人工神经网络课后题答案,人工神经网络原理答案

BP人工神经网络

人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络，是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。

神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力，它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入、输出变量之间的非线性关系（映射），在执行问题和求解时，将所获取的数据输入到已经训练好的网络，依据网络学到的知识进行网络推理，得出合理的答案与结果。

岩土工程中的许多问题是非线性问题，变量之间的关系十分复杂，很难用确切的数学、力学模型来描述。

工程现场实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关，有时很难满足传统统计方法所要求的统计条件和规律，加之岩土工程信息的复杂性和不确定性，因而运用神经网络方法实现岩土工程问题的求解是合适的。

BP神经网络模型是误差反向传播（BackPagation）网络模型的简称。它由输入层、隐含层和输出层组成。

网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程，这一过程由两部分组成：正向传播和反向传播。

正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层；反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。

但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。（2）BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。

（3）以定量数据为基础建立模型，若能收集到充分资料，以定性指标（如基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等）和一些易获取的定量指标作为输入层，以评价等级作为输出层，这样建立的BP网络模型将更准确全面。

（4）BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。

较好地考虑了定性描述和定量计算、精确逻辑分析和非确定性推理等方面，但由于样本不同，影响要素的权重不同，以及在根据先验知识和前人的经验总结对定性参数进行量化处理，必然会影响评价的客观性和准确性。

因此，在实际评价中只有根据不同的基坑施工工况、不同的周边环境条件，应不同用户的需求，选择不同的分析指标，才能满足复杂工况条件下地质环境评价的要求，取得较好的应用效果。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的写作猫。

它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。

树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。

在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。

每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。

人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

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于写“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。（1）人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。

如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。

人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。

通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。

（2）泛化能力泛化能力指对没有训练过的样本，有很好的预测能力和控制能力。特别是，当存在一些有噪声的样本，网络具备很好的预测能力。

(3)非线性映射能力当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。

(4)高度并行性并行性具有一定的争议性。承认具有并行性理由：神经网络是根据人的大脑而抽象出来的数学模型，由于人可以同时做一些事，所以从功能的模拟角度上看，神经网络也应具备很强的并行性。

多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。

在寻找上述问题答案的研究过程中，这些年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。

不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。

下面将人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。

但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。

人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。

虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。

普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。

心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。

1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。

因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。

1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。

但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。

虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。

这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。

然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。

60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。

当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。

80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。

美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。

随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用到神经网络训练中，提出了Boltzmann机，该算法具有逃离极值的优点，但是训练时间需要很长。

1986年，Rumelhart、Hinton和Williams提出了多层前馈神经网络的学习算法，即BP算法。它从证明的角度推导算法的正确性，是学习算法有理论依据。从学习算法角度上看，是一个很大的进步。

1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了径向基网络：RBF网络。总体来说，神经网络经历了从高潮到低谷，再到高潮的阶段，充满曲折的过程。

急！！！！急！！！！！！！！！急！！！！！计算机体系结构这门课所解决的问题？以及解决的方法？在线等 100

计算机体系结构（ComputerArchitecture）是程序员所看到的计算机的属性，即概念性结构与功能特性。按照计算机系统的多级层次结构，不同级程序员所看到的计算机具有不同的属性。

一般来说，低级机器的属性对于高层机器程序员基本是透明的，通常所说的计算机体系结构主要指机器语言级机器的系统结构。

经典的关于“计算机体系结构（computerarchitecture）”的定义是1964年C.M.Amdahl在介绍IBM360系统时提出的，其具体描述为“计算机体系结构是程序员所看到的计算机的属性，即概念性结构与功能特性”基本概念计算机体系结构就是指适当地组织在一起的一系列系统元素的集合，这些系统元素互相配合、相互协作，通过对信息的处理而完成预先定义的目标。

通常包含的系统元素有：计算机软件、计算机硬件、人员、数据库、文档和过程。

其中，软件是程序、数据结构和相关文档的集合，用于实现所需要的逻辑方法、过程或控制；硬件是提供计算能力的电子设备和提供外部世界功能的电子机械设备(例如传感器、马达、水泵等)；人员是硬件和软件的用户和操作者；数据库是通过软件访问的大型的、有组织的信息集合；文档是描述系统使用方法的手册、表格、图形及其他描述性信息；过程是一系列步骤，它们定义了每个系统元素的特定使用方法或系统驻留的过程性语境。

