人工智能與專家系統(tǒng)GIS

第八章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用8.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述8.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)8.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)8.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用8.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

利用機(jī)器模仿人類的智能是長期以來人們認(rèn)識(shí)自然、改造自然和認(rèn)識(shí)自身的理想。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork）是一個(gè)用大量簡(jiǎn)單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。（1）研究ANN目的探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)律，設(shè)計(jì)具有人類智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。探討人腦的智能活動(dòng)，用物化了的智能來考察和研究人腦智能的物質(zhì)過程及其規(guī)律。（2）研究ANN方法●生理結(jié)構(gòu)的模擬用仿生學(xué)觀點(diǎn)，探索人腦的生理結(jié)構(gòu)，把對(duì)人腦的微觀結(jié)構(gòu)及其智能行為的研究結(jié)合起來即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法?！窈暧^功能的模擬從人的思維活動(dòng)和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來對(duì)人腦智能進(jìn)行宏觀功能的模擬，即符號(hào)處理方法。（3）ANN的研究內(nèi)容理論研究：從數(shù)學(xué)上描述ANN的動(dòng)力學(xué)過程，建立相應(yīng)的ANN模型。對(duì)于給定的學(xué)習(xí)樣本，找出一種能以較快的速度和較高的精度調(diào)整神經(jīng)元間互連權(quán)值，使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，滿足學(xué)習(xí)要求的算法。實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究：探討利用電子、光學(xué)、生物等技術(shù)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)計(jì)算機(jī)的途徑。應(yīng)用的研究：探討如何應(yīng)用ANN解決實(shí)際問題，如模式識(shí)別、故障檢測(cè)、智能機(jī)器人等。（4）ANN的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)具有自學(xué)習(xí)功能具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能具有高速尋找優(yōu)化解的能力人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于高精度的計(jì)算正像很多人不善于直接計(jì)算類似資金的問題一樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不用于計(jì)算資金方面的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于做類似順序計(jì)數(shù)的工作。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以并行方式工作的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練是一個(gè)艱難的過程。網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)沒有嚴(yán)格確定的方法（一般憑經(jīng)驗(yàn)），所以選擇訓(xùn)練方法和所需網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。脫機(jī)訓(xùn)練往往需要很長時(shí)間，為了獲得最佳效果，常常要重復(fù)試驗(yàn)多次。網(wǎng)絡(luò)收斂性的問題。8.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物原型—大腦簡(jiǎn)單的神經(jīng)元8.