神经网络建模的基本思想,数学建模神经网络应用

1、人工神经网络有什么应用条件

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。
它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。
将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。
在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、神经网络到底能干什么？

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内数学建模神经网络的使用条件。例如预报天气：温度湿度气压等作为输入天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度湿度气压等得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！

3、数学建模中，想用神经网络，可是给的数据既有定量数据由于定性数据，怎么进行处理 20

区间数据也可以量化，比如量化成等级，就像pm2.5那样。大地污染检测建个BP网络就行，matlab上有现成代码

4、神经网络优缺点，

优点：

（1）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。

（2）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。

（3）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。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：

5、要做好数学建模，至少要学会哪几个软件，有没有什么推荐视频？

《数学建模视频》百度网盘资源免费下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1-fOFdUYBOnAB-2y50RgbjA

6、01年北大数学建模B题（用神经网络解的过程） 100

代码中矩阵横行是144的基因的状态，
运算过程不太懂，
最后是要验证后20个待测的样本。

7、关于数学建模

你好这位朋友，我曾经参加过2004年的数学建模竞赛，得了省里面的一等奖。现在回想起来确实让人感觉心酸而又兴奋和快乐。我也是参加校里面的建模竞赛被选拔过去的。总得来讲，你要参加数学建模就要问问自己是不是能吃苦，迎难而上的人？是不是热爱数学知识及其在生活中应用的人？是不是能够与别人同舟共济的人？如果你已经下定决心了那么我就跟你在这里讨论讨论吧。数学建模可以说是在做一个项目，它不是一个人的奋斗，而是一个三人团队的同心协力。建模基本上分为三部分工作，第一部分是：数学模型的建立。第二部分是计算机编程解决问题。第三部分是数学论文的完成。因此针对这三分工作，一个团队里的三个人应该有所侧重，每个人应该在这三个方面的某个有所特长，每个人特长的发挥直接影响到建模的结果。所以，当你要准备参加数学建模的时候，你要给自己定位，究竟自己是要侧重哪方面的特长。当然，由于你才刚开始，到时候跟谁组队也不清楚，那么就可以全方面发展，到你们组员确定，方向明确的时候，那么你们就可以专供自己的特长方面。
那么要如何准备呢？先谈谈我是如何准备的吧。大二上学期为了参加数学建模，我去校里面开的有关数学建模的课程（比如：数学模型，运筹学，最优化设计，matlab等）的选修课旁听。一个学期下来，从原来的不清不楚，到颇有认识，另外我还参加了校数学建模协会，在里面我可以借到许多数学建模方面的书籍，当然你也可以自己到图书馆去借书看。此外你还可以自己多跟数学系的老师联系，毕竟是他们了解更多，对你应该有用。参加校建模竞赛的时候，我们队只得了优胜奖（就是三等奖下面的一个奖），但我们没有放弃，暑假学校里面接着培训，也模拟了好几次，每次都有队刷下来，而我们队却挺到了最后，直到参加全国赛。蛮辛苦的。
关于在建立模型方面，我认为你应该在初期大量阅读各种模型，增加自己的见识，当然不是说看了就拉到。要带着思考去看。过一段时间要回顾脑子里面的模型库。而编程方面呢，我认为你有必要使自己的能力更加强，因为这部分也很关键，你的模型能不能解出来就看这。所以你应该多学习优化算法、数据结构等,比如遗传算法、神经网络、模拟退火、蚂蚁算法、数据结构里的各种搜索算法、图算法。这些算法你都可以在图书管里面借到。并且你要不断地编程，只有自己去编程才会有收获！知道吗！至于论文方面要找个会写科技论文的，要熟悉word和power point，特别是word的排版，word中图像的编辑，word中如何画图。
说的口都干了，下面如何选择就看你了！

8、什莫是数学建模

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际操作的一种理论替代。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性，结论的明确性和体系的完整性，而且在于它应用的广泛性，进入20世纪以来，随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及，人们对各种问题的要求越来越精确，使得数学的应用越来越广泛和深入，特别是在即将进入21世纪的知识经济时代，数学科学的地位会发生巨大的变化，它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展，数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库，数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
应用数学去解决各类实际问题时，建立数学模型是十分关键的一步，同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程，是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料，观察和研究实际对象的固有特征和内在规律，抓住问题的主要矛盾，建立起反映实际问题的数量关系，然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础，敏锐的洞察力和想象力，对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁，是数学在各个领械广泛应用的媒介，是数学科学技术转化的主要途径，数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视，它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才，数学建模已经在大学教育中逐步开展，国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛，将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面，现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合，努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路，与我国高校的其它数学类课程相比，数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活，对教师和学生要求高等特点，数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式，数学建模课程指导思想是：以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主，教师利用一些事先设计好问题启发，引导学生主动查阅文献资料和学习新知识，鼓励学生积极开展讨论和辩论，培养学生主动探索，努力进取的学风，培养学生从事科研工作的初步能力，培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛，教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力，增强他们的数学素质和创新能力，提高他们的数举素质，强调的是获取新知识的能力，是解决问题的过程，而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学，数学软件包的使用等等“短课程”（或讲座），用的学时不多，多数是启发性的讲一些基本的概念和方法，主要是靠同学们自己去学，充分调动同学们的积极性，充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式，同学自己报告、讨论、辩论，教师主要起质疑、答疑、辅导的作用，竞赛中一定要使用计算机及相应的软件，如Mathemathmatica,Matlab,Mapple，甚至排版软件等。
数学建模的几个过程：
模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，再次重复建模过程。
模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

9、数学建模有一种学派叫神经网络派无论什么问题

一种神经网络建模方法。属于智能信息处理技术领域。基于结构风险最小化原则，结合合作协作进化算法，同时进行神经网络的网络结构和连接权值学习，最终得到网络结构和连接权值之间最优折衷，方法具体包括数据处理、网络学习和网络估计预测三个基本步骤。同时进行网络结构和连接权值的学习，较好地解决了传统神经网络学习中存在的结果与初始值相关、收敛速度慢、易陷于局部最小值、误差函数必须可导、过学习等实际问题，提高了网络的学习能力和泛化能力。可应用于心脏病智能诊断、工业领域中的故障诊断、软测量等，经济领域的股票价格预测、商品价格预测等