计算机体系结构8种属性 1•机内数据表示：硬件能直接辨识和操作的数据类型和格式计算机体系结构2•寻址方式：最小可寻址单位、寻址方式的种类、地址运算 3•寄存器组织：操作寄存器、变址寄存器、控制寄存器及专用寄存器的定义、数量和使用规则 4•指令系统：机器指令的操作类型、格式、指令间排序和控制机构 5•存储系统：最小编址单位、编址方式、主存容量、最大可编址空间 6•中断机构：中断类型、中断级别，以及中断响应方式等 7•输入输出结构：输入输出的连接方式、处理机/存储器与输入输出设备间的数据交换方式、数据交换过程的控制 8•信息保护：信息保护方式、硬件信息保护机制。

编辑本段发展历程计算机系统已经经历了四个不同的发展阶段。计算机体系结构第一阶段 60年代中期以前，是计算机系统发展的早期时代。

在这个时期通用硬件已经相当普遍，软件却是为每个具体应用而专门编写的，大多数人认为软件开发是无需预先计划的事情。这时的软件实际上就是规模较小的程序，程序的编写者和使用者往往是同一个(或同一组)人。

由于规模小，程序编写起来相当容易，也没有什么系统化的方法，对软件开发工作更没有进行任何管理。

这种个体化的软件环境，使得软件设计往往只是在人们头脑中隐含进行的一个模糊过程，除了程序清单之外，根本没有其他文档资料保存下来。第二阶段从60年代中期到70年代中期，是计算机系统发展的第二代。

在这10年中计算机技术有了很大进步。多道程序、多用户系统引入了人机交互的新概念，开创了计算机应用的新境界，使硬件和软件的配合上了一个新的层次。

实时系统能够从多个信息源收集、分析和转换数据，从而使得进程控制能以毫秒而不是分钟来进行。在线存储技术的进步导致了第一代数据库管理系统的出现。

计算机系统发展的第二代的一个重要特征是出现了“软件作坊”，广泛使用产品软件。但是，“软件作坊”基本上仍然沿用早期形成的个体化软件开发方法。随着计算机应用的日益普及，软件数量急剧膨胀。

在程序运行时发现的错误必须设法改正；用户有了新的需求时必须相应地修改程序；硬件或操作系统更新时，通常需要修改程序以适应新的环境。上述种种软件维护工作，以令人吃惊的比例耗费资源。

更严重的是，许多程序的个体化特性使得它们最终成为不可维护的。“软件危机”就这样开始出现了。

1968年北大西洋公约组织的计算机科学家在联邦德国召开国际会议，讨论软件危机课题，在这次会议上正式提出并使用了“软件工程”这个名词，一门新兴的工程学科就此诞生了。

第三阶段计算机系统发展的第三代从20世纪70年代中期开始，并且跨越了整整10年。在这10年中计算机技术又有了很大进步。

分布式系统极大地增加亍计算机系统的复杂性，局域网、广域网、宽带数字通信以及对“即时”数据访问需求的增加，都对软件开发者提出了更高的要求。

但是，在这个时期软件仍然主要在工业界和学术界应用，个人应用还很少。这个时期的主要特点是出现了微处理器，而且微处理器获得了广泛应用。

以微处理器为核心的“智能”产品随处可见，当然，最重要的智能产品是个人计算机。在不到10年的时间里，个人计算机已经成为大众化的商品。

在计算机系统发展的第四代已经不再看重单台计算机和程序，人们感受到的是硬件和软件的综合效果。由复杂操作系统控制的强大的桌面机及局域网和广域网，与先进的应用软件相配合，已经成为当前的主流。

计算机体系结构已迅速地从集中的主机环境转变成分布的客户机／服务器(或浏览器／服务器)环境。世界范围的信息网为人们进行广泛交流和资源的充分共享提供了条件。软件产业在世界经济中已经占有举足轻重的地位。

