2023年神经网络的应用研究探讨.docx

神经网络的应用研究探讨 ：介绍了研究人工神经网络的目的，从神经网络的研究内容和优势等方面着手，重点陈述了神经网络在经济领域、食品工业、环境科学与工程中的应用。 关键词：神经网络；应用研究 中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2022)22-635-02 Application of Neural Network Study WANG Ying1,LI Bing-fu2 (1.Information Science and Technology College,Zhanjiang Normal College,Zhanjiang 524048,China;2.Registry,Information Science and Technology College,Zhanjiang Normal College,Zhanjiang 524048,China) Abstract:The study of the purpose of Artificial Neural Network,from the neural network of research and advantages, and other aspects proceed, the statement focused on neural networks in the economic field, the food industry, environmental science and engineering applications. Key words: Neural Networks; Applied Research 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）简称神经网络，是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反响，并利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。研究人工神经网络的主要目的包括：探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统；探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 2 神经网络（ANN）的研究内容 1)理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的根底上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统到达稳定状态，满足学习要求的算法；2)实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径；3)应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等;4)根本模型如图1示。 ■ 图1生物神经元功能模型 3 神经网络（ANN）的研究在各领域的优缺点 人工神经网络的理论研究和应用研究已取得丰硕成果，对于在各领域的应用具有以下优点：1)学习能力：人工神经网络具有学习的能力，通过学习，人工神经网络具有很好的输入-输出映射能力。学习方式可分为：有导师学习（Learning With a Teacher）和无导师学习（Learning Without a Teacher）；2)容错性：容错包括空间上的容错、时间上的容错和故障检测。容错性是生物神经网络所具有的特性，靠硬件或软件实现的人工神经网络也具有容错性。由于在人工神经网络中信息存储具有分布特性，这意味着局部的损害会使人工神经网络的运行适度地减弱，但不会产生灾难性的后果；3)适应性：人工神经网络具有调整权值以适应变化的能力，尤其是在特定环境中训练的神经网络能很容易地被再次训练以处理条件的变化，这反映了人工神经网络的适应性；4)并行分布处理：采用并行分布处理方法，同时由于计算机硬件的迅猛开展，使得快速进行大量运算成为可能；5)仿真软件的逐步完善：人工神经网络仿真软件的逐步完善，将人们从繁琐的编程中解放出来，同时也为人工神经网络在各领域的应用研究提供了可进行分析和预测的能力。 缺点：研究受到脑科学研究成果的限制；缺少一个完整、成熟的理论体系；研究带有浓厚的策略和经验色彩；与传统技术的接口不成熟。 4 神经网络在各领域的应用研究探讨 4.1 神经网络在经济领域的应用研究探讨 神经网络在经济领域的应用主要有：1)价格预测影响商品和效劳：价格变动的因素是复杂、多变的，传统的统计经济学方法存在不适合动态系统、建模复杂等局限性，难以对价格变动做出科学的预测，人工神经网络容易处理不完整的、模糊不确定或规律性不明显的数据，所以用人工神经网络进行价格预测是可行的，且有着传统方法无法比拟的优势；2)风险评估：风险是由于从事某项特定活动过程中存在的不确定性而产生的经济或财务的损失、自然破坏或损伤的可能性。防范风险的最好方法就是事先对风险做出科学的预测和评估，传统的专家评估依赖于专家的经验，存在着人为和主观的因素，人工神经网络的预测思想是建立风险来源和风险评价系数的非线性映射，提供定量的解决方案，弥补了主观评估的缺乏。商业银行的风险管理问题是我国参加WTO后的一个突出问题。目前，信用风险仍然是我国商业银行最主要的风险。我国商业银行目前正处在转轨时期，用传统方法评估信用风险难以到达满意的效果，而神经网络学习能力强，容错性好，具有很强的鲁棒性，适合评价信息不全的系统。根据我国的具表达实，运用人工神经网络技术，构造出适合中国的信用风险模型，并对某国有银行提供的数据进行了实证研究。 4.2 神经网络在食品工业中的应用研究探讨 神经网络在食品工业中的应用研究主要有：1)外来物的探测：对食品中偶尔混入极少量的外来物采用先进的仪器探测方法，如X射线衍射，可较为快速而准确地检测出食品中夹带的外来物。仪器探测法产生大量的测量数据可以利用分析运算方法能快速地从大量的数据中找出差异而判别出外来物，从而提高生产的效率。分析方法很多，但目前较为有效的是ANN法——例如对于软质外来物如木屑和塑料，在X射线数据上外来物与食品原料的差异很小，情况更为复杂，很难做出判别。根据ANN自学习自适应的特点，不是只采用一个简单的ANN，而是构造了一组子网络。让每一子网络用来识别一种外来物，各自训练子网络，然后将结果最后融合输入一个决策单元，让决策单元决定食品是否合格；2)掺假食品的鉴别：掺假物是人为地成心地参加食品中，可根据不同食品初步估计参加的掺假物的种类，选用相应的检测方法，并结合ANN算法对测量数据分析，可获得较满意的结果；3)分类与分级：果蔬外观特征很多，随季节、产地和品种不同而不同，可抽取主要特征，再运用ANN模式识别算法进行分类。颜色往往是衡量果蔬外部品质的一个重要指标，也间接反映果蔬的成熟度和内部品质，高品质的果蔬一般着色好。此外，ANN除可进行果蔬分类（分级）外，还可以对肉类分级。从肉类的图像处理数据中提取“大理石纹值〞（marbling score，表征脊肉中脂肪分布密度）来表征肉类质量，运用三层前向型ANN进行模式识别，效果令人满意；4)加工过程的仿真与控制：食品加工过程总是难以标准地操作，因为食品物料的性质与季节、产地与气候紧密地联系，同是由于缺乏适宜的传感器或缺乏够和不精确的在线测量，以及食品的物性的时变性。在传统的过程仿真中，需要建立假设、简化和大量的参数用来建立数学模型，这有可能与实际情况相差很远。因此，具有对非线性和非稳态系统有强处理能力的ANN尤适合应用于食品加工；5)感观评价与预测、食品配方设计等：以往常用的建模方法是多元回归法，但是在多因子、非线性的条件下多元回归法并不适用。ANN那么有效地解决这一问题。采用ANN先对已有的27组数据进行拟合；然后用ANN进行模拟，输入各种配方成分的含量，ANN就会输出预测结果，从中挑选出最正确的配方。 4.3 神经网络在环境科学与工程中的应用探讨 神经网络在环境科学与工程中的应用主要有：1)环境质量评价；2)环境系统因素预测；3)环境因素定量关系模拟构效分析、成因分析；4)污染防治系统建模。由于BP神经网络具有优良的非线性逼近能力，1994年以来，已在环境科学与工程的环境质量评价与预测、监测点的优化布置、社会经济环境可持续开展、污染物降解与释放、水（处理、生态）系统的模拟与预测等方面获得了广泛的应用。 5 结束语 由于神经网络学科的范围涉及很广泛，文中仅在那些有开展前途的领域中，列举出少数几个方向，应该说明的是，除了上述列举的以外，还有形形色色的、规模可观的研究工作正在进行，其未来的开展必将是冲动人心的。神经网络理论的前沿问题必将渗透在21世纪科学的挑战性问题中，并将取得重大的突破。 参考文献： [1] 高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].2版. 北京:机械工业出版社,2022. [2] 李庆中,张漫,汪懋华.基于遗传神经网络的苹果颜色实时分级方法[J].中国图象图形学报，2000,5(9):779-784．