人工神经网络的发展

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人工神经网络的发展范文第1篇

【关键词】 人工神经网络技术 应用 现状

一、人工神经网络概述

要对人工神经网络技术的应用进行了解，首先要掌握人工神经网络的基本模型和结构。它的结构是并行分布的，通过大量的神经元的模型组成，是用来进行信息处理的网络。各个神经元之间相互联系，相互之间联系的方式很多，每个特定的链接之中都有相应的权系数，而各个神经元的输出是特定的。

二、人工神经网络技术的应用现状

人工神经网络技术由于其结构上的优势和对信息处理的高效性，使得在很多方面都有广泛的应用，例如，运用人工神经网络技术进行图像处理、智能识别、自动监控、信号处理、机器人监控等，使得其在生活的各个方面都发挥了重要的作用，为交通、电力、军事等部门提供了便利。下面对人工神经网络技术的具体应用做简单的分析。

第一，BP神经网络。基于人工神经网络技术的BP神经网络，在进行优化预测、分类和函数逼近等方面有着广泛的应用。网络的应用大体有分类、函数逼近、优化预测等方面。比如，将胃电图和心电图进行分类，对某些函数的最小二乘进行逼近，对工业生产过程中的数据进行整合，对电力系统中的负荷量和一些数据进行优化和预测等。特别是在进行时间序列的预测中，发挥着重要的积极作用。使用BP神经网络还能对国家经济发展中的一些数据进行处理。相对其它人工神经网络技术的网络而言，BP网络复杂性较低，所以在很多工业产业上应用较多。在某些需要进行控制的系统内，BP神经网络能够对系统进行有效的控制。其具体的优势主要有以下几点：利用BP神经网络在识别和分类中的优势，能够及时快速的判断一些系统中的故障，相比以往的谱分析技术，其工作效率有了较大的提高。BP神经网络中也存在着一些不足，表现在其网络的鲁棒性和容错性不够，在对故障进行判断和检测时，不能有效地确保其准确性。此外，这种算法的收敛速度不快，在选择网络隐层节点中还没有形成完善的配套理论。这些都在某种程度上对其应用造成了影响。

第二，ART神经网络。基于人工神经网络技术的ART神经网络，广泛的应用在对图像、语音。文字等的识别过程中。其在某些工业产业中也普遍应用，主要应用在对系统的控制方面。例如，对故障判断，问题预警和事故检测等较为繁琐的生产过程进行控制，进行数据挖掘，从有关的数据中找到能够应用的数据。ART神经网络在应用中的优势主要是其具有很强的稳定性，能够在环境变化的情况下稳定的工作，其算法也十分简单而且为快速。其缺点主要是在要求对参数和模型等进行准确的判断时，其网络的结构还需要进行完善。

第三，RBF神经网络。基于人工神经网络技术的RBF神经网络目前在建模、分类、函数近似、识别、信号处理等方面有着广泛的引用。比于其他的神经网络，RBF神经网络的结构较为简单，其在非线性的逼近上的效果较为显著，收敛的速度也较快，能够有效的对整体进行收敛。其存在的缺点是，在函数逼近方面还不够完善，仍然要进行性改进。

第四，Hopfield神经网络。作为反馈神经网络的一种，Hopfield神经网络能够在连接性较高的神经网络中进行集中自动的计算。目前其在工业产业中有着广泛的应用。优点是，对于一些线性问题，避免了只是用数学方法所带来的繁琐，在进行数模之间的转化时，能够快速准确的进行。

三、人工神经网络技术的发展

人工神经网络技术和理论的不断发展和进步，在较多领域中，人工神经网络技术引起了人们的关注。但是，目前在技术的运用和技术本身仍存在着一些问题。

人工神经网络技术的发展，对数学领域的发展提出了要求，对有关的制造技术和科学技术也提出相应的要求，这就需要我们要加快与其相关的各种技术的快速发展，使这些技术能与人工神经网络技术相互匹配。在发展人工神经网络技术的同时，要加强与其它相关学科的相互联系，这对于更好的发展人工神经网络技术有着积极重要的作用。

人工神经网络的发展范文第2篇

关键词：人工神经网络；产生；原理；特点；应用

Application of man-made neural network and medical Image to analyses

Abstract: Man-made neural network (ANN)is a binding system on structure to imitate biological neural to link. It can carry on pattern discriminate， Signal processing et. in order to let the medical students and workers understand the neural network， especially understand the man-made neural network which applies to the medical image to analyses， the article avoids complicated figure’s analysis and reasoning. It explains the concerned profound questions， mainly about the physical concept. In simple terms. I hope it can work !

