① 常用的人工神经网络模型有哪些
BP 自组织映射
② 什么是人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
③ 人工神经网络在控制系统中有哪些
神经网络好处不是说它有什么好的特性易于控制，而是当人们遇到传统的控制方法控制效果的不好的非线性、不确定对象的问题，即人们面临控制对象难以建模的时候，神经网络强大的作用就显现出来了。主要的网络有BP,RBF,ART等神经网络，这三种网络机构原理各不相同，你用网络文库，里面有相应的介绍。
④ 人工神经网络的特点有哪些
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络突出的优点：
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；
(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；
(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；
(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；
(5)能够同时处理定量、定性知识。
希望我的回答可以帮到您哦
⑤ 人工神经网络的分类
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
ann:人工神经网络（Artificial Neural Networks）
bp:Back Propagation网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
⑥ 什么是人工神经网络
一.一些基本常识和原理
[什么叫神经网络?]
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
[人工神经网络的工作原理]
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
=================================================
关于一个神经网络模拟程序的下载
人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html
作者关于此程序的说明:
从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别!
=================================================
人工神经网络论坛
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(旧版,枫舞推荐)
国际神经网络学会(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
欧洲神经网络学会(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亚太神经网络学会(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神经网络学会(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
国际电气工程师协会神经网络分会
http://www.ieee-nns.org/
研学论坛神经网络
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智能研究者俱乐部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神经网络中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
=================================================
推荐部分书籍:
人工神经网络技术入门讲稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神经网络FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
数字神经网络系统(电子图书)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神经网络导论(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
===============================================
一份很有参考价值的讲座
<前向网络的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存.
⑦ 人工神经网络有什么应用条件
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。
将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。
在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。
⑧ 人工神经网络由哪几部分构成
"人工神经网络"共有13个神经元构成，4个为输入神经元，1个为输 出神经元。也就是说，这个程序最多能处理一个四元关系(包含了二元， 三元)。
⑨ 常用的人工神经网络软件有哪些
matlab。
spss里面也有的。
⑩ 人工神经网络的基本组成是什么啊
基本结构是三层，输入层，隐层，输出层，各层由神经元和神经元之间的权值组成。