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（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。

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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

人工神经网络是崭新且令人兴奋的研究领域，它有很大的发展潜力，但也同时遭受到一些尚未克服的困难。其优点可列举如。

1.可处理噪声:一个人工神经网络补训练完成后，即便输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。

2.不易损坏:因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作。

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。

6.已经被成功地运用在某些以一般传统方法很难解决的问题上，如某些视觉问题。

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。

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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。

此外还有很多应用，比如交通领域的应用，心理学领域的应用等等。神经网络的应用领域是非常广的。

　人工神经网络分类方法

从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：

（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定，且识别精度难以达到要求。

（2）Hopfield神经网络。属于反馈式网络。主要采用Hebb规则进行学习，一般情况下计算的收敛速度较快。这种网络是美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首先提出的，它主要用于模拟生物神经网络的记忆机理。Hopfield神经网络状态的演变过程是一个非线性动力学系统，可以用一组非线性差分方程来描述。系统的稳定性可用所谓的“能量函数”进行分析，在满足一定条件下，某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断地减少，最后趋于稳定的平衡状态。Hopfield网络的演变过程是一种计算联想记忆或求解优化问题的过程。

（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方法联系密切。目前，关于碳通量模型，多是利用观测数据和先验知识，建立系统的数学模型，估计参数，从而掌握客观的河流碳通量规律。而人工神经网络的典型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。

从结构上分析，河流碳输运系统和人工神经网络是同构的。一个流域碳通量以某个碳源为输入，河流某断面或者河口碳通量为输出，中间经过陆地表面的岩石、土壤与生物等各种自然营力，产生大量的有机碳和无机碳，还包括河流自生的有机碳，经由河流进入海洋。由于人类活动的增强，对地表水文、水化学、植被和土壤结构性质的影响程度在不断加大，毁林开荒、大规模机械耕作都会增加土壤的侵蚀速率，大量土壤有机质被淋溶、冲刷进入河流，汇入海洋;工业废水排放、富营养化和酸雨等现代环境问题都会影响河流碳通量[14]。所以河流碳输运系统是一个极其复杂的非线性系统;其中，各个环节并行排列，或是串联排列，形成一个相互制约、相互联结的复杂网络结构(图5.21)。人工神经网络就是一个大型的非线性动力系统，各神经元分层排列，互相联结，从而组成不同的网络结构，其中，以前馈网络与河流碳输运系统结构最为相似。

图5.21 流域碳输运示意图