Key words: Man-made neural network; Produce; Principle; Characteristic; Application

人工神经的出现与发展，从而解决了对于那些利用其它信号处理技术无法解决的问题，已成为信号处理的强有力的工具，人工神经网络的应用开辟了新的领域。二十世纪九十年代初，神经网络的研究在国际上曾经出现一股热潮，近年来有增无减，已广泛应用在民用、军用、医学生物等各个领域。

1 神经网络与人工神经网络

1.1 神经网络

神经网络就是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而成的计算机系统。该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。

1.2 人工神经网络

1.2.1 神经元模型的产生

神经元（神经细胞）是神经系统的基本构造单位，是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。每个神经元都由一个简单处理作用的细胞体，一个连接其它神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。人的大脑正是拥有约个神经元这个庞大的信息处理体系，来完成极其复杂的分析和推导工作。

人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称(A.N.N.）就是在对人脑组织结构和运动机智的认识理解基础上模拟其结构和智能功能而构成的一种信息处理系统或计算机。二十世纪40年代初期，心理学家Mcculloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。随后F.Rosenblatt、Widrow和Hopf、J.J.Hopfield等学者先后又提出了感知模型，使人工神经网络技术有了新的发展。

1.2.2 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：为了讨论方便，先规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。因此网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减小下次犯同样错误的可能性。首先，给网络各连接权值赋予（0，1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，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，网络输出是完全随机的，“1”和“0”的概率各为50%。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，仍然能做出正确的判断。如果输出为“0”（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。

1.2.3 人工神经网络的特点

人工神经网络的特点是高速信息处理能力和知识存储容量很大。人工神经网络同现行的计算机所不同的是，它是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超出某一门限值后才能输出一个信号。因此，神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。转贴于 2 人工神经网络的种类

人工神经网络分为误差逆传播神经网络（多层感知网络）、竞争型(KOHONEN)神经网络、前馈神经网络和Hopfield神经网络四种。

3 人工神经网络的应用领域

3.1 民用领域

人工神经网络在民用领域主要用于语言识别，图像识别与理解，计算机视觉，智能机器人故障检测，实时信息翻译，企业管理，市场分析，决策优化，物资调运，自适应控制，专家系统，智能接口，神经生理学，心理学和认知科学研究等。

3.2 军用领域

人工神经网络在军用领域主要用于语音，图像信息的录取与处理，雷达、声纳的多目标识别与跟踪，战场管理与决策支持系统，军用机器人控制，信息的快速录取，分类与查询，导弹的智能引导，保密通讯，航天器的姿态控制等。

3.3 生物医学工程领域

人工神经网络在生物医学工程领域主要是解决用常规方法难以解决和无法解决的问题。在生物医学信号的检测和分析处理中主要集中对心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别，脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取，Holter系统的心电信号数据的压缩，医学图像的识别和数据压缩处理。即广泛应用和解释许多复杂的生理、病理现象。例如：CT脑切片。人工神经网络从MR图像分割组织和解剖物体，如肿瘤。这种基于二次扫描的方法包括无指导聚类分析，维数减少和通过非线性拓扑映射的纹理特征可视化。采用后处理技术逼近贝叶斯判断边缘，然后用人和神经网络的交互对这些结果进行优化。

