神经网络方法研究及应用,神经网络研究主要内容
神经网络算法原理
4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。
1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。
神经网络技术在众多研究者的努力下，理论上日趋完善，算法种类不断增加。目前，有关神经网络的理论研究成果很多，出版了不少有关基础理论的著作，并且现在仍是全球非线性科学研究的热点之一。
神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统，它具有人脑的基本功能，但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型，故称之为人工神经网络（边肇祺，2000）。
人工神经元是神经网络的节点，是神经网络的最重要组成部分之一。目前，有关神经元的模型种类繁多，最常用最简单的模型是由阈值函数、Sigmoid函数构成的模型（图4-3）。
图4-3人工神经元与两种常见的输出函数神经网络学习及识别方法最初是借鉴人脑神经元的学习识别过程提出的。
输入参数好比神经元接收信号，通过一定的权值（相当于刺激神经兴奋的强度）与神经元相连，这一过程有些类似于多元线性回归，但模拟的非线性特征是通过下一步骤体现的，即通过设定一阈值（神经元兴奋极限）来确定神经元的兴奋模式，经输出运算得到输出结果。
经过大量样本进入网络系统学习训练之后，连接输入信号与神经元之间的权值达到稳定并可最大限度地符合已经经过训练的学习样本。
在被确认网络结构的合理性和学习效果的高精度之后，将待预测样本输入参数代入网络，达到参数预测的目的。
4.2.2反向传播算法（BP法）发展到目前为止，神经网络模型不下十几种，如前馈神经网络、感知器、Hopfiled网络、径向基函数网络、反向传播算法（BP法）等，但在储层参数反演方面，目前比较成熟比较流行的网络类型是误差反向传播神经网络（BP-ANN）。
BP网络是在前馈神经网络的基础上发展起来的，始终有一个输入层（它包含的节点对应于每个输入变量）和一个输出层（它包含的节点对应于每个输出值），以及至少有一个具有任意节点数的隐含层（又称中间层）。
在BP-ANN中，相邻层的节点通过一个任意初始权值全部相连，但同一层内各节点间互不相连。
对于BP-ANN，隐含层和输出层节点的基函数必须是连续的、单调递增的，当输入趋于正或负无穷大时，它应该接近于某一固定值，也就是说，基函数为“S”型（Kosko，1992）。
BP-ANN的训练是一个监督学习过程，涉及两个数据集，即训练数据集和监督数据集。
给网络的输入层提供一组输入信息，使其通过网络而在输出层上产生逼近期望输出的过程，称之为网络的学习，或称对网络进行训练，实现这一步骤的方法则称为学习算法。
BP网络的学习过程包括两个阶段：第一个阶段是正向过程，将输入变量通过输入层经隐层逐层计算各单元的输出值；第二阶段是反向传播过程，由输出误差逐层向前算出隐层各单元的误差，并用此误差修正前层权值。
误差信息通过网络反向传播，遵循误差逐步降低的原则来调整权值，直到达到满意的输出为止。
网络经过学习以后，一组合适的、稳定的权值连接权被固定下来，将待预测样本作为输入层参数，网络经过向前传播便可以得到输出结果，这就是网络的预测。
反向传播算法主要步骤如下：首先选定权系数初始值，然后重复下述过程直至收敛（对各样本依次计算）。
（1）从前向后各层计算各单元Oj储层特征研究与预测（2）对输出层计算δj储层特征研究与预测（3）从后向前计算各隐层δj储层特征研究与预测（4）计算并保存各权值修正量储层特征研究与预测（5）修正权值储层特征研究与预测以上算法是对每个样本作权值修正，也可以对各个样本计算δj后求和，按总误差修正权值。
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神经网络的研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面文案狗。理论研究可分为以下两类：1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
BP神经网络的研究背景
“人脑是如何工作的？”“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。
在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。
不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
神经网络是什么
神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。扩展资料：神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。
主要的研究工作集中在以下几个方面：1、生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
2、建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
3、算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）
神经网络研究现状
光谱分析因其能够灵敏、高精度、无破坏、快速地检测物质的化学成分和相对含量而广泛应用于分析化学、生物化学与分子生物学、农业、医学等领域。
目前，光谱分析技术日趋成熟，引入光谱分析理论的高光谱遥感技术应用日益广泛，尤其是在农业领域，可以有效地获取农田信息、判断作物长势、估测作物产量、提取病害信息。
光谱分析技术虽然具有很强的物质波谱“透视力”，但在分析“同谱异物”和“异物同谱”等方面需要与现代分析手段相结合，如小波变换、卡尔曼滤波、人工神经网络（ArtificialNeuralNet－work，ANN）、遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）等。
在光谱分析领域，ANN多用于物质生化组分的定量分析（陈振宁等，2001；印春生等，2000），在光度分析中也有较多应用，如，于洪梅等（2002）利用ANN分析铬和锆的混合吸收光谱，并结合分光度法对二者进行测定。
ANN在非线性校准与光谱数据处理等方面也有应用（Blank，1993；方利民等；2008）。
而在模式识别中ANN应用最为广泛，如，Eicemanetal.（2006）利用遗传算法（是ANN的一种）对混合小波系数进行分类识别。
目前，自组织特征映射（Self－organizingFeatureMaps，SOFM）神经网络在高光谱影像的模式识别方面，国内外还较少有研究与应用，而结合遥感波谱维光谱分析技术的应用研究就更少。
SOFM常用于遥感图像处理方面，如，Moshouetal.（2005）利用SOFM神经网络进行数据融合，使分类误差减小到1％；Doucetteetal.（2001）根据SOFM设计的SORM算法，从分类后的高分辨率影像中提取道路；Toivanenetal.（2003）利用SOFM神经网络从多光谱影像中提取边缘，并指出该方法可应用于大数据量影像边缘的提取；Moshouetal.（2006）根据5137个叶片的光谱数据，利用SOFM神经网络识别小麦早期黄锈病，准确率高达99％。
然而，SOFM不需要输入模式期望值（在某些分类问题中，样本的先验类别是很难获取的），其区别于BP（BackPropagation）等其他神经网络模型最重要的特点是能够自动寻找样本的内在规律和本质属性，这大大地拓宽了SOFM在模式识别和分类方面的应用。
基于以上几点，本章从光谱分析的角度对高光谱遥感影像进行分析识别和信息提取，给出了在不同光谱模型下，高光谱数据的不同分解，之后利用SOFM对具有较高光谱重叠度的这些分解进行分类识别，结合光谱分析对采样点进行类别辨识，并通过对小麦条锈病的病情严重度信息提取，提出了高光谱影像波谱维光谱分析的新途径。