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元神經(jīng)元就是神經(jīng)細(xì)胞，在人體內(nèi)從大腦到全身存在大約1010個(gè)神經(jīng)元。神經(jīng)元的組成：細(xì)胞體：它是神經(jīng)元的本體，內(nèi)有細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)，完成普通細(xì)胞的生存功能。樹突：它有大量的分枝，多達(dá)103數(shù)量級(jí)，長度較短（通常不超過1毫米），用以接受來自其它神經(jīng)元的信號(hào)。軸突：用以輸出信號(hào)，有些較長（可達(dá)1米以上），軸突的遠(yuǎn)端也有分枝，可與多個(gè)神經(jīng)元相連。突觸：它是一個(gè)神經(jīng)元與另一個(gè)神經(jīng)元相聯(lián)系的特殊部位，通常是一個(gè)神經(jīng)元軸突的端部靠化學(xué)接觸或電接觸將信號(hào)傳遞給下一個(gè)神經(jīng)元的樹突或細(xì)胞體。8.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)元間信號(hào)的傳遞神經(jīng)元間的信號(hào)通過突觸傳遞。通過它，一個(gè)神經(jīng)元內(nèi)傳送的沖擊信號(hào)將在下一個(gè)神經(jīng)元內(nèi)引起響應(yīng)，使下一個(gè)神經(jīng)元興奮，或阻止下一個(gè)神經(jīng)元興奮。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)神經(jīng)元元的基基本工工作機(jī)機(jī)制一個(gè)神神經(jīng)元元有兩兩種狀狀態(tài)———興興奮和和抑制制平時(shí)處處于抑抑制狀狀態(tài)的的神經(jīng)經(jīng)元，，當(dāng)接接收到到其它它神經(jīng)經(jīng)元經(jīng)經(jīng)由突突觸傳傳來的的沖擊擊信號(hào)號(hào)時(shí)，，多個(gè)個(gè)輸入入在神神經(jīng)元元中以以代數(shù)數(shù)和的的方式式疊加加。進(jìn)入突突觸的的信號(hào)號(hào)會(huì)被被加權(quán)權(quán)，起起興奮奮作用用的信信號(hào)為為正，，起抑抑制作作用的的信號(hào)號(hào)為負(fù)負(fù)。如果疊疊加總總量超超過某某個(gè)閾閾值，，神經(jīng)經(jīng)元就就會(huì)被被激發(fā)發(fā)進(jìn)入入興奮奮狀態(tài)態(tài)，發(fā)發(fā)出輸輸出脈脈沖，，并由由軸突突的突突觸傳傳遞給給其它它神經(jīng)經(jīng)元。。神經(jīng)元元被觸觸發(fā)后后有一一個(gè)不不應(yīng)期期，在在此期期間內(nèi)內(nèi)不能能被觸觸發(fā)，，然后后閾值值逐漸漸下降降，恢恢復(fù)原原來狀狀態(tài)。。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)神經(jīng)元元的基基本工工作機(jī)機(jī)制神經(jīng)元元是按按照““全或或無””的原原則工工作的的，只只有興興奮和和抑制制兩種種狀態(tài)態(tài)，但但也不不能認(rèn)認(rèn)為神神經(jīng)元元只能能表達(dá)達(dá)或傳傳遞二二值邏邏輯信信號(hào)。。神經(jīng)元元興奮奮時(shí)往往往不不是只只發(fā)一一個(gè)脈脈沖，，而是是發(fā)出出一串串脈沖沖，如如果把把一串串脈沖沖看成成是一一個(gè)調(diào)調(diào)頻信信號(hào)，，脈沖沖的密密度是是可以以表達(dá)達(dá)連續(xù)續(xù)量的的。神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基本模模型黑箱當(dāng)常規(guī)規(guī)方法法解決決不了了或效效果不不佳時(shí)時(shí)ANN方方法才才能顯顯示出出其優(yōu)優(yōu)越性性。尤尤其對(duì)對(duì)問題題的機(jī)機(jī)理不不甚了了解或或不能能用數(shù)數(shù)學(xué)模模型表表示的的系統(tǒng)統(tǒng),如如故障障診斷斷、特特征提提取和和預(yù)測(cè)測(cè)等問問題,ANN往往往是是最有有利的的工具具。另另一方方面,ANN對(duì)處處理大大量原原始數(shù)數(shù)據(jù)而而不能能用規(guī)規(guī)則或或公式式描述述的問問題,表表現(xiàn)出出極大大的靈靈活性性和自自適應(yīng)應(yīng)性。。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)單層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)最簡(jiǎn)單單的網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)是是把一一組結(jié)結(jié)點(diǎn)形形成一一層。。左邊的的黑色色圓點(diǎn)點(diǎn)只起起著分分配輸輸入信信號(hào)的的作用用，沒沒有計(jì)計(jì)算作作用，，不看看作是是網(wǎng)絡(luò)絡(luò)的一一層。。