3.4 人工神经网络在肺部CT片定量分析中的应用

肺部CT图像定量分析是先通过计算ROI区域的纹理和其它形态学的特征，形成特征矢量，然后交由后续的神经网络去进行分/聚类，从而达到定量分析的目的。现以其中常用的BP网络为例加以说明。由于BP网络存在纹理特征的计算很费时间和很难找到对某一病理区域有特异性的纹理特征等参数的缺陷。Heitmann等直接使用了Kohonen自组织映射网络（SOM）来对弥漫性肺病在HRCT中的典型征象——磨玻璃样影（GGO）进行自动识别。他将一55大小的ROI的CT数值直接作为SOM网络的输入，经网络聚类后，输出结果的真阳性超过95%，但也有太多的非GGO区域被误分成GGO区域，假阳性竟高达150——300%。特别是靠近胸膜和靠近气管与血管处的区域最易被误分类，而这类区域处的对比度比较高。也就是说单个SOM网络无法清楚地区分GGO相对均质的区域和低密度肺组织靠近高密度结构处的强对比区域。鉴于以上情况，Heitmann又设计了一个包括三个简单网络的分层结构。其中：一个简单网络可以检测几乎所有正确的GGO区域以及高对比度处的假GGO区域，而另两个网络（一个针对靠近胸膜处的组织；另一个针对靠近气管和血管处的组织）仅仅被训练成高对比有反应，而真正的GGO区域则无法检出。将这三个网络的输出以一定的逻辑规则（即三个网络的输出都为真，则该区域才是GGO）相连，最终结果比单个网络的结果精确了许多，它去掉了约95%的假阳性区域。虽然一些强对比区域的真的GGO区域也不可避免地被移走，但真阳性仍在可接受的范围内。实践证明：那些被误分类的区域实际上大多是肺内血管、气管、胸壁或纵隔的部分容积效应，以及有心脏主动脉搏动或呼吸位移引起的运动伪影。可以通过解剖结构信息来校正。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。迄今为止，在人工神经网络研究领域中，有代表性的网络模型已达数十种，而学习算法的类型更难以统计其数量。神经网络研究热潮的兴起是20世纪末人类科学技术发展全面飞跃的一个组成部分。它与多种科学领域的发展密切相关，纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子、生命起源等科学领域的进程之中历经了崎岖不平之路。在以人为本的21世纪，我们将会看到探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异，同时人工神经网络在医学领域的应用前景也会更加广阔。

参考文献

[1] 陈旭，庄天戈.肺部放射影像的定量分析[J].中国医疗器械杂志。2001，26（2）：117—118.

人工神经网络的发展范文第3篇

关键词：人工神经；网络游戏程序；研究和设计；分析探究

中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0044-01

近年来，在网络游戏发展过程中，图像的呈现质量已经提升到了一个极高的水平，人工智能游戏已经成为决定一款游戏成功与否的重要关键，并受到了游戏开发商的广泛关注和高度重视。网络游戏作为一种目标性、竞争性、互动性、情节性的娱乐作品，它的智能水平对游戏的质量和可玩性具有着直接的影响作用。因此，将计算机图形学和人工智能有机的结合起来，把人工智能中的预测、路径规划、搜索、学习等技术有效的应用到网络游戏的研发工作中去，不仅能够提升游戏的质量和可玩性，同时还有利于促进游戏开发企业的发展。

1 人工神经网络分析

人脑可以用一套较为独特的方法来解决相关问题，并且还能够从正反两面的行为差异中进行学习，经过研究发现，人脑是由十万种类的遗传因子中的十万亿个细胞组合而成，人工神经网络就相当于模拟人脑功能的一个数学模型。其中神经元作为人脑系统中处理基本信息的单元，是人体神经器官的重要组成部分，通过轴将各个神经元进行有效连接，而其他神经元的发送的信号能够使当前神经元产生相应的反映，这一反映如果能够达到特定的阈值，就会逐渐产生一种新的信号，并且沿着轴将信号传输到其他神经元[1]。人工神经网络主要就是由各种节点相互连接组合形成的，节点类似于人脑的各个神经元细胞，会存在一些节点连接外部环境，主要负责相关的信息输出和输入工作，被称作是输出点或者输入点，而另外一些网络内部的节点，通常被称作隐藏节点。隐藏节点的信息输出通常是输出节点的信息输入，输入节点的信息输出通常是隐藏节点的信息输入。

此外，人工神经网络的主要核心思想就是对人类大脑神经系统功能进行模拟的机器学习的一种方法，并且通过对系统内部各个神经元的各种连接参数进行反复的调节，使得神经网络系统得到训练，并且在遇到一定情况时能够做出最佳的反映[2]。总之，神经网络作为一项发展较为成熟的技术，其在解决相关问题之后，将会使网络游戏的智能化提升到一个全新的高度。

