❶ 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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❷ BP神經網路在地面沉降預測中的應用
地面沉降是多種自然和人為因素共同作用的結果。各種要素發生作用的時空序列、影響強度和方向以及它們之間的關系處於不斷變化之中，同時各因素的變化及其影響並不是單方面的，各變數之間相互形成制約關系，這使得地面沉降過程極具復雜性。因此，要求預測模型能以在現有資料、信息基礎，准確反映研究區的自然背景條件、地下水開採行為與地面沉降過程之間的復雜聯系，並能識別和適應不同影響因素隨時間發生的改變。BP神經網路作為一個非線性系統，可用於逼近非線性映射關系，也可用於逼近一個極為復雜的函數關系，是解釋和模擬地面沉降等高度復雜的非線性動力學系統問題的一種較好的方法。
8.4.1.1 訓練樣本的確定
根據第4章的分析，影響研究區域地面沉降過程的變數包含著復雜的自然和人為因素，超采深層地下水是造成研究區1986年以後地面沉降的主要原因，深層地下水的開采量和沉降監測點附近的各含水層組水位均與地面沉降有著很好的相關性。
本區第四系淺層地下水系統(第Ⅰ含水層組)除河漫灘地段，一般為TDS都高於2g/L的鹹水，因此工農業用途較少，水位一般保持天然狀態，在本次模型研究中不予考慮。由於區內各地面沉降監測點的地面高程每年測量一次，為了保持與地面沉降數據的一致性，使神經網路模型能准確識別地下水開采與地面沉降之間的關系，所有數據均整理成年平均的形式。
本章選擇了控沉點處深層地下水系統的年均水位和區域地下水開采量作為模型的輸入變數，考慮到水位和開采量的變化與沉降變形並不同步，有明顯的滯後性存在，本章將前一年的開采量和年均水位也作為輸入，故模型的輸入變數為四個。以收集到的區內每個地面沉降監測點的年沉降量作為模型的輸出變數，通過選擇適合的隱含層數和隱層神經單元數構建BP模型，對地面沉降的趨勢進行預測。
本次收集到的地面沉降監測點處並未有常觀孔的水位數據，如果根據歷年實測等水位線推算，會產生很大的誤差，導致預測結果的不穩定性。基於已經建立好的Modflow數值模型，利用Processing Modflow軟體里的水井子程序包，在控沉點處設置虛擬的水位觀測井，通過軟體模擬出的不同時期的水位，作為地面沉降神經網路模型的輸入層，從而避免了以往的將各含水層組平均水位作為模型輸入所帶來的誤差[55]。考慮到深層地下水系統各含水層組的水力聯系較為密切，本次在每個地面沉降監測點處只設置一個水位觀測井，來模擬深層地下水系統的水位。水井濾水管的起始位置與該點含水層的位置相對應，即濾水管的長度即為含水層的厚度。
觀測井在模型中的位置如8.31所示，綠色的點即為虛擬水位觀測井。從圖中可以看出6個沉降點在研究區內分布均勻，處於不同的沉降區域，有一定的代表性，通過對這6個點的地面沉降進行預測，可以反映出不同區域的沉降趨勢。數值模型模擬得到的各沉降點年均水位如圖8.32所示。
圖8.31 控沉點虛擬水井在Modflow數值模型中的分布示意圖
圖8.32 模擬得到的各沉降點處虛擬水井年均水位動態
8.4.1.2 樣本數據的預處理
由於BP網路的輸入層物理量及數值相差甚遠(不屬於一個數量級)，為了加快網路收斂的速度，在訓練之前須將各輸入物理量進行預處理。數據的預處理方法主要有標准化法、重新定標法、變換法和比例放縮法等等。本章所選用的是一種最常用的比例壓縮法，公式為[56]
變環境條件下的水資源保護與可持續利用研究
式中:X為原始數據;Xmax、Xmin為原始數據的最大值和最小值;T為變換後的數據，也稱之為目標數據;Tmax、Tmin為目標數據的最大值和最小值。
由於Sigmoid函數在值域[0，0.1]和[0.9，1.0]區域內曲線變化極為平坦，因此合適的數據處理是將各輸入物理量歸至[0.1，0.9]之間。本章用式(8.7)將每個樣本輸入層的4個物理量進行歸一化處理
變環境條件下的水資源保護與可持續利用研究
處理後的數據見表8.14。
表8.14 BP神經網路模型數據歸一化表
續表
8.4.1.3 網路結構的確定
