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人工智能是计算机学科的一个分支,被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果。人工神经网络是模仿生物神经网络的现代人工智能的最重要的分支,80年代初,在美国、日本、接着在我国国内都掀起了一股研究人工神经网络理论和神经计算机的热潮,并将人工神经网络应用于图象处理、模式识别、数字水印及智能机器人等领域。 相似文献
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人工神经网络技术在预测、自动控制、机器人、计算机视图和图象处理等领域得到了实际应用。本文着重讨论人工神经网络的学习规则，对研究人工神经网络提供了坚实的基础，具有很强的实用价值。 相似文献
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人工神经网络理论是20世纪80年代在国际上发展起来的一个前沿研究领域。BP是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。它在控制行业中的应用很有效果。该文通过JAVA语言实现BP算法，并通过实例说明BP算法的特点，且提出改进方向。 相似文献
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人工神经网络理论是20世纪80年代在国际上发展起来的一个前沿研究领域.BP是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络.它在控制行业中的应用很有效果.通过JAVA语言实现BP算法,并通过实例说明BP算法的特点,且提出改进方向. 相似文献
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人工神经网络的发展及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
系统地论述了人工神经网络理论发展的历史和在各个领域的应用, 神经网络是一门活跃的边缘性交叉学科,研究它的发展过程和应用,具有重要的理论意义. 相似文献
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高兴培 《广东广播电视大学学报》2006,15(4):108-110
神经网络是人工智能的重要研究领域之一,本文提出基于人工神经网络的课程考核方法,旨在为进一步提高课程考核的全面性和科学性提供一定的参考。 相似文献
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人工智能是一门综合性的应用科学。从20世纪50年代诞生后，大体经历了神经网络时代、弱方法时代、知识工程时代和知识工业时代四个阶段。目前，人工神经网络技术和遗传算法已广泛应用于工业、军事等领域。尽管人工智能的研究开发还跟不上人类对它的热切期望，但学者们通过辛勤努力必将实现人工智能技术的新突破。 相似文献
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人工神经网络及其在水文水资源系统中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
人工神经网络（ANN）是近几十年来发展起来的一种新的信息处理技术,并已应用到许多领域,但在水水资源领域仍处于初步应用阶段,本综述了ANN在水水资源中的应用现状,分析了其应用前景,指出了今后的研究发展方向。 相似文献
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陈伟 《中国高等教育评估》2006,(4)
一、引言人工神经网络(Artificial Neural Net- works)理论是80年代中后期世界范围内迅速发展起来的一个前沿研究领域,其发展已对计算机科学、人工智能、认知科学等领域产生了重要影响。其中值得一提的是美国生物物理学家Hopfield于1982年在建立的网络模型中引入"能量"函数,解决了网络稳定性 相似文献
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人工神经网络作为人工智能领域中的一个重要分支,一直以来都是人们的研究热点。介绍了人工神经网络技术与几种智能方法融合的应用发展,归纳了BP神经网络学习算法的基本思想,着重论述了目前有关神经网络融合方面的研究热点,即神经网络与专家系统、模糊逻辑、压缩映射遗传算法、粒子群优化算法的融合思想与方法。 相似文献
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付佩宣 《暨南大学华文学院学报》2014,(4):71-78
实用汉语水平认定考试（简称C．TEST）是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C．TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测（fieldtest）的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测（prediction）领域发挥了很大作用。本文选取C．TEST（A—D级）的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。 相似文献
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陈伟 《中国高等教育评估》2006,(4):50-53
人工神经网络（Artificial Neural Networks）理论是80年代中后期世界范围内迅速发展起来的一个前沿研究领域，其发展已对计算机科学、人工智能、认知科学等领域产生了重要影响。其中值得一提的是美国生物物理学家Hopfield于1982年在建立的网络模型中引入“能量”函数。解决了网络稳定性的判据问题，并使网络具有联想记忆。自动分类和自动校正记忆误差的能力，被人们称为Hopfield的模型。当1984年他用模拟电子电路实现了这一网络，并用网络计算方法成功地解决了“巡回推销员问题”之后。人工神经网络理论的研究进入了一个崭新的、突飞猛进的时代。 相似文献
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1人工神经网络与第六代计算机人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）简称神经网络（ANN），是一个正迅速发展的、全新的科学领域。所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而设计和建造的具有一定智慧的机器。人们希望这种神经网络能够做人所能做的各种事情。例如：通过视觉、听觉和触觉识别刊物，把大量的信息浓缩在一起，实现自动化，尤其是要它具有学习能力。自然这种神经网络不同于通常的人工智能机，故被称为第六代计算机。而ANN科学研究的进展无疑会在人类生活的各个领域引起巨大的影响。神经网络是由大量处理单元… 相似文献
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对人工神经网络的发展历程及其特点做了初步的介绍,着重讨论了人工神经网络在经济领域的应用现状和存在的问题,并将其应用到对加工贸易转型升级的评价中。 相似文献
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孟和巴雅尔 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(5):29-30
人工智能技术被称为本世纪三大科技成就之一,本文主要介绍了人工智能概念,基本原理及其在主要研究领域,介绍了常用的专家系统、机器学习、模式识别智,人工神经网络、定理证明等概念. 相似文献
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人工神经网络技术现已成为近年来的热点研究领域，由于神经网络具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、高的鲁棒性、联想记忆功能和推理意识功能等，能够实现目前基于计算理论层次上的模式识别理论所无法完成的模式信息处理工作。本文介绍了采用人工神经网络进行模式识别的方法，并给出了应用实例。 相似文献
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马宁 《重庆职业技术学院学报》2015,24(2)
在电力行业,预测电力短期负荷是一项重要的工作,准确预测电力负荷是实现电力管理现代化的重要内容之一.该文分析了基于模糊集的BP人工神经网络模型,并运用它来预测电力短期负荷.通过算例研究,证实了模型的准确性与可靠性,能较好地满足生产实践的要求. 相似文献
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《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(4)
目的:薄壁扩展式地基已被广泛应用于土壤强度相对较低的沿海工程。目前,已有很多学者对其进行了人工神经网络的适用性研究,希望用此对地基的承重能力进行预测。但是这些研究多数是基于传统的人工神经网络,学习速度慢且受困于局部极小值。本文拟提出一种改进的基于人工神经网络的预测薄壁浅地基承重能力的模型。方法:1.整合145组关于地基承重测试的文献数据和实验数据(包括承重能力、摩擦角、沙的单位重量、基脚宽度和长宽比等);除了承重能力,其他参数都是模型输入;2.研究各参数对地基承重能力的影响,确定最优的人工神经网络模型参数,并对不同的人工神经网络模型进行比较。结论:1.当基脚长宽比从0.5变为1.12时,地基的承重能力增加了大约一半;2.基于粒子群优化算法的人工神经网络模型表现最好;在测试数据中,承重能力的预测值和测量值之间高达0.98的相关系数也表明,在无粘性土中,基于人工神经网络的预测模型适用于薄壁浅地基的承重能力预测。 相似文献