2 人工神经网络中的游戏学习设计分析

与传统方法相比，神经网络解决问题的方式有着明显的不同，其具有着较强的自主学习能力，经过不断的学习，ANN可以从未知式中的各种复杂数据信息中发现规律[3]。这种神经网络方法在很大程度上克服了传统方法在分析中的复杂性以及各种模型函数选择的困难，通过训练对问题进行解答，ANN可以较为快速的建立解决问题的非线性和线性模型。如果想要人工神经网络进行运作，首先就需要让网络进行学习，不断的训练网络，帮助它获取更多的知识信息，最后将这些信息有效的存储起来。一旦完成相关的训练和学习，就可以将知识有效的存储在权值中。在游戏的开发过程中，将神经网络模型看作是人物建模的基础，通过对玩家将要进行的动作或者选择的画面场景进行预测，运用神经网络进行信息存储，并且在游戏的运行过程中要保证学习元素的有效运行，进而让神经网络潜移默化的学会相应的自适应技术，最终实现游戏的可玩性和趣味性，提升游戏的开发设计质量和效果，进而吸引更多的游戏玩家。

3 BP神经网络游戏开发设计分析

在神经网络的众多模型中，BP算法是其中较为常用的一种神经网络，一般分为输入层、输出层、中间层等三个部分，各个层之间按顺序进行连接，因为中间存在隐含层，可以从中发现一定的学习规律，可以通过对这种网络的有效训练，进而形成一种较为复杂、多样的决策界面[4]。同时，BP神经网络具有一个强大的功能，其主要就是能够封装一个将信息输入映射到信息输出的非线性函数。假如不存在隐含层，那么神经网络只能发现信息输入与信息输出之间存在的线性关系。但是，仅仅是为感知网络增添一个隐含层还是远远不够的，需要通过非线性激活函数为网络连接提供相应的非线性元素。大多数的非线性函数基本上都能够进行使用，但是多项式函数除外。

在游戏中，设置网络作为神经网络实现的基本步骤，可以将特定数据当做输入训练网络，并且在游戏的具体输入中进行实际应用。在游戏问题的神经网络设计中，应该注意结构、学习、神经元特点等三个方面的因素。其中结构主要就是指要进行构造的神经网络组织、连接方式以及基本类型。而且在神经网络中节点数设计要遵循相关的原则就是越少越好。神经网络中的节点数越多，那么神经网络搜索正确解的空间范围就越广阔[5]。神经网络中输入节点数在一定程度上决定着模式匹配或网络分类的变量数，例如，篮球类型的游戏中，运动员投篮命中、灌篮动作、球员分布、难度等级等变量数。

4 结语

总而言之，网络游戏作为一种新型的娱乐方式，具有着较强的生活模拟性和互动性，深受广大社会群众的喜爱。因此，我国应该重视游戏产业的发展，不断加大对网络游戏的开发和设计，将神经网络有效的应用到网络游戏开发的实践中去，尤其是BP神经网络，它不仅可以预测玩家的行为，及时提供信息反馈，同时还能提高网络游戏的可玩性和趣味性，提升游戏设计的整体质量和效果，有利于促进我国游戏开发产业的发展和进步。

参考文献：

[1]余颖.基于神经网络和遗传算法的人工智能游戏研究与应用[D].湖南大学，2011.

[2]王淑琴.神经网络和遗传算法在游戏设计中的应用研究[D].东北师范大学，2014.

[3]f潭凯.神经网络在即时战略游戏中的应用[D].福州大学，2014.

人工神经网络的发展范文第4篇

Abstract: Financial management decision support system (hereinafter referred to as the DSS) is to assist decision-makers at various levels realize financial management. It achieves scientific management through mainly the man-machine interactive way and the use of a lot of financial data and numerous model. Neural network is a complicated nonlinear network system, and it mainly consists of many processing units which are similar to neuron. The combination of financial management and neural network and decision support system can realize the automation of adaptive, associating and reasoning, and data mining, and make the financial management, decision-making, and execution more scientific, standardized, and intelligent.

