人工神经网络在生活中的应用（人工神经网络在生活中的应用论文）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工神经网络在生活中的应用的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、人工神经网络有什么应用条件

• 2、人工智能在哪些领域应用

• 3、人工神经网络（ANN）

• 4、建筑经济管理中神经网络的应用？

一、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。

二、人工智能在哪些领域应用

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。

1.加强学习领域

强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。

2.生成模型字段

通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。

人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。

3.存储网络字段

人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。

目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。

4.数据学习领域

一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。

5.仿真环境领域

如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。

6.医疗技术领域

目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。

7.教育领域

科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。

8.物流管理领域

物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。

三、人工神经网络（ANN）

人工神经网络，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模拟人类大脑处理信息的生物神经网络所产生出来的一种计算模型。而它主要用于机器学习的研究与调用，例如语音识别，计算机图像处理，NLP等。

在神经网络中，计算的最小单元就是神经元。它从其他的神经元接收输入参数，并且计算之后输出最后结果。

而每个输入都伴随着一个 Weight ，即(w)，并且输入的参数中也包含一个很重要的参数 bias 。并且每个神经元都会应用一个函数 f(wx+b) 来得到最后的输出。如下图所示：

该神经元接收 X1 与 X2 两个参数，并且有 W1 与 W2 两个权重(Weight)，同时还有一个 b 作为 Bias 作为输入。而输出 Y 则是作为该神经元计算后的输出。

在生活中，通常很多事情或者说计算都不是一条线性的曲线。所以，为了尽量拟合生活中的运算或者计算规律（统计学、概率论等等），于是需要把线性(non-linear)计算后的结果，通过函数转变成拟合概率论的非线性函数结果。而这个过程，就叫做激活，而转变的函数也就叫做激活函数。

激活函数的目的是为了将线性的结果转变成非线性的结果，让计算结果更加贴近于生活。

而每个激活函数或者非线性函数都会根据一个单独的数进行一些数学的操作，将原来的结果变成一个非线性的结果。

常用的Activation Function有如下：

前向神经网络主要由多个神经元，以及多神经元层构成。

主要包括三部分：

多层感知机，即Multi Layer Perceptron。主要由一个或者多个隐藏层构成。而不包含隐藏层，只有输入和输出层的被称为单层感知机。即Single Layer Perceptron。

不包含隐藏层的单层感知机只能学习线性的变化，一旦包含了隐藏层，就可以学习非线性变化了。

对于隐藏层中的神经元而言，每个神经元都会与前一层(如输入层)的所有神经元相连接，并且连接时都会带有权重，这种也被称之为全连接层(Full Connect Layer)。

通过隐藏层不同的神经元，以及每个神经元所携带的权重，就可以完成非线性的预测了。

训练多层感知机模型通常都用反向传播算法(Back-Propagation)。

训练多层感知机模型的目的是为了能够更准确的预测事物，而反向传播算法则可以根据结果让计算机可以学习到正确的Weight与Bias。

反向传播算法：

一旦这个过程终止之后，我们就拥有一个已经训练过的模型了，就可以考虑使用新的输入进行预测。

在分类的任务中，通常会使用 SoftMax 的函数作为Activation Function，因为它可以在多个输入之间实现归一化，保证最终的分类结果的概率为1。

在MNIST的数据集中，提供了很多手写体的数字。例如下图中的5。

而该神经网络拥有784个像素点(因为宽高为28*28=784)，所以在输入层会有784个节点。

而在第一层隐藏层有300个节点，在第二层隐藏层有100个节点，在最终的输出层会有10个节点，对应着0-9这十个数字。

使用更亮的颜色来代表输出值更高的节点。在输入层，亮的节点就是代表像素值的数值更高的节点。而在输出层，只有一个亮的节点代表数字5，它输出的结果概率值为1，而其他9个数字的节点概率值为0.

