入理解其功能本质；同时构建关于人类认知微观层面的系统理论。

生物学、医学以及脑科学领域的专家们致力于利用神经网络技术推动脑科学朝着定量化、精确化以及理论化的方向发展；与此同时他们也期望临床医学能够取得新的进展；信息处理与计算机科学家们则致力于探索能够有效解决那些目前无法解决或极具挑战性的问题的方法进而开发出更接近人类大脑功能的人工智能系统

该领域可追溯至上世纪40年代初。

于1943年, 心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts基于对神经元基本特性的系统分析和总结, 最先提出了神经元的数学模型。这一模型自推出以来一直沿用至今, 并对这一领域的研究发展产生了深远影响

因而由此可知, 他们两人因此被称作人工智能领域的重要先驱. 1945年时由冯•诺依曼领导的研究团队开发出了通用数字电子计算机, 这标志着电子计算机时代的开始.

1948年，在其研究工作中深入探讨了人脑结构与存储程序式计算机的本质差异，并在此基础上提出了一种基于简单神经元构建的再生自动机网络模型。

然而随着指令存储式计算机技术急剧发展起来的冲击迫使他不得不放弃神经网络研究的新方向转向指令存储式计算机技术领域并在该领域取得了卓越成就。

虽然他的名字与普通的计算机紧密地联系在一起但他在人工神经网络研究领域中亦是一位先驱者。20世纪50年代末F·Rosenblatt发明并制造了"感知机"这是一种多层次的人工神经网络模型

这项工作首次将人工神经网络的研究从理论层面转向实际应用。那时，在仿照感知机模型的基础上，许多实验室开始制作感知机装置，并将其分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。

尽管这一领域的研究热潮并未持续太久，在那个时期，数字计算机技术发展非常迅速。大量研究人员转向其他领域进行研究。许多研究人员错误地认为数字计算机能够彻底解决人工智能、模式识别以及专家系统等领域的所有问题，并因此忽视了感知机理论和应用的发展方向。与此同时，在那个时代还存在严重的技术和经济制约因素：当时电子技术和制造工艺还处于相对落后阶段，在实际应用中主要使用的元器件是电子管和晶体管；这些设备所构建的人工神经网络规模宏大且成本高昂；即使是在理论上与真实神经网络接近的水平上也无法实现；而更为关键的是，在1968年出版的《感知机》一书中明确指出线性感知器的能力是有限制的；此外，在探讨多层网络结构时也未能找到有效的计算方法；这些观点使得许多研究人员对人工神经网络的研究前景逐渐失去了信心

60年代末期, 人工神经网络研究陷入停滞. 此外, 在60年代初期, Widrow创建了自适应线性元件网络. 这种系统是一种具有连续取值的线性加权求和并带阈值的结构. 随后, 基于这一基础, 发展出了多层次非线性结构.

在那个时期内

上世纪八十年代初期，在模拟与数字混合的基础上实现了超大规模集成电路制作技术的重大突破，在多个领域得到了广泛应用；与此同时，在某些特定领域中仍然存在对数字计算机应用能力不足的问题。这种背景下寻求人工神经网络作为解决方案的机会已经逐渐成熟

物理学家Hopfield在其职业生涯中分别于1982年和1984年在《美国国家科学院院刊》上发表两篇关于人工神经网络的研究论文。这些论文引发了广泛的关注与讨论。人们开始意识到神经网络的强大作用及其实际应用的可能性。

随后不久，在Hopfield方法提出之后不久的一段时间内，在众多学者和研究人员中掀起了围绕该方法的深入研究热潮

1985年时，Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用于神经网络的训练过程中，并提出了一种称为Boltzmann机的新模型；该算法具备跳出局部极小值的能力，然而其收敛速度相对较慢。

1986年,Rumelhart,Hinton和Williams提出了多层前馈神经网络的学习算法,即BP算法.它通过理论证明了该算法的有效性,是学习算法有理论依据.就其在机器学习领域的影响而言,则是一个重要里程碑.