随着时代的前进，新的技术也不断地涌现出来。面向对象技术已经在许多领域迅速地取代了传统的软件开发方法。总结软件开发的“第四代技术”改变了软件界开发计算机程序的方式。

专家系统和人工智能软件终于从实验室中走出来进入了实际应用，解决了大量实际问题。应用模糊逻辑的人工神经网络软件，展现了模式识别与拟人信息处理的美好前景。

虚拟现实技术与多媒体系统，使得与用户的通信可以采用和以前完全不同的方法。遗传算法使我们有可能开发出驻留在大型并行生物计算机上的软件。

编辑本段基本原理计算机体系结构解决的是计算机系统在总体上、功能上需要解决的问题，它和计算机组成、计算机实现是不同的概念。一种体系结构可能有多种组成，一种组成也可能有多种物理实现。

计算机体系结构计算机系统结构的逻辑实现，包括机器内部数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。其目标是合理地把各种部件、设备组成计算机，以实现特定的系统结构，同时满足所希望达到的性能价格比。

一般而言，计算机组成研究的范围包括：确定数据通路的宽度、确定各种操作对功能部件的共享程度、确定专用的功能部件、确定功能部件的并行度、设计缓冲和排队策略、设计控制机构和确定采用何种可靠技术等。

计算机组成的物理实现。包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，器件、模块、插件、底板的划分与连接，专用器件的设计，信号传输技术，电源、冷却及装配等技术以及相关的制造工艺和技术。

编辑本段分类Flynn分类法 1966年，Michael.J.Flynn提出根据指令流、数据流的多倍性（multiplicity）特征对计算机系统进行分类，定义如下。

•指令流：机器执行的指令序列计算机体系结构•数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果 •多倍性：在系统性能瓶颈部件上同时处于同一执行阶段的指令或数据的最大可能个数。

Flynn根据不同的指令流-数据流组织方式把计算机系统分为4类。

1•单指令流单数据流（SingleInstructionStreamSingleDataStream，SISD） SISD其实就是传统的顺序执行的单处理器计算机，其指令部件每次只对一条指令进行译码，并只对一个操作部件分配数据。

2•单指令流多数据流（SingleInstructionStreamMultipleDataStream，SIMD） SIMD以并行处理机为代表，结构如图，并行处理机包括多个重复的处理单元PU1～PUn，由单一指令部件控制，按照同一指令流的要求为它们分配各自所需的不同的数据。

3•多指令流单数据流（MultipleInstructionStreamSingleDataStream，MISD） MISD的结构，它具有n个处理单元，按n条不同指令的要求对同一数据流及其中间结果进行不同的处理。

一个处理单元的输出又作为另一个处理单元的输入。

4•多指令流多数据流（MultipleInstructionStreamMultipleDataStream，MIMD） MIMD的结构，它是指能实现作业、任务、指令等各级全面并行的多机系统，多处理机就属于MIMD。

（2）冯式分类法 1972年冯泽云提出用最大并行度来对计算机体系结构进行分类。所谓最大并行度Pm是指计算机系统在单位时间内能够处理的最大的二进制位数。

设每一个时钟周期△ti内能处理的二进制位数为Pi，则T个时钟周期内平均并行度为Pa=(∑Pi)／T(其中i为1，2，…，T)。

平均并行度取决于系统的运行程度，与应用程序无关，所以，系统在周期T内的平均利用率为μ=Pa/Pm=(∑Pi)/(T*Pm)。用最大并行度对计算机体系结构进行的分类。

用平面直角坐标系中的一点表示一个计算机系统，横坐标表示字宽(N位)，即在一个字中同时处理的二进制位数；纵坐标表示位片宽度(M位)，即在一个位片中能同时处理的字数，则最大并行度Pm=N*M。

由此得出四种不同的计算机结构： ①字串行、位串行(简称WSBS)。其中N＝1，M＝1。 ②字并行、位串行(简称WPBS)。其中N＝1，M>1。 ③字串行、位并行(简称WSBP)。

