神經網路用於配電網怎麼樣

① 神經網路到底有什麼作用，具體是用來干什麼的

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

② 本人畢設題目是關於神經網路用於圖像識別方面的，但是很沒有頭續~我很不理解神經網路作用的這一機理

我簡單說一下，舉個例子，比如說我們現在搭建一個識別蘋果和橘子的網路模型：
我們現在得需要兩組數據，一組表示特徵值，就是網路的輸入（p），另一組是導師信號，告訴網路是橘子還是蘋果（網路輸出t）：
我們的樣本這樣子假設（就是Sampledata1.txt）：
p t
1 0 3 1
2 1 4 2
這兩組數據是這樣子解釋的：
我們假設通過3個特徵來識別一個水果是橘子還是蘋果：形狀，顏色，味道，第一組形狀、顏色、味道分別為：1 0 3（當然這些數都是我隨便亂編的，這個可以根據實際情況自己定義），有如上特徵的水果就是蘋果（t為1），而形狀、顏色、味道為：2 1 4的表示這是一個橘子（t為2）。
好了，我們的網路模型差不多出來了，輸入層節點數為3個（形狀、顏色，味道），輸出層節點為一個（1為蘋果2為橘子），隱藏層我們設為一層，節點數先不管，因為這是一個經驗值，還有另外的一些參數值可以在matlab里設定，比如訓練函數，訓練次數之類，我們現在開始訓練網路了，首先要初始化權值，輸入第一組輸入：1 0 3 ,網路會輸出一個值，我們假設為4，那麼根據導師信號（正確的導師信號為1，表示這是一個蘋果）計算誤差4-1=3，誤差傳給bp神經網路，神經網路根據誤差調整權值，然後進入第二輪循環，那麼我們再次輸入一組數據：2 0 4（當仍然你可以還輸入1 0 3，而且如果你一直輸入蘋果的特徵，這樣子會讓網路只識別蘋果而不會識別橘子了，這回明白你的問題所在了吧），同理輸出一個值，再次反饋給網路，這就是神經網路訓練的基本流程，當然這兩組數據肯定不夠了，如果數據足夠多，我們會讓神經網路的權值調整到一個非常理想的狀態，是什麼狀態呢，就是網路再次輸出後誤差很小，而且小於我們要求的那個誤差值。
接下來就要進行模擬預測了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那個網路，p是輸入數據，由於網路的權值已經確定了，我們這時候就不需要知道t的值了，也就是說不需要知道他是蘋果還是橘子了，而t_1就是網路預測的數據，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之類的數（絕大部分都是這種數），那麼你就看這個數十接近1還是2了，如果是1.5，我們就認為他是蘋果和橘子的雜交，呵呵，開玩笑的，遇到x<=0,5、x=1.5、x>=2.5，我一般都是舍棄的，表示未知。

總之就是你需要找本資料系統的看下，鑒於我也是做圖像處理的，我給你個關鍵的提醒，用神經網路做圖像處理的話必須有好的樣本空間，就是你的資料庫必須是標準的。至於網路的機理，訓練的方法什麼的，找及個例子用matlab模擬下，看看效果，自己琢磨去吧，這裡面主要是你隱含層的設置，訓練函數選擇及其收斂速度以及誤差精度就是神經網路的真諦了，想在這么小的空間給你介紹清楚是不可能的，關鍵是樣本，提取的圖像特徵必須帶有相關性，這樣設置的各個閾值才有效。OK，好好學習吧，資料去matlab中文論壇上找，在不行就去bau文庫上，你又不需要都用到，何必看一本書呢！祝你順利畢業！