这张图表明了MLP可以正确的分类输入的数字。

https://ujjwalkarn.me/2016/08/09/quick-intro-neural-networks/

https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/

四、建筑经济管理中神经网络的应用？

下面是中达咨询给大家带来关于建筑经济管理中神经网络的应用，以供参考。

上世纪80年代中期神经网络作为人工智能领域的一个分支，其研究逐步走向繁荣，土木工程和管理领域被认为是适合人工智能技术应用的肥沃土壤。由于神经网络在解决非线性问题上具有传统方法无法比拟的优势，建筑经济管理领域问题的多样性和复杂性便使得神经网络在该领域的应用越来越引起人们的关注。

神经网络在土木工程领域应用的首篇文献出现于1989年，随后大量的此类文章开始出现，这些文章绝大部分处理的是关于“模式识别和学习”的问题。随着采用梯度下降优化技术的误差反传（BP）学习算法的出现，以及对该算法的有效实施[2]，神经网络成为解决土木工程和建筑管理领域问题的可行的有效工具。

1神经网络的特征及其信息处理特点

人工神经网络是一种对人脑中枢神经系统的生物神经结构进行的功能性抽象，在模式识别和分类领域显示了强大的能力，它们以“黑箱”模式工作，不需要先验模型，具有自适应能力，可以从数据中捕捉和学习规律，其计算能力在预测和评估、模式识别和优化等领域得到了广泛验证。神经网络尤其适合解决那些采用传统的数学方法和手段建模困难的复杂问题，并已被证明是解决复杂非线性问题的一种有效工具。

1.1神经网络的基本特征

（1）内在并行性。神经网络是一个高度并行的非线性系统，其并行性不仅体现在结构上，它的处理运行过程也是并行的。神经网络从单个处理单元到整个系统，在理论和实践上都反映了并行性，计算是分布在多个处理单元上同时进行的。

（2）分布式存储。与传统计算机不同，神经网络中信息并非存储在一个特定的存储区域，而是分布存储在整个系统中。神经网络的每一个神经元都只是整体概念的一个部分，每一个单元都包含着对整体的贡献，而每一个单元都无法决定整体的状态。

（3）容错性。因为信息是分布存储在整个系统中，而不是驻留在某一个特定的存储区域内，因此，网络中部分神经元的误差不会在很大程度上影响改变整个系统的行为。（4）学习与自适应性。神经网络的一个重要特点是具有很强的学习能力，它可以通过对数据的监督或非监督学习，实现任意复杂的函数关系，而且整个网络具有自适应性，即进行自我调节的能力。

1.2神经网络的信息处理特点

神经网络的基本特征使其在信息处理上具有与传统信息处理技术不同的特点。

（1）数据驱动、“黑箱”建模方式。神经网络通过训练能够直接从数据中发现规则和特征，实现任意复杂的函数映射。这种学习能力使得神经网络分析和建模过程相当于一个“黑箱”，既无需模型结构设计和参数估计过程，而且在没有输入模式先验信息的情况下，通过数据驱动取得优良的结果。

（2）非编程、自适应的工作方式。神经网络的学习是便利而且可塑的，在网络整体结构不变的情况下，只需调整权值即可完成任意关系的学习，通过递进补充训练样本即可跟踪和适应外界环境的不断变化。因此，神经网络的工作方式可以是实时的和自适应的。

（3）信息处理与存储合二为一。神经网络在运行时信息处理与存储同时完成，信息的隐含特征和规则分布于神经元状态和权值之上，通常具有冗余性。这样，当不完全信息或含噪信号输入时，神经网络就可以根据这些分布记忆进行联想以恢复全部信息。同时，这种合二为一的方式从本质上消除了软件和算法的“瓶颈效应”，提供了实现高速信息处理的手段。

（4）实时信息处理。神经网络是一个大规模非线性动力学系统，具有高维、高密度的并行计算结构。大量神经元的微观活动构成了神经网络的整体宏观效应。这种集体运算能力使得神经网络可以完成高维数据的在线实时处理。

2建筑经济管理研究面临的问题

建筑经济管理问题研究的目的和动力是通过对建筑相关活动相对真实的描述和分析，对各种现象及规律予以合理的解释，进而对建筑活动进行有效预测和控制。然而，由于建筑经济管理问题涉及的变量众多、结构复杂，很难用数学方程准确地表达出来，传统的回归方法和辨识方法在此时常常显得无能为力，用传统方法进行建筑经济管理研究所面临的问题主要包括以下几方面。

2.1对系统的非线性认识不足

（1）过分强调先验假设，忽视了系统内各变量之间复杂的非线性关系。建筑活动由于其自身的特点，不仅在理论上，而且在实践中都表现出明显的非线性和复杂性。比如在研究房地产波动时，众多相互有分歧的各种理论并存，就足以证明系统的复杂性和非线性。

