神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步長(zhǎng)

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-17 09:07:25 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步長(zhǎng)
2，NNCS 這個(gè)是那個(gè)中文的縮寫
3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的主要作用有哪些
4，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程中有哪些應(yīng)用
5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹
6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體算法

1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步長(zhǎng)

步長(zhǎng)其實(shí)就是學(xué)習(xí)率。用來(lái)控制每一步網(wǎng)絡(luò)權(quán)值改變量的大小。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步長(zhǎng)

2，NNCS 這個(gè)是那個(gè)中文的縮寫

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)：Neural Network Control System

應(yīng)該是寧寧服裝店；寧寧衣舍

NNCS 這個(gè)是那個(gè)中文的縮寫

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的主要作用有哪些

您好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好處不是說(shuō)它有什么好的特性易于控制，而是當(dāng)人們遇到傳統(tǒng)的控制方法控制效果的不好的非線性、不確定對(duì)象的問(wèn)題，即人們面臨控制對(duì)象難以建模的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的作用就顯現(xiàn)出來(lái)了。主要的網(wǎng)絡(luò)有BP,RBF,ART等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這三種網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)原理各不相同，你用百度文庫(kù)，里面有相應(yīng)的介紹。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的主要作用有哪些

4，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程中有哪些應(yīng)用

【熱心相助】您好！BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程中的應(yīng)用很多。1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土工程中優(yōu)化2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁施工控制中的應(yīng)用3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)場(chǎng)混凝土強(qiáng)度的預(yù)測(cè)應(yīng)用4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程項(xiàng)目管理中的應(yīng)用5.在分岔隧道位移反分析中的應(yīng)用6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法在土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用7.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深層攪拌樁復(fù)合地基承載力計(jì)算中的應(yīng)用8. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用 9.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在青藏鐵路南段地殼穩(wěn)定性定量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用10.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土木工程結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別

5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks,NN）是由大量的、簡(jiǎn)單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲(chǔ)和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時(shí)考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與神經(jīng)科學(xué)、數(shù)理科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息科學(xué)、控制論、機(jī)器人學(xué)、微電子學(xué)、心理學(xué)、光計(jì)算、分子生物學(xué)等有關(guān)，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)在于神經(jīng)元。神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細(xì)胞為基礎(chǔ)的生物模型。在人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，以探討人工智能的機(jī)制時(shí)，把神經(jīng)元數(shù)學(xué)化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型。大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。雖然，每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復(fù)雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)行為則是十分復(fù)雜的；因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)實(shí)際物理世界的各種現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是以神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)來(lái)描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對(duì)人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡(jiǎn)單地講,它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?jié)點(diǎn)特點(diǎn)和學(xué)習(xí)規(guī)則來(lái)表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人們的巨大吸引力主要在下列幾點(diǎn)：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯(cuò)能力。3．分布存儲(chǔ)及學(xué)習(xí)能力。4．能充分逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系。在控制領(lǐng)域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問(wèn)題長(zhǎng)期以來(lái)都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個(gè)問(wèn)題一直沒(méi)有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，使它在對(duì)不確定性系統(tǒng)的控制過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的特性，從而自動(dòng)適應(yīng)系統(tǒng)隨時(shí)間的特性變異，以求達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應(yīng)用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、ART網(wǎng)絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種最重要也最令人注目的特點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程中,學(xué)習(xí)算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是和學(xué)習(xí)算法相應(yīng)的。所以,有時(shí)人們并不去祈求對(duì)模型和算法進(jìn)行嚴(yán)格的定義或區(qū)分。有的模型可以有多種算法。而有的算法可能可用于多種模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并能存儲(chǔ)這種模式,則稱為感知器;對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力,能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認(rèn)知器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)中,一般分為有教師和無(wú)教師學(xué)習(xí)兩種。感知器采用有教師信號(hào)進(jìn)行學(xué)習(xí),而認(rèn)知器則采用無(wú)教師信號(hào)學(xué)習(xí)的。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如Bp網(wǎng)絡(luò),Hopfield網(wǎng)絡(luò),ART絡(luò)和Kohonen網(wǎng)絡(luò)中;Bp網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)是需要教師信號(hào)才能進(jìn)行學(xué)習(xí)的;而ART網(wǎng)絡(luò)和Khonone網(wǎng)絡(luò)則無(wú)需教師信號(hào)就可以學(xué)習(xí)49[]。所謂教師信號(hào),就是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中由外部提供的模式樣本信號(hào)。

