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World File Search System人工神经网络
人工神经网络：简要研究
树突：输入（如图 1 所示）。这是神经元的示意图，它基本上展示了生物神经元如何从其他来源接收输入，组合该输入，然后执行一般操作。这类似于人类大脑如何从经验和例子中学习。树突会从其他神经元接收信号，将它们传输到细胞体，细胞体会执行一些功能；这个功能可能是求和或乘法。在执行完一组输入后，它会被传输到下一个。我们的目标是建立一个网络来做到这一点。一个典型的大脑中可以找到一个由 100 亿个神经元组成的网络。轴突：输出，突触：链接，细胞体：处理器，树突：输入（如图 1 所示）。这是神经元的示意图，它基本上展示了生物神经元 [4] 如何从其他来源接收输入，组合该输入，然后执行一般操作。这类似于人类大脑如何从经验和例子中学习。树突状神经元会接收来自其他神经元的信号，将其传输到细胞体，细胞体会执行一些功能；这些功能可能是求和或乘法。在执行完一组输入后，它会被传输到下一个。我们的目标是建立一个网络来做到这一点。我们对开发人工神经网络 (ANN) 感兴趣，主要有两个原因：
基于人工神经网络的优化技术
1 马来西亚国民大学工程与建筑环境学院电气、电子和系统工程系，Bangi 43600，雪兰莪，马来西亚； ramizi@ukm.edu.my 2 福岛可再生能源研究所，AIST (FREA)，国家先进工业科学技术研究所 (AIST)，郡山 963-0298，日本； s.suhail.md@gmail.com 3 IR 4.0 研究所，马来西亚国民大学，Bangi 43600，雪兰莪，马来西亚； mahidursarker@ukm.edu.my 4 国家能源大学电力工程系，Kajang 43000，雪兰莪，马来西亚； hannan@uniten.edu.my 5 电力部中部电力生产总公司，巴格达 10001，伊拉克； eng_jhy@yahoo.com 6 斯威本科技大学科学、计算与工程技术学院，墨尔本，VIC 3122，澳大利亚；smekhilef@swin.edu.au 7 尼兹瓦大学工程与建筑学院土木与环境工程系，Birkat-al-Mouz，尼兹瓦 616，阿曼；a.milad@unizwa.edu.om * 通信地址：maher.abdolrasol@gmail.com (MGMA)；selim.ustun@aist.go.jp (TSU)
基于领域分解的人工神经网络（...
摘要 — 本文研究了人工神经网络 (ANN) 作为基于机器学习算法的替代建模方法在模拟高 Q 压电谐振器和滤波器的电声波行为方面的有效性。本文还讨论了结合 ANN 模型的域分解方法，用于同时分析多域射频 (RF) 模块。本文开发了不同的多层感知器 (MLP) ANN 模型，并根据其模型精度和模型效率进行了基准测试。然后利用开发的模型构建梯形 Band 7 和 Band 41 带通发射滤波器作为示例，以突出建模方法的质量。本文简要讨论了与机器学习算法能力相关的其他可能应用。
人工神经网络/增强学习
ex Cathedra讲座和微型注射器。ex catherdra：主要思想带有黑板上呈现的幻灯片和计算。每周都会为一次课堂运动中断前大教堂的讲座。讲座的第二部分需要此练习的结果。其他练习是作为家庭作业进行的，或者可以在第二个锻炼时间进行混乱。讲座也被几个简短的测验打断。miniProject：小型设备是在两个组成的团队中完成的，并从两个或三个小型设备的列表中选择。
人工神经网络：简要研究
这些网络模仿生物神经网络，尽管它们使用的是生物大脑系统中发现的原理的子集。特别是 ANN 模型模仿大脑和神经系统的电活动。处理元件（也称为神经元或感知器）相互通信。人工神经网络由三个或更多相互连接的层组成。第一层由输入神经元组成。这些神经元将数据发送到更深的层，更深的层将最终输出数据传送到最后的输出层。内层都是隐藏的，由单元构建，这些单元通过一系列转换自适应地将接收到的信息从一层更改为另一层。每一层都充当输入层和输出层，使 ANN 能够理解更复杂的事物。这些内层统称为神经层。为了得到解决方案，ANN 使用数据样本而不是整个数据集，这样既节省时间又节省金钱。ANN 是用于改进现有数据分析技术的简单数学模型。
人工神经网络及其类型 - ijrpr
(2016) Shanmuganathan ，利用神经科学、医学和高性能计算领域的科学家已经开发的大脑模型，计算机科学领域的知识工程师在将启发式方法融入计算算法建模方面取得了相当大的成功。为现在被认为无法治愈的疾病创造治疗方法。了解人类大脑/神经细胞的架构、结构和功能对于治疗包括阿尔茨海默氏症和癫痫在内的大脑和神经系统疾病至关重要。尽管医学研究人员在过去几十年中取得了重大进展，但他们仍然远未理解人们如何思考、学习和记忆，以及认知和行为之间的联系。基于目前的研究，我们在此背景下讨论 ANN 拓扑、组件、相关术语和混合。
人工神经网络在...中的意义
摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；
大规模的人工神经网络建模...
抽象的人工神经网络（ANN）是一种人工智能方法的方法，为复杂过程提供了有效的预性模型。开发了三种经过反向传播算法训练的独立ANN模型，以预测EF的化学氧需求（COD），悬浮固体（SS）和曝气罐混合酒悬浮固体（MLSS）浓度的Ankara Central Wastewater处理厂。通过对模型的训练和测试进行多个步骤来确定ANN模型的适当体系结构。ANN模型产生了令人满意的预测。均方根误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差的结果为3.23、2.41 mg/l，COD为5.03％； SS的1.59、1.21 mg/L和17.10％； MLSS分别为52.51、44.91 mg/L和3.77％，表明可以充分使用开发的模型。总体上还证实了ANN建模方法可能具有巨大的模拟，精确的性能预测和废水处理厂的过程控制的实施潜力。