从本质上看，建筑经济管理问题的非线性源于其所描述的现实的复杂性。建筑经济管理问题的模型应体现建筑活动随时代和环境的变迁，受技术更新等影响的关系，其非线性特征是建立模型时具有普遍意义的前提。一方面，建筑经济管理问题的线性假设只是系统特殊性的体现。另一方面，由于系统的非线性和复杂性使相关理论发展具有滞后性，常常出现建模时所使用的理论落后于现实。这意味着我们在进行许多建筑管理问题的研究中，并没有确切可靠的理论为基础。

（2）过分强调理论的指导作用，忽视数据本身效用。仅仅从理论上考虑，通常难以决定模型的函数形式。对于同一建筑经济管理问题，可能有不同的理论，采取不同的解释方式。那么，到底应该选择哪种理论框架呢？在实践中这是十分重要的，也是十分困难的。

2.2对系统变量自身特征的认识不足

（1）变量（数据）的高噪声。在建筑经济管理数据的采集、编制过程中会引入各种误差，加上诸多外在因素的冲击而造成的波动强烈变形，数据表现为高噪声且包含有许多“奇异点”。奇异点的存在会大大影响系统性能，导致求解过程振荡甚至最终无法收敛。在线性条件下可设计各式滤波器将其清除，但在非线性条件下却不易轻率处理，因为它们可能代表着一类模式或结构变化的先兆，数据的这种特性要求系统具有很强的鲁棒性。

（2）变量的高度不确定性。不确定性目前在经济学界尚无一个统一的定义，一般说来，有2种不确定性的定义。一种定义是与概率事件相联系，通常用随机变量的方差来定义该变量的不确定性，并刻划出该变量的不确定性大小，这种不确定性称为概率型不确定性，通常也用“风险”这个词来表示。另一种定义是与概率事件没有联系，不确定性是一种没有稳定概率的随机事件，人们不能依赖事件过去发生的频率来预测其未来发生的概率，这种不确定性称为非概率型不确定性。

在实际研究中人们大都不区分这两类不确定性，而用概率论的一些分析工具去分析非概率型不确定事件，如用期望、方差去分析房地产经济波动，而房地产经济波动常被认为是一种非概率型不确定事件。当然用概率论中的一些方法分析非概率型不确定事件，也不失为一种近似方法，但是，这完全是一种没有办法的办法，数据的这种不确定性要求系统具有较好的泛化能力。

（3）变量不同程度的模糊性。建筑管理问题变量的大多数具有一定的模糊性。模糊性是指存在于现实中的不分明现象，如状况的稳定与不稳定，波动的正常与不正常，在它们之间找不到明确的边界。从一种状态到另一种有差异的状态，中间经历的是一个从量变到质变的连续过渡过程。

另外，建筑管理系统的不可逆性、不可实验性，使建模方法验证非常困难，而问题的动态性、多样性则要求模型具有很好的适应性。

总之，对于建筑管理来说常常需要解决决策、优化等非线性问题，而这些问题往往又具有一次性、复杂性和高度动态性的特点，所涉及的信息具有随机性、非线性和时变性，相应的变量也具有高噪声、不确定性和模糊性，这使得数据搜集、因素分析等方面存在着相当大的难度，这些都对传统方法提出了挑战。

3神经网络与建筑经济管理结合的必要性和可行性

随着建筑业和房地产业竞争的日趋激烈和经济一体化进程的不断加快，建筑经济管理领域面临的许多问题也越来越趋于复杂化，这些问题通常具有复杂性、动态性和不可重复的高度非线性特点，问题涉及的变量也很多，相应的变量常常是高噪声、不确定和模糊的。在试图解决这些问题的时候，理论指导的不足和在数据采集、因素分析、变量选择等方面存在的困难，对传统方法提出了挑战，而神经网络采用的数据驱动、“黑箱”建模方式，无需先验（统计知识）信息，这对于克服建模过程中强烈依赖于判断和假说的局限性非常有帮助。因此，将神经网络作为强有力的非线性分析工具引入建筑管理领域是必要的，神经网络所具有分布式存贮和并行计算、学习和自适应性、容错性等特征使其在解决建筑经济管理领域的复杂问题方面有着广阔的前景和无限的潜力。神经网络在建筑管理领域的应用研究已取得了一定成果。如在时间序列分析方面，研究结果表明在处理非线性、变结构问题上比传统方法有明显优势；在回归分析方面，神经网络用于回归分析时不存在多重共线性校验问题，不限定回归函数的阶数，并且回归关系是动态的、自适应的，因此，是一种便利而有效的回归工具。随着信息体系和制度的健全、统计工具的完善、建筑经济管理数据种类和频率的增加，为神经网络的应用了提供了可能性。