右邊用用圓圈圈表示示的一一組結(jié)結(jié)點(diǎn)被被看作作一層層。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)單層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸入信信號(hào)表表示為為行向向量：：x=(x1,x2,…,xN)，其其中每每一分分量通通過加加權(quán)連連接到到各結(jié)結(jié)點(diǎn)。。每一個(gè)個(gè)結(jié)點(diǎn)點(diǎn)均可可產(chǎn)生生一個(gè)個(gè)加權(quán)權(quán)和。。輸入和和結(jié)點(diǎn)點(diǎn)間采采用全全連接接，并并且都都是前前饋連連接。。實(shí)際的的人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)和生生物神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中中有些些連接接可能能不存存在。。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)單層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在這種種單層層網(wǎng)絡(luò)絡(luò)中，，可把把各加加權(quán)表表示為為加權(quán)權(quán)矩陣陣W。矩陣的的維數(shù)數(shù)是Nxn，N是輸輸入信信號(hào)向向量（（也稱稱輸入入圖形形）的的分量量數(shù)，，n是是該層層內(nèi)的的結(jié)點(diǎn)點(diǎn)數(shù)。。由第三三個(gè)輸輸入連連接到到第二二個(gè)結(jié)結(jié)點(diǎn)的的連接接權(quán)表表示為為W32。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)單層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸入信信號(hào)的的加權(quán)權(quán)和表表示為為：s是各各結(jié)點(diǎn)點(diǎn)加權(quán)權(quán)和的的行向向量，，s=(s1,s2,…,sn)。輸出向向量y=(y1,y2,…,yn)，其其中yj=F(sj)。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)多層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)一般來來說，，大而而復(fù)雜雜的網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)能能提供供更強(qiáng)強(qiáng)的計(jì)計(jì)算能能力。。雖然目目前已已構(gòu)成成了很很多網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模模型，，但它它們的的結(jié)點(diǎn)點(diǎn)都是是按層層排列列的，，這一一點(diǎn)正正是模模仿了了大腦腦皮層層中的的網(wǎng)絡(luò)絡(luò)模塊塊。多層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)是是由單單層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)進(jìn)行級(jí)級(jí)聯(lián)構(gòu)構(gòu)成的的，即即上一一層的的輸出出作為為下一一層的的輸入入。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)多層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)兩層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)（（前饋饋全連連接網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)））8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的拓?fù)鋼浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)多層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)三層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)（（前饋饋全連連接網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)））8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)存儲(chǔ)和和回憶憶存儲(chǔ)就就是將將信息息或圖圖形存存在某某種存存儲(chǔ)器器中，，而回回憶則則是將將已存存儲(chǔ)的的信息息按某某種方方式恢恢復(fù)出出來。。