③ 概率神經網路主要是用來做什麼的

作用：這種網路已較廣泛地應用於非線性濾波、模式分類、聯想記憶和
概率密度估計當中。

概率神經網路是由Specht博士在1989年提出的，它與統計信號處理
的許多概念有著緊密的聯系。當這種網路用於檢測和模式分類時，可以
得到貝葉斯最優結果。它通常由4層組成。第一層為輸入層，每個神經
元均為單輸入單輸出，其傳遞函數也為線性的，這一層的作用只是將輸
入信號用分布的方式來表示。第二層稱之為模式層，它與輸入層之間通
過連接權值Wij相連接.模式層神經元的傳遞函數不再是通常的Sigmoid
函數，而為
g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]
其中，Zi為該層第i個神經元的輸入，s為均方差。第三層稱之為累加層
，它具有線性求和的功能。這一層的神經元數目與欲分的模式數目相同
。第四層即輸出層具有判決功能，它的神經元輸出為離散值1和-1（或0
），分別代表著輸入模式的類別。
許多研究已表明概率神經網路具有如下特性：
(1)訓練容易，收斂速度快，從而非常適用於實時處理；
(2)可以完成任意的非線性變換，所形成的判決曲面與貝葉斯最優
准則下的曲面相接近；
(3)具有很強的容錯性；
(4)模式層的傳遞函數可以選用各種用來估計概率密度的核函數，
並且，分類結果對核函數的形式不敏感；
(5)各層神經元的數目比較固定，因而易於硬體實現。

④ 神經網路的特點

不論何種類型的人工神經網路，它們共同的特點是，大規模並行處理，分布式存儲，彈性拓撲，高度冗餘和非線性運算。因而具有很髙的運算速度，很強的聯想能力，很強的適應性，很強的容錯能力和自組織能力。這些特點和能力構成了人工神經網路模擬智能活動的技術基礎，並在廣闊的領域獲得了重要的應用。例如，在通信領域，人工神經網路可以用於數據壓縮、圖像處理、矢量編碼、差錯控制（糾錯和檢錯編碼）、自適應信號處理、自適應均衡、信號檢測、模式識別、ATM流量控制、路由選擇、通信網優化和智能網管理等等。
人工神經網路的研究已與模糊邏輯的研究相結合，並在此基礎上與人工智慧的研究相補充，成為新一代智能系統的主要方向。這是因為人工神經網路主要模擬人類右腦的智能行為而人工智慧主要模擬人類左腦的智能機理，人工神經網路與人工智慧有機結合就能更好地模擬人類的各種智能活動。新一代智能系統將能更有力地幫助人類擴展他的智力與思維的功能，成為人類認識和改造世界的聰明的工具。因此，它將繼續成為當代科學研究重要的前沿。

⑤ 神經網路技術有什麼功能

神經網路技術對完成對微弱信號的檢驗和對各感測器信息實時處理，具有自適應自學習功能，能自動掌握環境特徵，實現自動目標識別及容錯性好，抗干擾能力強等優點。神經網路技術特別適用於密集信號環境的信息處理、數據收集目標識別、圖像處理、無源探測與定位以及人機介面等方面，因而在作戰指揮方面有廣泛的應用前景。

⑥ 神經網路的基本原理是什麼

神經網路的基本原理是：每個神經元把最初的輸入值乘以一定的權重，並加上其他輸入到這個神經元里的值（並結合其他信息值），最後算出一個總和，再經過神經元的偏差調整，最後用激勵函數把輸出值標准化。基本上，神經網路是由一層一層的不同的計算單位連接起來的。我們把計算單位稱為神經元，這些網路可以把數據處理分類，就是我們要的輸出。

神經網路常見的工具：

以上內容參考：在眾多的神經網路工具中，NeuroSolutions始終處於業界領先位置。它是一個可用於windows XP/7高度圖形化的神經網路開發工具。其將模塊化，基於圖標的網路設計界面，先進的學習程序和遺傳優化進行了結合。該款可用於研究和解決現實世界的復雜問題的神經網路設計工具在使用上幾乎無限制。

以上內容參考：網路-神經網路

⑦ 神經網路到底能幹什麼

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。

⑧ 神經網路主要用於什麼問題的求解

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。
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