4神经网络在建筑经济管理中应用的领域

神经网络的应用研究是探讨如何利用神经网络解决实际问题，即模拟人脑的学习、思维、存贮和处理信息等智能行为来解决技术和工程领域的复杂问题，这是近年来在神经网络研究中成果最多，最为引人注目的领域。

由于建筑活动的不确定性和不断变化的特征，建筑经济管理问题通常是很复杂的，建立定量的数学模型也是很困难的。因此，适当的近似和推理就成为解决建筑经济管理问题的快速、低成本的手段。复杂的建筑经济管理问题中有很多不确定和模糊的信息，以及不精确和不完整的数据，并且不断地随环境变化而改变。推理过程必须随现实世界的变化来不断适应。人脑具有处理包含不确定、不精确和不完整信息的问题的能力，模仿人脑的推理过程可以有效地解决建筑经济管理问题。神经网络正是一种可以解决这类问题的工具。

在过去的十几年间，研究人员对神经网络用于解决建筑工程领域的问题进行了一些研究，尝试解决的问题覆盖很多方面，如建筑成本估计[3,4]、建筑生产率预测[5,6]等。大部分研究都是基于采用监督算法的误差反传前向神经网络进行的。相对在其他工程领域的应用，神经网络在建筑经济管理领域应用的研究并不是很多，国内对于神经网络在建筑经济管理领域应用的研究起步也较晚，已经进行的研究工作多数集中于成本估计和价格评估方面。

国内外研究人员所做的比较分散的研究解决了不少建筑经济管理领域的难题，显现出无限的潜力。神经网络在建筑经济管理领域中具有广阔的应用前景。

（1）项目资金流量及成本预测。神经网络系统可以帮助建筑承包商对项目的资金流量和成本进行预测、更新和管理，以使承包商避免出现资金短缺、破产等情况，并及时对成本和工期作出预警。

（2）风险分析和预警。神经网络系统可以作为建筑公司对风险和收益进行评估的投资决策工具，该系统可以以风险来源因素作为输入单元，例如项目的复杂程度、不可预见因素的估计值等，输出单元为风险的等级以及风险出现的可能性区间。

（3）决策支持。许多决策是在存在很多不确定因素的条件下做出的，管理者根据不完整的信息进行决策并明知这些决策并非可靠。尽管已有很多数学和统计学的模型来帮助管理者进行决策，但是这些模型是基于概率和回归技术并在此基础上得出最优结果，它们无法从不完整的数据或者不可预见的数据中学习并总结规律从而得出结果。而神经网络的特点为解决这类复杂问题提供了一个机会。

（4）资源配置与优化。在建筑管理领域，很多问题都是需要对资源配置进行优化以使得成本最低，CPM/Pert网络计划技术的出现使资源配置成为研究人员和工程实践人员最关注的问题之一。但是，还没有一个模型具有预测各个相关要素（如设计变更、场地条件、设备条件等）的影响效果，并从历史数据中学习的能力。对于这样一个复杂问题，神经网络系统可以预测并确定资源的优先级，其对建筑管理者是非常有益的。

（5）投标辅助决策。神经网络系统可以从中标工程的历史数据中学习，帮助承包商分析投标环境以确定采取何种投标策略，结合建筑成本估计确定投标价格，并在进入标书编制程序之前对投标结果进行预测。

（6）分类和选择。建筑材料、设备、施工方法等选择，也是很复杂的问题，往往需要依靠经验来判断。可以把已有的信息、知识、数据等用来设计一个神经网络系统来帮助选择这些资源。

5结束语

作为一个分析和解决复杂问题，特别是非线性问题的重要工具，神经网络的潜力正在被越来越多的建筑管理领域和信息技术领域的研究人员所认识，其在建筑管理领域的应用前景将是十分广阔的。神经网络属于新兴的交叉科学，其本身还并不完善，关于对神经网络结构与算法的改进等研究一直在进行中。尽管国内外研究人员和工程技术人员对于神经网络在建筑经济管理领域的应用进行了大量研究，但还并不成熟，到目前为止，还没有哪项研究可以作为一个比较完善的系统在实践中得到广泛应用。对于神经网络在建筑经济管理领域的应用，还有一些问题有待深入研究，尤其是神经网络与模糊逻辑、遗传算法、专家系统等方法的结合运用，将是一个非常有吸引力的研究领域。

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