為了與與人類類大腦腦的功功能類類比，，我們們把這這種信信息的的恢復(fù)復(fù)稱為為回憶憶。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)存儲(chǔ)和和回憶憶人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中中存儲(chǔ)儲(chǔ)圖形形的類類型在計(jì)算算機(jī)中中，數(shù)數(shù)據(jù)和和信息息是存存放在在存貯貯器中中（RAM或ROM)，，以8比特特字節(jié)節(jié)作為為存儲(chǔ)儲(chǔ)單位位。在人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)中，，信息息或圖圖形不不再限限定為為8比比特，，它是是多維維的二二進(jìn)制制數(shù)據(jù)據(jù)或連連續(xù)信信息。。8.2人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基基礎(chǔ)存儲(chǔ)和和回憶憶人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中中存儲(chǔ)儲(chǔ)的兩兩類圖圖形空間圖圖形的的存儲(chǔ)儲(chǔ)存儲(chǔ)單單個(gè)空空間靜靜態(tài)圖圖像，，如一一幅畫畫面。。時(shí)空?qǐng)D圖形的的存儲(chǔ)儲(chǔ)存儲(chǔ)一一系列列隨時(shí)時(shí)間變變化的的圖像像，比比如電電影。。我們討討論的的人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)存儲(chǔ)儲(chǔ)的圖圖形大大多是是空間間圖形形，因因它是是構(gòu)成成時(shí)空空?qǐng)D形形的基基礎(chǔ)。。人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中中圖形形的存存儲(chǔ)內(nèi)容尋尋址存存儲(chǔ)器器它是在在人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)的訓(xùn)訓(xùn)練過過程中中形成成的，，相當(dāng)當(dāng)于通通過訓(xùn)訓(xùn)練將將信息息存儲(chǔ)儲(chǔ)在加加權(quán)矩矩陣W中。。訓(xùn)練練一旦旦完成成，數(shù)數(shù)據(jù)就就相當(dāng)當(dāng)于變變換到到加權(quán)權(quán)矩陣陣的穩(wěn)穩(wěn)定狀狀態(tài)中中，因因此這這種存存儲(chǔ)是是長期期存儲(chǔ)儲(chǔ)。聯(lián)想存存儲(chǔ)器器它是在在人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)的回回憶操操作中中出現(xiàn)現(xiàn)的。。當(dāng)對(duì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)輸入入激勵(lì)勵(lì)信號(hào)號(hào)時(shí)，，作為為回憶憶結(jié)果果，網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的輸出出給出出一個(gè)個(gè)響應(yīng)應(yīng)狀態(tài)態(tài)。這這一響響應(yīng)狀狀態(tài)實(shí)實(shí)際上上也相相當(dāng)于于一個(gè)個(gè)所需需的存存儲(chǔ)數(shù)數(shù)據(jù)（（響應(yīng)應(yīng)），，因此此這種種存儲(chǔ)儲(chǔ)為短短期存存儲(chǔ)。。存儲(chǔ)和和回憶憶存儲(chǔ)和和回憶憶回憶的的概念念回憶是是人類類智能能的一一個(gè)主主要特特征，，要想想回憶憶某個(gè)個(gè)人或或某件件事，，通常常可通通過聯(lián)聯(lián)想進(jìn)進(jìn)行。。當(dāng)看到到一本本書的的封面面顏色色和作作者時(shí)時(shí)，會(huì)會(huì)聯(lián)想想到這這是一一本什什么書書（書書的內(nèi)內(nèi)容））。當(dāng)丟失失東西西時(shí)，，可以以通過過聯(lián)想想到過過什么么地方方，做做過什什么事事情，，最后后回憶憶起把把東西西放在在什么么地方方。這兩種種情況況都有有一個(gè)個(gè)特點(diǎn)點(diǎn)，就就是不不管是是哪本本書，，還是是與東東西有有關(guān)的的地點(diǎn)點(diǎn)和事事情，，都是是經(jīng)歷歷過的的，相相應(yīng)的的記憶憶才有有可能能聯(lián)想想出所所需的的結(jié)果果。聯(lián)想的的兩種種方式式自聯(lián)想想：由由本身身的部部分特特征聯(lián)聯(lián)想起起整個(gè)個(gè)事物物的全全部特特征。。他聯(lián)想想：由由一件件事情情聯(lián)想想到另另一件件事情情。