关键词： 财务管理；神经网络；决策支持系统；专家系统

Key words: financial management；nerve network；decision support system （DSS）；expert system

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）03-0126-02

0 引言

DSS是80年代迅速发展起来的新型计算机科学。它是一个有着广泛应用背景的十分热门的交叉科学。神经网络是一个具有高度非线性的超大规模连续时间的动力系统。结合神经网络的智能决策支持系统是目前研究的前沿之一，它极具理论和使用价值。

财务管理的信息化、数字化是财务规范和科学管理的趋势。与DSS的结合将更加有利于数据标准的统一，有利于数据采集的模块化，有利于决策支持的科学化，有利于财务公开的透明化。

1 财务管理决策支持系统的研究现状

决策支持系统经过二十多年的发展，形成了如图1所示公认的体系结构。它把模型并入信息系统软件中，依靠管理信息系统和运筹学这两个基础逐步发展起来。它为解决非结构化决策问题提供了相应的有用信息，给各级管理决策人员的工作带来了便利。

从图1可以看出决策支持系统体系结构可划分为三级，即语言系统（LS）级、问题处理系统（PPS）级和知识系统（KS）级。其中问题处理系统级包括推理机系统（RS）、模型库管理系统（MBMS）、知识库管理系统（KBMS）及数据库管理系统（DBMS）。知识系统级包括模型库（MB）、知识库（KB）及数据库（DB）。

九十年代中期，兴起了三个辅助决策技术：数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。联机分析处理是以客户/服务器的方式完成多维数据分析。数据仓库是根据决策主题的需要汇集大量的数据库，通过综合和分析得到辅助决策的信息。数据挖掘顾名思义，是为了获得有用的数据，在大量的数据库中进行筛选。人工智能技术建立一个智能的DSS人机界面，可进行图、文、声、像、形等多模式交互，人机交互此时变得更为自然和谐，人们能沉浸其中，进行合作式、目标向导式的交互方法。

从目前情况来看，财务决策支持系统的研究还处于初级发展阶段，财务数据的保密性、特殊性决定了财务决策不能全部公开化、透明化，但随着中央及国务院相关部门财务预决算数据的公开，财务决策系统及其支持系统和过程也将随之公开，这就要求决策者充分利用财务知识和决策支持系统的知识“聪明”决策、合理决策、科学决策、规范决策。

2 财务管理神经网络智能决策支持系统总体研究框架

2.1 神经网络运行机制 神经网络的着眼点是采纳生物体中神经细胞网络中某些可利用的部分，来弥补计算机的不足之处，而不是单单用物理的器件去完整地复制。

第一，神经网络中的链接的结构和链接权都可以通过学习而得到，具有十分强大的学习功能；第二，神经网络所记忆的信息是一种分布式的储存方式，大多储存在神经元之间的权中；第三，神经网络部分的或局部的神经元被破坏后，仍可以继续进行其他活动，不影响全局的活动，因此说，神经网络的这种特性被称作容错性；第四，神经网络是由大量简单的神经元组成的，每个神经元虽然结构简单，但是它们组合到一起并行活动时，却能爆发出较快较强的速度来。

我们可以利用神经网络的上述特点，将之应用于模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统中。

2.2 财务管理神经网络集成智能财务DSS的必然性 在企业经营管理、政府机构财务活动中，人们时常面临着财务决策。人们往往需要根据有关的理论及经验制定出一系列的衡量标准。这种评价是一个非常复杂的非结构化决策过程，一般都是由内行专家根据一定的专业理论凭经验和直觉在收集大量不完全、不确定信息基础上建立起多级指标体系。但在这种指标体系中，各种指标之间的关系很难明确，而且还受评价者的效用标准和主观偏好所左右。因此，很难在指标体系和评价目标间建立起准确的定量或定性模型。因此，我们需要采用一种可处理不确定性、不完全性信息的评价方法以支持决策。自然，利用人工神经网络构造系统模式来支持这类评价决策问题是目前财务管理智能决策支持系统的一种发展趋势和必然趋势[4]。

2.3 财务管理神经网络集成智能DSS系统框架 神经网络智能决策支持系统主要以知识、数据和模型为主体，结合神经网络进行推理与数据开采。图2给出了神经网络智能决策支持系统研究框架[2]。研究中有两个重点，即神经网络推理系统和神经网络数据开采系统。

2.3.1 神经网络数据开采系统 神经网络数据开采时利用神经网络技术协助从数据中抽取模式。数据开采有五项基本任务：相关分析、聚类、概念描述、偏差监测、预测。

常用的前馈式神经网络，如BP网络，可用于进行概念描述及预测。对向传播（Counter Propagation，简称CP）神经网路可用来进行统计分析和聚类。

CP网络是美国神经计算专家Robert Hecht-Nielsen提出的一种新型特征映射网络，其网络结构分输入、竞争、输出三层。该网络吸取了无教师示教型网络分类录活、算法简练的优点，又采纳了有教师示教型网络分类精细、准确的好处，使两者有机地结合起来。由竞争层至输出层，网络按基本竞争型网络学习规则得到各输出神经元的实际输出值，并按有教师示教的误差校正方法调整由竞争层至输出层的链接权。经过这样反复地学习，可以将任意输入模式映射为输出模式。