BP神經網路的建立，其重點在於網路結構的設計，只要隱層中有足夠多的神經元，多層前向網路可以用來逼近幾乎任何一個函數。一般地，網路結構(隱層數和隱層神經元數)和參數(權值和偏置值)共同決定著神經網路所能實現的函數的復雜程度的上限。結構簡單的網路所能實現的函數類型是非常有限的，參數過多的網路可能會對數據擬合過度。本章將輸入樣本的個數定為4個，輸出樣本為1個。但是對於隱含層數及隱含層所含神經元個數的選擇，到目前為止還沒有明確的方法可以計算出實際需要多少層或多少神經元就可以滿足預測精度的要求，在選擇時通常是採用試算的方法[56，57]。
為了保證模型的預測精度和范化能力，根據收集到的資料的連續性，本次研究利用1988～2002年15組地面沉降歷史觀測數據和對應的當年及前一年的開采量、年均水位組織訓練，以2003年和2004年的實測地面沉降數據校驗模型的預測能力，嘗試多種試驗性網路結構，其他模型參數的選擇採取保守方式，以犧牲訓練速度換取模型穩定性。以2003年和2004年的平均相對誤差均小於20%作為篩選標准，最終選擇三層BP網路作為模型結構，隱層神經元的個數設置為3。網路結構如圖8.33所示，參數見表8.15。
表8.15 BP網路模型參數一覽表
圖8.33 神經網路模型結構圖
8.4.1.4 網路的訓練與預測
採用圖8.33確定的網路結構對數據進行訓練，各個沉降點的訓練過程和擬合效果如圖8.34、圖8.35所示。
從圖8.35可以看出，訓練後的BP網路能很好地逼近給定的目標函數。說明該模型的泛化能力較好，模擬的結果比較可靠。通過該模型模擬了6個沉降點在2003和2004年的沉降量(表8.16)，可以看出2003年和2004年模擬值和實際擬合較好，兩年的平均相對誤差均小於20%，說明BP神經網路可以用來預測地面沉降的趨勢。
表8.16 監測點年沉降量模擬誤差表
圖8.34 各沉降點訓練過程圖
8.4.1.5 模型物理意義探討
雖然現今的BP神經網路還是一個黑箱模型，其參數沒有水文物理意義[58]。但從結構上分析，本章認為地面沉降與ANN是同構的。對於每個控沉點來說，深層地下水系統的開采量和含水層組的水位變化，都會引起地層應力的響應，從而導致整體的地面標高發生變化，這一過程可以與BP神經網路結構進行類比。其中，深層地下水系統的3個含水層組相當於隱含層中的3個神經元，各含水層組對地面沉降的奉獻值相當於隱含層中人工神經元的閾值，整體上來說，本次用來模擬地面沉降的BP神經網路結構已經灰箱化(表8.17)。
圖8.35 各監測點年沉降量神經網路模型擬合圖
表8.17 BP神經網路構件物理意義一覽表
❸ 人工智慧如何影響農業發展
農業是國民經濟的基礎，是經濟 社會 發展中的頭等大事。改革開放以來我國農業發展水平大幅提高，但同時也面臨著諸如土地資源緊缺、農業產業化程度低、農產品質量安全形勢嚴峻、農業生態環境遭到破壞等問題。如何在資源緊缺的同時穩步提高農業發展水平，實現農業可持續發展，成為我國經濟 社會 發展中面臨的重大命題。
在這種局面下，大規模的創新和技術變革將是解決農業問題並推動農業走向現代化的有效途徑。當前，如何通過人工智慧技術提高生產力，已經成為農業領域的研究與應用熱點。
（一）技術加持下的智能農業
傳統農業技術手段會造成水資源浪費、農葯使用過度等問題，不僅成本高、效益低，產品質量得不到有效保障，還會造成土壤和環境污染。在人工智慧技術的加持下，農民將能夠實現精準播種、合理水肥灌溉，進而實現農業生產低耗高效、農產品優質高產。
提供科學指導。 運用人工智慧技術進行分析和評估，能給農民開展生產前准備工作作出科學指導，實現土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、種子品質鑒定等功能，對土壤、水源、種子等生產要素進行科學合理配置，有力保障後續農業生產工作的順利開展。
提高生產效率。 在農業產中階段使用人工智慧技術，能幫助農民更科學地種植農作物以及對農田進行更合理的管理，有效提高農作物產量及農業生產效率。推動農業生產向機械化、自動化、規范化轉型，加速農業現代化進程。
實現農產品智能分揀。 將機器視覺識別技術運用到農產品分選機械中，可對農產品外觀品質進行自動識別檢驗及分級，其檢驗識別率遠高於人類視覺，具有速度快、信息量大、功能多的特點，可一次完成多項指標檢測。