在人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)中，，回憶憶操作作也有有兩種種聯(lián)想想變換換自聯(lián)想想變換換他聯(lián)想想變換換存儲(chǔ)和和回憶憶回憶的的概念念在人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)中，，不管管是自自聯(lián)想想回憶憶還是是他聯(lián)聯(lián)想回回憶，，信息息的回回憶方方式有有兩種種。前饋回回憶反饋回回憶存儲(chǔ)和和回憶憶回憶的的概念念前饋回回憶輸入激激勵(lì)只只需通通過一一次存存儲(chǔ)矩矩陣就就可產(chǎn)產(chǎn)生所所需的的響應(yīng)應(yīng)。存儲(chǔ)和和回憶憶回憶的的概念念反饋回回憶輸入激激勵(lì)通通過存存儲(chǔ)矩矩陣W產(chǎn)生生響應(yīng)應(yīng)，該該響應(yīng)應(yīng)作為為激勵(lì)勵(lì)再反反饋通通過W，這這樣依依次循循環(huán)，，直到到激勵(lì)勵(lì)和響響應(yīng)停停止變變化為為止，，即得得到所所要求求的響響應(yīng)。8.3人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)學(xué)習(xí)人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的最主主要特特征之之一是是它可可以學(xué)學(xué)習(xí)。。任何何一個(gè)個(gè)人工工神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)模型型要實(shí)實(shí)現(xiàn)某某種功功能的的操作作，就就必須須對(duì)它它進(jìn)行行訓(xùn)練練，讓讓它學(xué)學(xué)會(huì)要要做的的事情情，并并把這這些知知識(shí)記記憶（（存儲(chǔ)儲(chǔ)）在在網(wǎng)絡(luò)絡(luò)的加加權(quán)中中。學(xué)習(xí)或或訓(xùn)練練的實(shí)實(shí)質(zhì)就就是加加權(quán)矩矩陣隨隨外部部激勵(lì)勵(lì)（環(huán)環(huán)境））做自自適應(yīng)應(yīng)的變變化。。8.3人人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)學(xué)習(xí)因?yàn)閷W(xué)學(xué)習(xí)和和訓(xùn)練練的實(shí)實(shí)質(zhì)是是變動(dòng)動(dòng)加權(quán)權(quán)值，，因此此很多多文獻(xiàn)獻(xiàn)中學(xué)學(xué)習(xí)和和訓(xùn)練練的概概念是是混用用的。。嚴(yán)格格來說說，兩兩者是是有區(qū)區(qū)別的的，訓(xùn)訓(xùn)練通通常是是指調(diào)調(diào)整網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)加加權(quán)的的操作作動(dòng)作作和過過程，，這個(gè)個(gè)過程程對(duì)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)來來講就就是學(xué)學(xué)習(xí)。。比如舉舉辦一一個(gè)訓(xùn)訓(xùn)練班班對(duì)學(xué)學(xué)生進(jìn)進(jìn)行某某種技技能的的訓(xùn)練練，對(duì)對(duì)學(xué)生生來講講，它它是在在該班班內(nèi)學(xué)學(xué)習(xí)。。8.3神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的學(xué)習(xí)習(xí)方式式監(jiān)督學(xué)學(xué)習(xí)（（有教教師學(xué)學(xué)習(xí)））非監(jiān)督督學(xué)習(xí)習(xí)（無無教師師學(xué)習(xí)習(xí)）再勵(lì)學(xué)學(xué)習(xí)（（強(qiáng)化化學(xué)習(xí)習(xí)）監(jiān)督學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境教師學(xué)習(xí)系系統(tǒng)+輸入正確響響應(yīng)實(shí)際響響應(yīng)誤差信信號(hào)非監(jiān)督督學(xué)習(xí)習(xí)環(huán)境學(xué)習(xí)系系統(tǒng)輸入再勵(lì)學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境學(xué)習(xí)系系統(tǒng)輸入評(píng)價(jià)輸出狀態(tài)動(dòng)作人工神神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的的應(yīng)用用空間技技術(shù)：：飛行行器控控制系系統(tǒng)，，飛行行器元元件仿仿真，，飛行行器元元件錯(cuò)錯(cuò)誤探探測(cè)。。交通業(yè)業(yè)：交交通控控制、、道路路優(yōu)化化。金融業(yè)業(yè)：信信貸申申請(qǐng)?jiān)u評(píng)估。。