其中N>1，M＝1。 ④字并行、位并行(简称WPBP)。其中N>1，M>1。编辑本段技术革新计算机体系结构以图灵机理论为基础，属于冯•诺依曼体系结构。

本质上，图灵机理论和冯•诺依曼体系结构是一维串行的，而多核处理器则属于分布式离散的并行结构，需要解决二者的不匹配问题。首先，串行的图灵机模型和物理上分布实现的多核处理器的匹配问题。

图灵机模型意味着串行的编程模型。

串行程序很难利用物理上分布实现的多个处理器核获得性能加速.与此同时,并行编程模型并没有获得很好的推广，仅仅局限在科学计算等有限的领域.研究者应该寻求合适的机制来实现串行的图灵机模型和物理上分布实现的多核处理器的匹配问题或缩小二者之间的差距，解决“并行程序编程困难，串行程序加速小”的问题。

计算机体系结构在支持多线程并行应用方面，未来多核处理器应该从如下两个方向加以考虑。第一是引入新的能够更好的能够表示并行性的编程模型。

由于新的编程模型支持编程者明确表示程序的并行性，因此可以极大的提升性能。比如Cell处理器提供不同的编程模型用于支持不同的应用。其难点在于如何有效推广该编程模型以及如何解决兼容性的问题。

第二类方向是提供更好的硬件支持以减少并行编程的复杂性。

并行程序往往需要利用锁机制实现对临界资源的同步、互斥操作，编程者必须慎重确定加锁的位置，因为保守的加锁策略限制了程序的性能，而精确的加锁策略大大增加了编程的复杂度。一些研究在此方面做了有效的探索。

比如，SpeculativeLockElision机制允许在没有冲突的情况下忽略程序执行的锁操作，因而在降低编程复杂度的同时兼顾了并行程序执行的性能。

这样的机制使得编程者集中精力考虑程序的正确性问题，而无须过多地考虑程序的执行性能。

更激进的，TransactionalCoherenceandConsistency(TCC)机制以多个访存操作（Transaction）为单位考虑数据一致性问题，进一步简化了并行编程的复杂度。

主流的商业多核处理器主要针对并行应用，如何利用多核加速串行程序仍然是一个值得关注的问题。其关键技术在于利用软件或硬件自动地从串新程序中派生出能够在多核处理器上并行执行的代码或线程。

多核加速串行程序主要有三种方法，包括并行编译器、推测多线程以及基于线程的预取机制等。在传统并行编译中，编译器需要花费很大的精力来保证拟划分线程之间不存在数据依赖关系。

编译时存在大量模糊依赖，尤其是在允许使用指针（如C程序）的情况下，编译器不得不采用保守策略来保证程序执行的正确性。这大大限制了串行程序可以挖掘的并发程度，也决定了并行编译器只能在狭窄范围使用。

为解决这些问题，人们提出推测多线程以及基于线程的预取机制等。然而，从这种概念提出到现在为止，这个方向的研究大部分局限于学术界，仅有个别商业化处理器应用了这种技术，并且仅仅局限于特殊的应用领域。

我们认为动态优化技术和推测多线程（包括基于线程的预取机制）的结合是未来的可能发展趋势。冯•诺依曼体系结构的一维地址空间和多核处理器的多维访存层次的匹配问题。

本质上，冯•诺依曼体系结构采用了一维地址空间。由于不均匀的数据访问延迟和同一数据在多个处理器核上的不同拷贝导致了数据一致性问题。该领域的研究分为两大类：一类研究主要是引入新的访存层次。

新的访存层次可能采用一维分布式实现方式。典型的例子是增加分布式统一编址的寄存器网络。全局统一编址的特性避免了数据一致性地考虑。同时，相比于传统的大容量cache访问，寄存器又能提供更快的访问速度。

TRIPS和RAW都有实现了类似得寄存器网络。令另外，新的访存层次也可以是私有的形式。比如每个处理器和都有自己私有的访存空间。

其好处是更好的划分了数据存储空间，已洗局部私有数据没有必要考虑数据一致性问题。比如Cell处理器为每个SPE核设置了私有的数据缓冲区。另一类研究主要涉及研制新的cache一致性协议。

