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人工神经网络的模型及其应用
神经网络模型神经网络的应用
答:
在卫生保健医疗领域,
神经网络应用于乳房癌细胞分析、移植优化、医院成本控制和疾病诊断模型
,例如,
多层感知器的训练可有效区分正常与异常心跳
,BP网络在临床诊断中的波形分类和特征提取也大显身手。在焊接领域,神经网络被用于参数选择、质量检测、预测和实时控制,部分成果已经成功地应用到实际生产中。经济预...
神经网络模型
用于解决什么样的问题
答:
(1)
、信息处理:人工神经网络系统具有很高的容错性、 鲁棒性及自组织性,在军事系统电子设备中得到广泛的应用
。现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断和报警系统等。(2)、
模式识别
:人工神经网络是模式识别中的常用方法,被广泛应用到文字识别、语音识别、...
简述
人工神经网络模型
的基本原理
答:
人工神经网络在许多领域都有广泛的应用,
如模式识别、图像处理、自然语言处理、控制和优化等
。它为解决复杂的问题提供了新的思路和方法,尤其在处理不确定、非线性和多因素交织的问题方面具有显著的优势。然而,人工神经网络也存在一些挑战和限制,如训练时间过长、过拟合问题、缺乏理论支持等。因此,在实际...
人工神经网络
理论·
模型
·算法与
应用
内容简介
答:
《人工神经网络理论·模型·算法与应用》是一本深度探讨神经网络理论的书籍,分为理论与应用两大部分
。在理论部分,它详细解析了多种核心神经网络模型,包括前馈多层神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络和混沌神经网络。每一部分都深入剖析了这些模型的结构、独特特性和学习算法的运作原理。应用部分则展示...
人工神经网络
(ANN)简述
答:
按照这个原理,科学家提出了M-P模型(取自两个提出者的姓名首字母),
M-P模型是对生物神经元的建模,作为人工神经网络中的一个神经元
。由MP模型的示意图,我们可以看到与生物神经元的相似之处,x_i表示多个输入,W_ij表示每个输入的权值,其正负模拟了生物神经元中突出的兴奋和抑制;sigma表示将全部...
人工神经网络
有什么特点?不同
模型
有什么作用
答:
人工神经网络
是一种仿照人脑
神经网络的模型
,用于解决各种复杂的问题。它通常由输入层、隐藏层和输出层组成,并且可以通过训练来学习和改善解决问题的能力。不同的人工神经网络模型可以用于解决不同类型的问题。例如,卷积神经网络可以用于图像识别,而循环神经网络可以用于语音识别和时间序列预测。
人工神经网络的
结构有几种
答:
人工神经网络在许多领域都有广泛的应用,例如
模式识别
、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等。在模式识别领域,人工神经网络可以用于图像识别、语音识别和手写体识别等。在智能机器人领域,人工神经网络可以用于控制机器人的行为,使其能够像人类一样学习和适应环境。总的来说,人工神经网络是...
神经网络
Kohonen
模型
答:
一、Kohonen
模型
概述 1981年芬兰赫尔辛基大学Kohonen教授提出了一个比较完整的,分类性能较好的自组织特征影射(Self-Organizing Feature Map)
人工神经网络
(简称SOM网络)方案。这种网络也称为Kohonen特征影射网络。 这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能,它是一种竞争式学习网络,在学习中能无监督地进行自组织学习。 二...
神经网络
算法的优势与
应用
答:
基于如下例子的神经元结构,尝试创建人造
神经网络
结构:通常,上述示例中的简单 ANN 结构可以是:[图片上传失败...(image-1b4516-1512012156403)]ANN 有一些关键优势,使它们最适合某些问题和情况:ANN 是具有广泛
应用
的强大
的模型
。以上列举了几个突出的例子,但它们在医药、安全、银行、金融、政府、农业...
1.
人工神经
元
模型
答:
人工神经网络是一种从
信息处理
角度模仿人脑神经元的数学模型,最初是由生物学家提出来的,是一种仿生类的模型,生物学中的神经元模型通常是由树突、轴突、细胞核等组成,其基本结构如图1所示。 在人工神经网络中,拥有数量非常多的...
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