2.3.2 财务管理神经网络推理系统 财务管理神经网络推理系统主要利用神经网络的并行处理机制来解决传统推理方法中存在的“组合爆炸”、“无穷递归”，等问题。在神经网络系统中，计算与存储时完全合二为一的，即信息的存储体现在神经元互连的分布上，并以大规模并行方式处理。流动的过程就是从部分信息找到全部信息的过程，这就是联想记忆的基本原理。若视动力系统的稳定吸引子为系统计算能量函数的极小点，系统最终会流向期望的最小点，计算也就在运动过程中悄悄地完成了。因而，可用双向联想记忆（BAM）网络或CP网络实现并行推理。CP网络具有特殊的联想推理映射功能。将输入学习模式和期望输出模式取为同一模式，且将之分为X和Y两部分。网络通过提供的样本对进行充分的学习后，就可用来进行模式间的联想推理。

3 财务管理神经网络智能DSS研究展望

当前世界上最热门的研究课题，是模仿人类的思维方式来解决实际问题。专家系统和人工神经网络是比较常用的技术，但由于自身的局限性，它们都侧重于人类思维方式的某一方面。平时解决简单的问题的时候还好，但真遇到解决复杂的问题的时候，它就显得力不从心了，所以，这个时候我们可以将两种技术结合起来解决，除了它们要自身不断发展和完善外，还要注重两者的协调配合，神经网络DSS未来的发展趋势就是依靠这两种技术不断结合，从而能帮助我们解决更多的实际问题。

3.1 财务管理神经网络支持专家系统 常见的财务管理神经网络支持专家系统主要包括几个方面：知识维护、知识表示、知识获取、推理等，我们针对各个步骤展开讨论。

3.1.1 知识维护。如果知识是通过人工神经网络来获取的，我们就可以同样利用人工神经网络，来让维护工作变得更加方便快捷，维护可以通过人工神经网络来自动完成，我们需要做的只是重新运行网络模块，或者重新训练网络模块，又或是增加新的网络模块。

3.1.2 推理。一般的专家系统只是求解专门性问题，应用的领域非常狭窄，同时由于控制策略不灵活，推理方法简单，容易出现一些这样或那样的问题，推理效率低、速度慢。人工神经网络可以解决这一问题，从根本上提升工作效率，提高工作速度，它可以拓展知识空间，不只局限在狭窄的领域。

3.1.3 知识表示。很多专家知识事实上很难用规则表示出来，但在现实工作中，我们大部分财务管理专家却都采取这种方式，无论是直接的还是间接的。其它的知识表示方法也存在着同样的问题。为了解决这一问题，我们可以采用人工神经网络系统来将知识提供给专家系统，这样做就可以避免这一问题，当专家系统需要相应知识时，就不需要用规则来表示知识，直接调用人工神经网络就可以了。

3.1.4 知识获取。人工神经网络可以帮专家系统来获取知识，知识获取是通过人机对话的形式进行的。首先，专家系统向专家提出问题，人工神经网路则负责对这些信息进行收集、处理，在人工神经网络的联结权值中已经具有通用的知识，所以这一步骤会很方便，之后再产生相应的数据结果。接着，专家系统在对这些数据进行进一步的分析。在这一过程中，专家系统只运用很少的规则就可以获得相关的知识，大大提高了工作效率。

3.2 财务管理专家系统支持神经网络 财务管理专家主要通过三种方式来对神经网络提供必要的支持：第一，提供相应的必要的解释；第二，进行预处理；第三，联合应用。

3.2.1 解释。作为专家系统的人工神经网络，它做不到同其他专家系统那样，具体详细地跟踪问题求解的过程，以获得答案的原因，它只能依靠增加一个小型的专家来解决这一问题，以获得答案的原因，这个专家系统可以反向推理，从结果到初始输入，系统提供具体的解决方法。

