① 常用的人工神經網路模型有哪些
BP 自組織映射
② 什麼是人工神經網路
人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。
③ 人工神經網路在控制系統中有哪些
神經網路好處不是說它有什麼好的特性易於控制，而是當人們遇到傳統的控制方法控制效果的不好的非線性、不確定對象的問題，即人們面臨控制對象難以建模的時候，神經網路強大的作用就顯現出來了。主要的網路有BP,RBF,ART等神經網路，這三種網路機構原理各不相同，你用網路文庫，裡面有相應的介紹。
④ 人工神經網路的特點有哪些
人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：
第一，具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。
第二，具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。
第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。
人工神經網路突出的優點：
(1)可以充分逼近任意復雜的非線性關系；
(2)所有定量或定性的信息都等勢分布貯存於網路內的各神經元，故有很強的魯棒性和容錯性；
(3)採用並行分布處理方法，使得快速進行大量運算成為可能；
(4)可學習和自適應不知道或不確定的系統；
(5)能夠同時處理定量、定性知識。
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⑤ 人工神經網路的分類
人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。
ann:人工神經網路（Artificial Neural Networks）
bp:Back Propagation網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
⑥ 什麼是人工神經網路
一.一些基本常識和原理
[什麼叫神經網路?]
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
[人工神經網路的工作原理]
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
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關於一個神經網路模擬程序的下載
人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html
作者關於此程序的說明:
從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!
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人工神經網路論壇
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦)
國際神經網路學會(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
歐洲神經網路學會(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亞太神經網路學會(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神經網路學會(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
國際電氣工程師協會神經網路分會
http://www.ieee-nns.org/
研學論壇神經網路
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智慧研究者俱樂部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神經網路中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
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推薦部分書籍:
人工神經網路技術入門講稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神經網路FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
數字神經網路系統(電子圖書)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神經網路導論(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
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一份很有參考價值的講座
<前向網路的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存.
⑦ 人工神經網路有什麼應用條件
人工神經網路（Artificial Neural Network，簡稱ANN ），以數學模型模擬神經元活動，是基於模仿大腦神經網路結構和功能而建立的一種信息處理系統。人工神經網路具有自學習、自組織、自適應以及很強的非線性函數逼近能力，擁有強大的容錯性。它可以實現模擬、預測以及模糊控制等功能。是處理非線性系統的有力工具。
它是物流合作夥伴選擇方法中合作夥伴選擇的神經網路演算法的另一種名稱。它是20世界80年代後迅速發展的一門新興學科，ANN可以模擬人腦的某些智能行為，如知覺，靈感和形象思維等，具有自學性，自適應和非線性動態處理等特徵。
將ANN應用於供應鏈管理（SCM）環境下合作合辦的綜合評價選擇，意在建立更加接近於人類思維模式的定性與定量相結合的綜合評價選擇模型。通過對給定樣本模式的學習，獲取評價專家的知識，經驗，主管判斷及對目標重要性的傾向，當對合作夥伴作出綜合評價時，該方法可再現評價專家的經驗，知識和直覺思維，從而實現了定性分析與定量分析的有效結合，也可以較好的保證合作夥伴綜合評價結果的客觀性。
在選定評價指標組合的基礎上，對評價指標作出評價，得到評價值後，因各指標間沒有統一的度量標准，難以進行直接的分析和比較，也不利於輸入神經網路計算。因此，在用神經網路進行綜合評價之前，應首先將輸入的評價值通過隸屬函數的作用轉換為（0，1]之間的值，即對評價值進行標准無綱量化，並作為神經網路的輸入，以使ANN可以處理定量和定性指標。
⑧ 人工神經網路由哪幾部分構成
"人工神經網路"共有13個神經元構成，4個為輸入神經元，1個為輸 出神經元。也就是說，這個程序最多能處理一個四元關系(包含了二元， 三元)。
⑨ 常用的人工神經網路軟體有哪些
matlab。
spss裡面也有的。
⑩ 人工神經網路的基本組成是什麼啊
基本結構是三層，輸入層，隱層，輸出層，各層由神經元和神經元之間的權值組成。