人工神经网络评价法案例_人工神经网络应用实例

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用

摘要

：人工神经网络

(ARTIFICIAL

NEURAL

NETWORK

，简称

ANN)

是目前国际上一门发展迅速的

前沿交叉学科。

为了模拟大脑的基本特性，

在现代神经科学研究的基础上，

人们提出来人工

神经网络的模型。

根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。

结果表

明，

人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，

可有效的应用于蕨类植物的生

长预测。

关键词：

人工神经网络；蕨类植物；

MATLAB

应用

一

人工神经网络的基本特征

、

并行分布处理：

人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。

这特别适于实时

控制和动态控制。

各组成部分同时参与运算，

单个神经元的运算速度不高，

但总体的处理速

度极快。

、

非线性映射：

人工神经网络具有固有的非线性特性，

这源于其近似任意非线性映射

(

变

换

)

能力。

只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。

因此人工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。

、

信息处理和信息存储合的集成：

在神经网络中，

知识与信息都等势分布贮存于网络内

的各神经元，

他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，

表现为神经元之间

分布式的物理联系。

作为神经元间连接键的突触，

既是信号转换站，又是信息存储器。

每个

神经元及其连线只表示一部分信息，

而不是一个完整具体概念。

信息处理的结果反映在突触

连接强度的变化上，

神经网络只要求部分条件，

甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，

具

有鲁棒性和容错性。

、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会

联想起蓝天、

白云和大草原。

用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

神经网络能

接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、

景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。

、

具有自组织自学习能力：

人工神经网络可以根据外界环境输入信息，

改变突触连接强

度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。

二

人工神经网络的基本数学模型

神经元是神经网络操作的基本信息处理单位(图

)。神经元模型的三要素为：

(1)

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