其重要趋势是放松正确性和性能的关系。比如推测Cache协议在数据一致性未得到确认之前就推测执行相关指令，从而减少了长迟访存操作对流水线的影响。

此外，TokenCoherence和TCC也采用了类似的思想。程序的多样性和单一的体系结构的匹配问题。未来的应用展现出多样性的特点。

一方面，处理器的评估不仅仅局限于性能，也包括可靠性，安全性等其他指标。另一方面，即便考虑仅仅追求性能的提高，不同的应用程序也蕴含了不同层次的并行性。

应用的多样性驱使未来的处理器具有可配置、灵活的体系结构。

TRIPS在这方面作了富有成效的探索，比如其处理器核和片上存储系统均有可配置的能力，从而使得TRIPS能够同时挖掘指令级并行性、数据级并行性及指令级并行性。

多核和Cell等新型处理结构的出现不仅是处理器架构历史上具有里程碑式的事件，对传统以来的计算模式和计算机体系架构也是一种颠覆 2005年，一系列具有深远影响的计算机体系结构被曝光，有可能为未来十年的计算机体系结构奠定根本性的基础，至少为处理器乃至整个计算机体系结构做出了象征性指引。

随着计算密度的提高，处理器和计算机性能的衡量标准和方式在发生变化，从应用的角度讲，讲究移动和偏向性能两者已经找到了最令人满意的结合点，并且有可能引爆手持设备的急剧膨胀。

尽管现在手持设备也相对普及，在计算能力、可扩展性以及能耗上，完全起步到一台手持设备应该具备的作用；另一方面，讲究性能的服务器端和桌面端，开始考虑减少电力消耗赶上节约型社会的大潮流。

Cell本身适应这种变化，同样也是它自己创造了这种变化。

因而从它开始就强调了不一样的设计风格，除了能够很好地进行多倍扩展外，处理器内部的SPU(SynergisticProcessorUnit协同处理单元)具有很好的扩展性，因而可以同时面对通用和专用的处理，实现处理资源的灵活重构。

也就意味着，通过适当的软件控制，Cell能应付多种类型的处理任务，同时还能够精简设计的复杂。

什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

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，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，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。

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。

主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

邻域法人工神经网络矿产储量计算

李裕伟（中国地质矿产信息研究院，北京　100812）李林松（北京计算机一厂，北京　100083）摘要　人工神经网络（ANN）技术是一种可用于模式识别的新技术。

本文介绍用ANN技术进行矿产储量计算的方法，这种方法基于邻域而不是整个研究区的信息，因而能保证迭代过程的成功。这一ANN方法在一个品位变化很大且样品分布极不规则的金矿床应用后，取得了令人满意的结果。

本文还对ANN方法与克里格法的应用效果进行了对比。关键词　储量估计　人工神经网络　地质统计学　邻域1　引言到目前为止，主要有两种用于储量计算的空间插值方法：距离倒数法和克立格法。

前者简便易行，但忽略地质因素的变化；后者不仅考虑到样品的空间构形，而且还考虑到矿床的地质条件变化。在应用克立格法时地质学家往往遇到一些难题，如建立不起合适的变差函数、存在非平稳性等。

吴希平和周迎新（1993）曾使用人工神经网络技术估计矿产储量。这显然是一个很好的开端，因为ANN技术同时具备距离倒数法和克立格法的优点：既简便易行，又考虑了地质条件变化。

此外，在用ANN方法估计储量时，无需考虑诸如变差函数、平稳性之类的问题。吴希平和周迎新使用ANN方法的范围是整个研究区，全部样品只有48件。

如果样品数增加，如超过100件，或者数据构形比较复杂，则将很难达到一个ANN的储量估计解。为了解决上述问题，笔者设计了一个新的估计储量的ANN方案，这种方案基于邻域信息而不是全区信息。

2　领域定义在使用ANN方法估计矿床储量时，之所以使用邻域信息而不是全区信息有两点考虑。

其一是对块段的估值只受其邻域样品的影响，因而不需要利用全区样品；其二是只有在一个小的样品集的条件下，ANN迭代作业才有可能取得成功。

当使用的样品太多时，ANN的迭代过程可能难以收敛；而当样品数较少时，收敛的可能性加大。据笔者的经验，当样品数少于50时，ANN作业可以顺利地进行。

简言之，我们之所以需要一个邻域，是为了从全部样品集中抽取一个有效的数据子集，以便用ANN方法成功地进行块段储量的估计。在用ANN方法进行储量估计时，邻域的定义与克立格法相似。