6，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗集理論是智能信息處理的兩種重要的方法,其任務(wù)是從大量觀察和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)、表達(dá)知識(shí)和推理決策規(guī)則。粗集理論是基于不可分辯性思想和知識(shí)簡(jiǎn)化方法,從數(shù)據(jù)中推理邏輯規(guī)則,適合于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、數(shù)據(jù)相關(guān)性查找、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式、從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用非線性映射的思想和并行處理方法,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)表達(dá)輸入與輸出關(guān)聯(lián)知識(shí)的隱函數(shù)編碼,具有較強(qiáng)的并行處理、逼近和分類能力。在處理不準(zhǔn)確、不完整的知識(shí)方面,粗集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都顯示出較強(qiáng)的適應(yīng)能力,然而兩者處理信息的方法是不同的,粗集方法模擬人類的抽象邏輯思維,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬形象直覺(jué)思維,具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性。首先,通過(guò)粗集理論方法減少信息表達(dá)的屬性數(shù)量,去掉冗余信息,使訓(xùn)練集簡(jiǎn)化,減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的復(fù)雜性和訓(xùn)練時(shí)間;其次利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的并行處理、逼近和分類能力來(lái)處理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這類非線性問(wèn)題,具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力;再次,粗集理論在簡(jiǎn)化知識(shí)的同時(shí),很容易推理出決策規(guī)則,因而可以作為后續(xù)使用中的信息識(shí)別規(guī)則,將粗集得到的結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果相比較,以便相互驗(yàn)證;最后,粗集理論的方法和結(jié)果簡(jiǎn)單易懂,而且以規(guī)則的形式給出,通過(guò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有一定的解釋能力。因此,粗集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合方法具有許多優(yōu)點(diǎn),非常適合處理諸如企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這類非結(jié)構(gòu)化、非線性的復(fù)雜問(wèn)題。關(guān)于輸入的問(wèn)題--輸入模塊。這一階段包括初始指標(biāo)體系確定，根據(jù)所確定的指標(biāo)體系而形成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及數(shù)據(jù)預(yù)處理。企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)的初始評(píng)價(jià)指標(biāo)如下：企業(yè)外部因素：政治環(huán)境(法律法規(guī)及其穩(wěn)定性)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境（社會(huì)總體收入水平，物價(jià)水平，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（進(jìn)入產(chǎn)業(yè)障礙，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)量及集中程度），市場(chǎng)環(huán)境（市場(chǎng)大?。?。企業(yè)內(nèi)部因素：企業(yè)盈利能力（銷售利潤(rùn)率，企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率），產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)能力（產(chǎn)品銷售率，市場(chǎng)占有率），技術(shù)開(kāi)發(fā)能力（技術(shù)開(kāi)發(fā)費(fèi)比率，企業(yè)專業(yè)技術(shù)人才比重），資金籌措能力（融資率）,企業(yè)職工凝聚力（企業(yè)員工流動(dòng)率），管理人才資源，信息資源；戰(zhàn)略本身的風(fēng)險(xiǎn)因素（戰(zhàn)略目標(biāo)，戰(zhàn)略重點(diǎn)，戰(zhàn)略措施，戰(zhàn)略方針）。本文所建立的預(yù)警指標(biāo)系統(tǒng)是針對(duì)普遍意義上的企業(yè)，當(dāng)該指標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)用于實(shí)際企業(yè)時(shí)，需要對(duì)具體指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑黾踊驕p少。因?yàn)楦鱾€(gè)企業(yè)有其具體的戰(zhàn)略目標(biāo)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)等特性。計(jì)算處理模塊。這一模塊主要包括粗集處理部分和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理部分。粗集處理階段。根據(jù)粗集的簡(jiǎn)化規(guī)則及決策規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)，構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)，便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。企業(yè)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)分析需要解決的問(wèn)題是在保證對(duì)戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)評(píng)價(jià)一致的情況下,選擇最少的特征集,以便減少屬性維數(shù)、降低計(jì)算工作量和減少不確定因素的影響,粗集理論中的屬性約簡(jiǎn)算法可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題。然后是輸出模塊~ 該模塊是對(duì)將發(fā)生的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題發(fā)出警報(bào)。按照戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)大小強(qiáng)弱程度的不同，可將其分為三個(gè)層次。第一層次是輕微戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，是損失較小、后果不甚明顯，對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動(dòng)不構(gòu)成重要影響的各類風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)一般情況下無(wú)礙大局，僅對(duì)企業(yè)形成局部和微小的傷害。第二層次是一般戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，是損失適中、后果明顯但不構(gòu)成致命性威脅的各類風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)的直接后果使企業(yè)遭受一定損失，并對(duì)其戰(zhàn)略管理的某些方面帶來(lái)較大的不利影響或留有一定后遺癥。第三層次是致命性戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)，指損失較大，后果嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)。這類風(fēng)險(xiǎn)的直接后果往往會(huì)威脅企業(yè)的生存，導(dǎo)致重大損失，使之一時(shí)不能恢復(fù)或遭受破產(chǎn)。在實(shí)際操作中，每個(gè)企業(yè)應(yīng)根據(jù)具體的狀況，將這三個(gè)層次以具體的數(shù)值表現(xiàn)出來(lái)。下面回答你的問(wèn)題：總的來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的是初始指標(biāo)體系；輸出的是風(fēng)險(xiǎn)。你所說(shuō)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該說(shuō)屬于輸出范疇，具體等級(jí)分為三級(jí):無(wú)警、輕警、重警，并用綠、黃、紅三種顏色燈號(hào)表示。其中綠燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標(biāo)所反映的實(shí)際運(yùn)行值與目標(biāo)值基本一致，運(yùn)行良好;黃燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標(biāo)所反映的實(shí)際運(yùn)行值與目標(biāo)值偏離較大，要引起企業(yè)的警惕。若采取一定的措施可轉(zhuǎn)為綠燈區(qū)，若不重視可在短期內(nèi)轉(zhuǎn)為紅燈區(qū);紅燈區(qū)則表示這種偏離超過(guò)企業(yè)接受的可能，并給企業(yè)帶來(lái)整體性的重大損失。例如:銷售利潤(rùn)率極低、資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高，資源配置不合理、缺乏發(fā)展后勁等，必須找出原因，繼而采取有效措施，使企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動(dòng)始終處于“安全”的狀態(tài)。希望以上答案能夠幫到你，祝你好運(yùn)~