語言理理解：：語音音識(shí)別別，語語音壓壓縮，，聲調(diào)調(diào)識(shí)別別。遙感解解譯、、天氣氣預(yù)報(bào)報(bào)、故故障診診斷、、機(jī)器人人，制制造業(yè)業(yè)，保保險(xiǎn)業(yè)業(yè)和醫(yī)醫(yī)學(xué)領(lǐng)領(lǐng)域等等?；谏裆窠?jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模模式識(shí)識(shí)別功功能的的診斷斷系統(tǒng)統(tǒng)因子的具體體選取依據(jù)降水的的主要條件件，從我國國T213數(shù)值預(yù)報(bào)報(bào)產(chǎn)品中選選取反映保保定降水條條件的物理理量。共從從36小時(shí)時(shí)預(yù)報(bào)中選選出10個(gè)個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)要要素，分別別是：濕度度條件：850HPA的相對(duì)對(duì)濕度、水水汽通量；；垂直速度度條件：850的散散度、200的散度度、700的垂直速速度、降水水量、700的渦度度；（以上上為116E、39N網(wǎng)點(diǎn)的的值）東高高西低條件件：110E、120E、39N兩點(diǎn)點(diǎn)850的的高度差；；鋒區(qū)和能能量條件：：116E、35N、45N兩點(diǎn)850的溫度度差、TS。人工神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在短期期降水預(yù)報(bào)報(bào)中的應(yīng)用用BP神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的建立立采用三層BP人工神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模模式，輸入入層為10個(gè)神經(jīng)元元，對(duì)應(yīng)10個(gè)預(yù)報(bào)報(bào)因子。輸輸出層為3個(gè)神經(jīng)元元，對(duì)應(yīng)降降水的大中中小三個(gè)降降水量級(jí)。。中間層一一般取輸入入層和輸出出層數(shù)的平平均，這里里取7個(gè)神神經(jīng)元。如如圖1所示示，X為為輸入層，，H為隱含含層，Y為為預(yù)報(bào)輸出出層。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練1、預(yù)報(bào)因因子0~1化：Xi=(Xmax-Xi)/(Xmax-Xmin)2、在訓(xùn)練練以前我們們?nèi)?~1之間的隨隨機(jī)數(shù)為連連接權(quán)重系系數(shù)Uil、Wlt和和閥值Rl、Sj賦賦初值。由由于訓(xùn)練開開始時(shí)誤差差常常較大大，它們將將在以后的的訓(xùn)練學(xué)習(xí)習(xí)過程中自自動(dòng)逐步調(diào)調(diào)節(jié)3、02年年，我臺(tái)從從3月到11月接收收T213數(shù)值預(yù)報(bào)報(bào)產(chǎn)品齊全全的共有159天，，用前109天的資資料作為網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣樣本訓(xùn)練結(jié)果經(jīng)過兩萬多多次的訓(xùn)練練，總體預(yù)預(yù)報(bào)誤差達(dá)達(dá)到了4.0以下。。終止訓(xùn)練練后。這109天中中共有降水水日27天天，其中小小雨20天天，中雨6天，大雨雨以上降水水一次。訓(xùn)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)時(shí)27天降降水全部報(bào)報(bào)出，量級(jí)級(jí)也全部正正確，只是是空?qǐng)?bào)兩次次小雨過程程，歷史擬擬合率達(dá)到到27/29=93%。試報(bào)結(jié)果在試報(bào)的50天中共共有降水8次，其中中大雨2次次，漏一一次，一次次報(bào)中雨。。中雨3次次，報(bào)對(duì)2次，漏一一次。3次次小雨，一一次報(bào)中雨雨，漏2次次。另空?qǐng)?bào)報(bào)2次小雨雨，定性準(zhǔn)準(zhǔn)確率4/10=40%。分析與討論論擬合率雖然然很高，但但試報(bào)準(zhǔn)確確率不太理理想。這可可能與樣本本少，降水水模型過于于簡(jiǎn)單，且且不分季節(jié)節(jié)有關(guān)。如如果增加歷歷史樣本，，分季節(jié)、、分類型建建立降水模模型。根據(jù)據(jù)不同模型型特點(diǎn)，分分別找不同同的預(yù)報(bào)因因子，有可可能提高實(shí)實(shí)際的預(yù)報(bào)報(bào)準(zhǔn)確率（BP）神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的輸入與輸輸出不象回回歸方程是是線性關(guān)系系，而是非非線性的。。因此，因因子的選好好比較困難難，沒有較較好的數(shù)學(xué)學(xué)方法，所所以采用建建