首先，设计一个由规则块段组成的网络系统。这样问题就化为据某块段邻域内若干样品的观测值来估计该块段的值。为简化起见，可将邻域定义为一个矩形（图1）。该矩形邻域中的样品被用于进行被估块段的储量估计。

为了更精确地进行块段估值，可在被估块段中设置若干个估值点。ANN程序对该块段的每个估值点返回一个值。这些估值点的平均值即为该块段的估值（图2）。

图1　邻域定义图2　样品及估值对邻域的大小可以调整，直到其包含50件样品为止。影响块段估值精度的因素有三个。其一是邻域中样品的数据构形。如果样品分布比较均匀，则可能得到一个令人满意的ANN估值。

其二是样品的密度。当邻域内有较多样品时，ANN程序将返回一个具有较小误差的估值。其三是输入变量的空间变化。一个空间高度波动起伏的变量将导致较大的估值误差。

3　ANN模型人工神经网络方法是近年来迅速发展的人工智能技术之一，它已被成功地用于模式识别。这一技术的吸引力在于：应用ANN的地质学家需要做的事仅仅是对输入层和输出层进行分析。

换句话说，人们无需去研究在输入层和输出层之间所发生的事情，因为那些隐蔽层可以被视为一个“黑箱”。

这样一来，需要人们做的仅仅是理解输入与输出的事件，这对地质学家来说恰恰是比较熟悉、比较容易的事；而在输入与输出之间存在的那些极复杂的非线性关系及巨量的计算任务，则交给计算机去处理，这些工作恰恰是人所难以承担的。

从这一观点出发，使用ANN技术进行储量估计的地质学家就可以避免遇到许多使用克立格法时所难以解决的问题。块段估值是一个空间模式识别过程。

考虑到上述的ANN技术的优点和前人的启发性工作，本文尝试使用这一新的模式识别技术进行二维储量估计。所设计的ANN结构包含一个输入层、两个隐蔽层和一个输出层。

输入层包含三个变量：x坐标、y坐标和邻域的品位平均值。所谓邻域的品位平均值指的是用最近的四个样品据距离倒数法计算的平均值。在两个隐蔽层中，每层均含有5个神经元。

输出层只包含一个变量，即所估计点的矿石品位。图3表示了这一ANN结构。

图3　ANN结构令xi为下一层第i个神经元的输入值，xj为上一层第j个神经元的初始输出值，wij为下一层第i个神经元和上一层第j个神经元的联结权，则可建立起m个输入神经元和第j个输出神经元之间的关系。

数学地质和地质信息然后使用以下特性函数数学地质和地质信息将初始输出值xj转换为适配输出值xj。

所使用的学习算法为简单的反向传播法（BP），其权系数调整方程为数学地质和地质信息此方程被用来修改权系数，使其从当前值被修改成下一步的值。

式中k为当前所处的迭代次数，η为学习率，δj为第j个输出神经元的当前值同其目标值之差，xj为第j个神经元在第k次迭代中获得的适配输出值。

虽然还可采用一些改进的BP算法或其他更复杂的学习算法，但由于简单的BP算法已能很好地解决本文的问题，因此就不打算再讨论和使用其他的学习算法。4　实例研究上述的ANN方法被用于研究河南的J矿床。

这是一个石英脉型金矿床，以坑探为主，辅之少量钻孔控制。共取得250件样品（图4）。样品分布极不均匀，金品位变化很大。因此，这是一个难以用一般插值方法进行空间描述的矿床。

为便于对比，用克立格法和人工神经网络方法对矿床的品位按同一块段系统进行了估计。块段系统由25×9个克立格块段组成，每个克立格块段的大小为50m×50m。被估块段加上由50个样品构成邻近块段组成邻域。

每个被估块段有3×3个估值点。根据这些邻域参数与样品数据，我们可以用前面定义的ANN模型来逐个块段地估计金品位。达到指定精度的迭代次数变化范围很大，取决于邻域中样品的数目、构形和变量的空间变化。