在1988年，Broomhead与Lowe首次提出了径向基函数网络：RBF网络。整体而言，在经历了一个由兴盛至衰退再兴盛的过程中后，在这一过程中充满了起伏动荡的过程。

人工神经网络评价法

人工神经元作为人工神经网络的核心处理单元，在人工智能体系中占据着关键地位。该系统的主要构成部分是人工神经网络本身。作为模仿生物神经系统运作机制的数学模型，人工神经网络接收信息的主要途径是通过单个的神经元来完成。

首先通过连接强度放大产生并传递出特定信号随后系统接收并汇总与其直接关联的所有神经元输出并通过加权的方式进行处理最终将这些经过处理的数据与当前神经元设定好的阈值进行对比当且仅当其总和超过阈值时该神经元会触发响应将处理后的信号传递给与其直接连接的上一层神经单元否则则不会传递

人工神经网络的一个重要核心模型被称为反向传播模型（Backward Propagation Model），通常简称为BP model。

在反向传播架构中包含着n个输入单元以及m个输出单元。我们可以将其视为从n维输入空间延伸至m维输出空间的过程。其中存在大量非线性组件。从而表现出显著的非线性特性。

(一)神经网络评价法的主要步骤旨在通过神经网络模型评估土地复垦潜力，并根据输入数据输出预期的结果。为了实现这一目标，在训练过程中需要持续地优化网络中的连接弧权重参数。(1)第一步是初始化所有的连接弧权重参数。

通常会将网络参数设定为较小的随机数以避免其出现饱和或异常状态。(2)在处理一组训练数据后,系统会计算并更新网络的输出值。

(3) 计算期望值与输出值之间的偏差，并从输出层反向推导至第一隐含层；通过更新各条弧的权重系数以减少该偏差为目标进行调节。

(4)按照之前所述的方法,对于训练集内的各个数据批次反复进行计算操作,直到误差降至可接受范围为止。(二)在构建人工神经网络模型时,首先需确定输入层的数量。

基于评价对象的具体情况, 输入层单元的数量等于所选的评价指标数量.(2) 确定隐含层的数量, 例如根据模型需求或经验判断.

一般来说，在神经网络设计中最为优化的架构通常仅包含单个隐藏层。输入信号能够通过隐含层节点进行区分，并进而形成新的向量。这种计算方式不仅速度较快还能将复杂的事物转化为简单的形式从而降低处理难度并减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点的数量

依据经验公式，在灾害损毁土地复垦的过程中：
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。
人工神经网络模型结构的具体安排可见图5-2。

图5-2展示了人工神经网络的架构(据周丽晖, 2004)(三)用于评价的对象将关键指标参数(X1,X2,X3,…,Xn)输入到系统中，并通过计算得到实际输出结果Yj。

灾害损毁土地后进行复垦处理时的已知输出与计算输出进行比较分析，并对第K层各节点之间的连接权值及激活阈值进行调整优化。在该模型中：wij表示第K-1层第j个节点与其对应第i个节点之间的连接权值及激活阈值；η为调节系数（其取值范围为0到1之间）；Xi代表第i个神经元或节点单元的输出结果。

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。

由于难以分析比较隐含结点的输出结果，在该灾害损毁土地复垦过程中可计算得出Xj——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。经过反复更换之后，当计算输出与期望输出之间的差异未超出设定范围时，则算法完成运行。

通过人工神经网络技术评估土地复垦潜力，其实也就是构建了土地复垦影响因子与复垦潜力之间映射关系的模型。

当所选网络结构恰当的时候，在借助人工神经网络函数具备的近似能力下，则能够充分地接近上述所述的关系映射效果；因此基于人工神经网络方法进行灾毁土地复垦潜力评价是一种较为适宜的选择

(四) 人工神经网络方法的长处与短处 人工神经网络方法相较于其他方法而言具有显著优势：其主要依赖最优训练原则反复计算，并不断调试神经网络结构以获得稳定结果。同时该算法也存在收敛速度较慢的问题。

采用该方法对复垦潜在进行评估能够有效去除主观判断的影响，并能保证评估结果的真实性和客观性。(2)经过反复优化计算处理后获得的评估结果误差幅度较小，并能在不断优化过程中降低系统性偏差以满足任意精度需求

(3)该方法具备良好的动态特性，在不断增加参考样本数量的同时，并随着时间段的变化不断推进动态追踪比较以及更深入的学习

它基于非线性函数，在复杂非线性动态经济系统中更能贴近实际情况，并能真实且准确地反映出灾毁土地复垦的潜力。相较于传统方法而言更具适用性。

然而，在实践中发现人工神经网络确实存在一些局限性。(1) 该算法采用最优化方法，在反复计算过程中持续更新权值矩阵直至最终收敛至全局最优解。

然而，在计算过程中无意中会导致神经网络陷入局部极小值的误差曲面具有极其复杂的特性。

误差反向传递经由输出层进行计算，在隐式层数目增多的情况下，在靠近输入层的位置其偏差会愈发显著；这将导致评估效能受到一定制约，并可能导致收敛速率出现迟缓现象；最终使得个别区域的复垦潜力评估结果产生偏差。