（二）人工智慧在農業領域的應用現狀
當前，人工智慧技術正在成為改變農業生產方式、推進農業供給側改革的強勁動力，在多種農業場景得到廣泛應用。例如，耕作、播種和採摘等智能機器人，土壤分析、種子分析、病蟲害分析等智能識別系統，以及禽畜智能穿戴產品等。這些應用的廣泛運用能有效提升農業產出及效率，同時減少農葯和化肥的使用。
IntelinAir 公司對土壤照片進行肥力分析
土壤成分及肥力分析。 土壤成分及肥力分析是農業產前階段最重要的工作之一，也是實現定量施肥、宜栽作物選擇、經濟效益分析等工作的重要前提。藉助非侵入性的探地雷達成像技術對土壤進行探測，然後利用人工智慧技術對土壤情況進行分析，可在土壤特徵與宜栽作物品種間建立關聯模型。
例如，IntelinAir公司開發了一款無人機，通過類似核磁共振成像技術拍下土壤照片，通過智能分析，確定土壤肥力，精準判斷適宜栽種的農作物。
灌溉用水供求分析。 基於人工智慧技術的智能灌溉控制系統，集專家系統技術、自動控制技術、通訊技術、感測器技術等高新技術於一體，可以實時監測土壤墒情，根據檢測得到的氣候指數和當地的水文氣象觀測數據，對灌溉用水供求量進行分析，選擇最佳灌溉規劃策略。
種子品質鑒定。 作為農業生產中最重要的生產資料之一，種子的質量直接關繫到農作物產量和生產效益。利用圖像分析技術以及神經網路等非破壞性的方法對作物種子的種類、純度和安全性進行檢測，能有效控制和提高農產品質量。
農業專家系統。 農業專家系統則是一種擁有大量農業領域相當數量的專家級知識和經驗，可以模擬農業專家的思維，解決農業領域問題的智能計算機程序系統。農業專家系統可以對農業生產領域進行數據分析，及時獲得農業生產各階段可能遇到的問題的解決方法。
奶牛身上的電子可穿戴設備
動植物 健康 監測。 比如，Connecterra是一家荷蘭的農業 科技 公司，主要研發和生產用於奶牛身上的電子可穿戴設備。這些設備內置多個感測器，配套的分析軟體則融入了機器學習技術，軟硬體配合共同實時監測牲畜的 健康 情況。通過可穿戴感應器學習奶牛的行為模式，奶農還能更早注意到可能出現的問題，比如奶牛的跛足或者消化不良等情況，並獲得建議。在這些信息的幫助下，Connecterra客戶農場的乳製品產量得到了30%的提升。
Aboundant Robotics 公司的蘋果採摘機器人
播種、耕作、採收等智能機器人。 人工智慧技術廣泛應用到農業生產中的播種、耕作、採摘等多種場景，極大地革新了農業生產方式，提高了生產效率。美國Aboundant Robotics公司開發了一款蘋果採摘機器人，其通過攝像裝置獲取果樹的照片，採用雙目立體視覺、圖片識別等技術對果實進行定位並判斷其成熟度，確定適合採摘的果實，然後運用機器人精準操控技術對果實進行無損採摘，採摘速度高達一秒一個。
雜草控制。 依託出色的感測器技術和圖像識別功能，Blue River Technology公司開發了一款名為See＆Spray的機器人，用以幫助控制 棉花地的雜草。它依靠計算機視覺和機器學習判斷面前的是作物還是雜草，即使目標只有郵票大小，它也能准確識別。一旦確定那不是作物， 機器人會控制噴嘴對准噴灑，避免對棉花造成腐蝕。
精準噴灑和噴霧噴嘴可以幫助防止雜草對除草劑產生抗葯性，並且能減少高達90%的除草劑使用量。這不但提高了除草效率，幫助農民穩定收入，也因減少化學品的使用量，保護了作物和環境。
控制雜草的 See ＆ Spray 機器人
智能溫室系統。 在西方發達國家智能溫室系統已得到廣泛深度應用。例如，目前荷蘭約有85%的溫室通過計算機進行環境調控，德國已把3S技術（地理信息系統GIS、全球定位系統GPS、遙感技術RS） 成功運用到溫室控制與管理中。
通過在溫室安裝的各類感測器，可實時監測土壤水分、土壤濕度、空氣濕度、空氣溫度、光照強度、植物養分含量等數據，並通過人工智慧系統對這些採集的數據進行分析處理，模擬出最適合溫室內農作物生長的環境，進而對供水系統、加熱裝置、加濕裝置、除蟲裝置、卷簾裝備、遮陰設備、施肥系統等進行遠程自動化控制，從而改善溫室內部農作物生長環境，達到調節生長周期、改善產品質量、降低生產成本、提高經濟效益等目的。
【本文來源於人民出版社出版的《人工智慧讀本》】