所设置的临界迭代误差为0.001。当实际的迭代误差小于该临界误差时，迭代过程结束。大多数迭代过程在迭代10000～30000次时终止，但最大迭代次数可达100000次。

ANN程序对每个块段的3×3个离散估值点各返回一个金品位估值，再由它们生成块段的平均值。离散点估值及块段平均值都是ANN品位估值的重要结果。图4　样品点位图图2显示了该金矿床的一个块段。

为了便于清晰地了解样品与估值点的关系，只显示了其邻域的一部分。这个部分邻域包含了11个样品，但它们对该块段的估值无疑是最重要的。图中9个小矩形代表估值点。

可以看出，ANN程序对每个估值点都返回了一个合理的值。每个估值点的值均同其最近的样品值吻合得很好。

由图2还可以看出，用ANN方法所求得的点上的估值仅由最邻近的几个样品所确定，远离该估值点的样品对估值的影响可忽略不计。

这就是为什么在使用ANN方法对一个点或块段进行估值时只需邻域而无需整个研究区的理由。对图2所示块段邻域的ANN学习信息列于表1。

在通过学习得到权值后，将每个估值点的x坐标、y坐标及邻域平均值代入公式（1）计算初始输出值；然后再将初始输出值代入公式（2）求得适配输出值。对该块段的点估值列于表2。

表1　图2所示块段的学习信息图5和图6分别显示了对整个矿床的点估值与块段估值。可以看出，图6的点估值更好地刻画了该矿床的金品位分布细节。这一点同克立格法的估值结果有很大的区别。

一般说来，克立格法的点估值同块段估值区别不大，这是因为克立格法无论是对点估值还是块段估值都会产生很强的圆滑效应，但ANN块段估值却不会产生这么强的圆滑效应。

将ANN块段估值（图5）同克立格块段估值（图7）进行对比，虽然全矿床的平均品位非常接近，据ANN法为2.59375，据克立格法为2.49658，但可明显看到克立格法的估值图像被大大地圆滑了。

我们知道，地质统计学提供了两种研究空间数据的模型：其一是克立格法模型，它被用来估计一个区域化变量的局域平均值，但不忠实于其空间的变化细节；其二是条件模拟模型，它被用来仔细地刻画一个区域化变量的空间变化，但不能保证得到一个最优的、无偏的局域平均值。

ANN方法看来综合了这两种模型的优点，对点估计而言尤其如此。一个ANN制图过程所产生的点估值的空间变化同实际样品的空间变化十分相近。当然，样品点愈密集，点估值的特征与实际特征就愈接近。

表2　图2所示块段的点估值图5　ANN法金品位块段估值　品位单位：g/t图6　ANN法金品位点估值　品位单位：g/t图7　克立格法金品位块段估值　品位单位：g/t为了说明ANN估计的优点，可将图6的ANN点估值同图4的实际样品点位图进行对比。

在仔细地研究图上的ANN点估值及其邻域的样品值之间的关系后可以看出，它们之间是非常吻合的。这就表明，ANN可以作为估计矿产储量的一个非常有效的工具。

5　结论人工神经网络技术是一种新的、有效地估计矿产储量的方法。在整个研究区内定义一个估计局域品位的ANN作业可能遭到失败；但如果定义在一个较小的邻域内则可以取得成功。

同地质统计学相比，ANN产生的品位图由于圆滑效应很小，更接近于品位空间分布的实际情况。此外，地质学家不再需要为诸如非平稳性、非正态性、非线性、各向异性、不良变差函数等问题而烦恼。

应用ANN技术估计矿产储量的主要问题是无法通过ANN方法本身提供估值误差。

参考文献[1]J.Hertz,A.Krogh,R.G.Palmer.Introduction to the Theory of Neural Computation.Addison-Wesley .,Redwood City,California,1991.[2]Xiping Wu and Yingxin Zhou.Reserve Estimation Using Neural Network Techniques.Computers ＆ Geosciences,1993,19（4）.。

神经网络的四个基本属性是什么?

神经网络的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。

由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

扩展资料：神经网络的特点优点：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。参考资料：百度百科——人工神经网络。