在这种模式中，经过训练的人工神经网络来解决问题。当用户要求解释的时候，就可以通过网络输入一个并行的专家系统。

3.2.2 预处理。对于人工神经网络来说，处理数据这项工作比较难。专家系统可以帮助人工神经做好这些工作：选择合适的收敛算法，确定训练神经网络的样本的数量，选择合适的神经网络。收集正确数据的工作，对于人工神经网络来说至关重要，事先对它们进行预处理，可以确保各项工作顺利的完成。

3.2.3 联合应用。将一个复问题分解为几个子问题，如下图3所示，再将各个子问题来逐个解决，这就是我们所常说说的联合应用方法。它可以直接采用人工神经网络、专家系统以及其种可能的方法来解决问题，指导实际应用。

我们当前计算机所要解决的主要问题，是如何解决半结构化和非结构化的决策等问题，它是人们在日常生活中所经常遇到的，在财务活动中会大量存在。如何更科学、更合理地处理这些问题是我们当前工作的主要方向。运用人工神经网络技术处理半结构化和非结构化的决策是一种智能化的求解方式。但是此种方式并不是完美无缺的，它还存在着一定程度上的缺点，我们只有改善这种技术上的不成熟，将智能化研究进行到底，才能让神经网络决策支持系统的研究出现新的进展。

参考文献：

[1]陈文伟.智能决策技术.电子工业出版社，1998年.

[2]钟义信.智能理论与技术——人工智能与神经网络.人民邮电出版社，1992年.

人工神经网络的发展范文第5篇

关键词：神经网络 网络方法 环境色谱法 多个节点 信息模型

中图分类号：X83 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）05（a）-0126-02

从近几年在国内神经网络的使用来看，在环境监测中也有着非常良好的效果。无论是从色谱法、光谱法还是整个环境的评价都带来了很多新的成果。该文主要是通过对神经网络相关分类的阐述，结合神经网络在环境监测中的应用效果，希望能给神经网络对环境监测中做一些回顾和总结[1]。

1 网络方法类别

由于着重的角度关系，网络法会有多种不同的类别，由于神经网络是多个节点的连接，有相当多复杂的算法，基于神经网络，可以总共阐述两大类的情况，包括有管理和无管理的网络方法。关于这两种的不同点就在于它们是否需要对现有的样本进行训练。有管理的网络方法是需要训练，而无管理的网络方法是无需进行训练，它需要与其他的化合物相结合使用，里面会涉及到网络与遗传法、偏最小二乘法等分析方法来进行分析比较。另外根据网络的结构不同，也可以把网络方法给分成前向和后向的网络方法，而如果是从网络活动方式的差别，也可以将其分为随机和确定两种网络方法。

2 关于环境监测的化学方面的应用

在化学方面，国内与有很多用于化合物的一些研究，比如一些有机结构分析，还有化学反应、蛋白质结构等等的分析。在进行定量的构效关系分析中，可以把酿酒的酵母菌来作为一种模型的指示物，建立相关网络模型，然后对生物的毒性进行进一步预测，当然，在分析过程中还存在着很多的问题，通过比较一些网络模型，然后计算它们之间的权值，再筛选相出相应的参数，学者们在分析的时候也会对多层前传网络进行探讨分析，尽量减低误差，通过多方向的非线性校准，并且进行数据解析，然后表明引射能力，通过建立神经网络来不断接近规律的程度，拟定相关的指标数[2]。

3 分光光度的方法应用

在化学分析进程中，通过多元校正和分辨是相对来说较好的一种方法。随着相关方法的不断普及，目前大多数是使网络和现有的紫外光谱法相互关联，利用线性网络、BP网络等来用于多个分组的报道[3]。邓勃等[4]学者在分析的时候，认为除了人工神经网络，迭代目标转换因子的分析法相比较起来也是一种不错的选择，两种方法各有优势，并且产生的网络法的误差一般都不会很大。孙益民等专家在分析时，利用现有的人工神经网络先后侧出的光度法，并且可以测定比如铜、镍，并且这个分析方式非常的简单和方便[5]。

4 神经网络对X射线中的荧光光谱法的应用

研究人员通过神经网络建立与X射线荧光谱谱法的关系，通过多个不同的神经网络来应用，可以通过他们之间的连接来测定酸溶铝，通过神经网络的设置，可以测定里面的最低的铝值，通过神经网络与BP的网络模型的设立，可以直接输入测出来的铝含量情况，然后通过铝含量来侧出酸溶出来的铝的数值。BP模型可以结合现有的神经网络系统，充分的在现有的信息模型上应用，通过利用网络神经的结构，不仅可以做一些化学分析，还可以通过神经网络来检测环境监测中涉及到的红外谱图等的分析，这为环境分析提供了非常有意义的方向，并且给环境监测提供了新的检测方法[6]。

5 环境监测中的色谱法的研究

在关于色谱法的研究中，人工神经网络也有可以应用的方向[7]。色谱法中的小波分析，与人工神经网络的结合，小波分析的主要目的是为了得到重叠的色谱峰的信息，运用神经网络分析之后，可以在其中建立相关的模型，通过两者的结合来分开重叠的色谱峰信息，众所周知，把重叠色谱分开是一个非常复杂的工程，它们之间需要运用大量的元素来分开，效率极低，极其浪费时间。因为其内里复杂的重叠组织，而现在，人工神经网络为其分离提供了一种新的尝试[8]，不仅如此，通过人工神经网络的方法不仅可以分离，而且可以在分离之后得到更加精确的色谱信息。研究工作者在模拟退火神经网络的时候，会运用药物来优化整个分离的条件，这对于提高色谱精确度也非常有效。

6 环境监测中的评价

通过之前提到的BP网络，通过介绍与人工神经网络模型的结合，来阐述了整个模型应用的原理，通过综合相关的分析方法可以对环境监测中的适用性进行分析评价，这样表现出来的结果会更加客观。研究者可以从有预测模型中表现的结果，在水库里进行抽样，提取水库中的相关元素进行预测，确认是否与实际结果一致，可以通过建立人工神经网络来对水质中的污染指数进行评价，然后得出相应的成果。

7 结语

人工神经网络在整个环境监测中有着非常重要的作用，它拥有一些比较有意义特性，总共可以总结为以下3个方面：第一，人工神经网络具有自学习的特性。可以通过大量的图像来设计，进行相关的图像识别，把不同的几个图像进行整合分析，并且把与之相互对应的结果嵌入到神经网络系统中，系统会根据自己特有的自学功能，对以后相关的图像进行识别操作，它可以给人们提供一些预测结果，甚至在未来的无论是经济还是政治等方面提供一些预测，预测经济和市场，给未来的发展提供引导。第二，系统具有可存储的特性。人工神经网络里面包含了一种反馈的功能，而通过输入信息和模型整合，联系不同元素之间的关系，得出一些可能的联想信息。最后，神经网络还有一项功能便是优化得出答案的能力。

一般问题的因果关系都会涉及到多个方面，那么如何在多个元素中抽丝剥茧，不断地优化整个系统，是神经网络的一个主要的功能，它可以通过计算来得到最优化的解，即便其中的运算量牵连的比较多，但是结合神经网络中反馈联想的功能，再包括计算机强大的运算效率，那么得到答案有时候也是比较容易的。

人工神经网络在环境监测中表现的效果比较好，但是除此之外，在其他领域，运用神经系统也可以得到一些相关的数据，比如经济领域，它可以通过建立信息模型，来进行市场预测和风险评估，这些都是很好的应用方式。在未来的实践中，随着经验的积累，神经网络的应用在环境监测中会不断地深入，通过在色谱、光度等领域的剖析，为未来的环境监测效果提供了更多的可能性。

参考文献

[1] 黄胜林.遗传优化神经网络在大坝变形监测中的应用[D].辽宁工程技术大学，2012.

[2] 熊勋.人工神经网络在环境质量评价和预测中的应用研究[D].华中科技大学，2009.

[3] 王学.无线传感器网络在远程环境监测中的应用[D].山东师范大学，2011.

[4] 武艺.人工神经网络在土壤质量监测中的应用[D].浙江海洋学院，2015.

[5] 黄湘君.基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用[J].科技信息：科学・教研，2008（16）：313-314.

[6] 李春梅，周骥平，颜景平.人工神经网络在机器人视觉中的应用[J].制造业自动化，2000（9）：33-36，49.

[7] 涂晔，车文刚.BP神经网络在福利彩票预测中的应用[A].中国智能计算大会[C].2009.

[8] 李岩，韩秋，郑万仁.BP神经网络在电力需求决策中的应用[J].现代经济信息，2009（22）：325-326.