① 人工神經網路分類方法
從20世紀80年代末期，人工神經網路方法開始應用於遙感圖像的自動分類。目前，在遙感圖像的自動分類方面，應用和研究比較多的人工神經網路方法主要有以下幾種：
（1）BP（Back Propagation）神經網路，這是一種應用較廣泛的前饋式網路，屬於有監督分類演算法，它將先驗知識融於網路學習之中，加以最大限度地利用，適應性好，在類別數少的情況下能夠得到相當高的精度，但是其網路的學習主要採用誤差修正演算法，識別對象種類多時，隨著網路規模的擴大，需要的計算過程較長，收斂緩慢而不穩定，且識別精度難以達到要求。
（2）Hopfield神經網路。屬於反饋式網路。主要採用Hebb規則進行學習，一般情況下計算的收斂速度較快。這種網路是美國物理學家J.J.Hopfield於1982年首先提出的，它主要用於模擬生物神經網路的記憶機理。Hopfield神經網路狀態的演變過程是一個非線性動力學系統，可以用一組非線性差分方程來描述。系統的穩定性可用所謂的「能量函數」進行分析，在滿足一定條件下，某種「能量函數」的能量在網路運行過程中不斷地減少，最後趨於穩定的平衡狀態。Hopfield網路的演變過程是一種計算聯想記憶或求解優化問題的過程。
（3）Kohonen網路。這是一種由芬蘭赫爾辛基大學神經網路專家Kohonen（1981）提出的自組織神經網路，其採用了無導師信息的學習演算法，這種學習演算法僅根據輸入數據的屬性而調整權值，進而完成向環境學習、自動分類和聚類等任務。其最大的優點是最終的各個相鄰聚類之間是有相似關系的，即使識別時把樣本映射到了一個錯誤的節點，它也傾向於被識別成同一個因素或者一個相近的因素，這就十分接近人的識別特性。
② 神經網路模型的選擇 比如我要做預測我是選擇bp 呀還是rbf 還是競爭網路呀 如果做分類又該怎樣選擇
具體不是很懂，但是每個神經網路有自己的優缺點，根據問題的需要靈活選擇
③ 人工神經網路的分類
人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。
ann:人工神經網路（Artificial Neural Networks）
bp:Back Propagation網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
④ 數學建模：關於BP神經網路模型的學生成績分析和產品分類
這種模型很多軟體都自帶的 改一下參數就好了 matlab應該也有相關的函數的的
⑤ 設計神經網路模型實現水平和垂直分類
摘要 我們可以看到，它的網路結構被分成了兩支，這是因為當時的GPU計算能力不夠，顯存容量不夠大。為了完成模型的訓練，作者使用了兩塊顯卡來進行分布式的訓練。我們現在想要訓練這樣一個模型，只需要實現其中一條就好了。
神經網路模型的分類
人工神經網路的模型很多，可以按照不同的方法進行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網路連接的拓樸結構分類和按照網路內部的信息流向分類。
1 按照網路拓樸結構分類
網路的拓樸結構，即神經元之間的連接方式。按此劃分，可將神經網路結構分為兩大類：層次型結構和互聯型結構。
層次型結構的神經網路將神經元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳給中間各隱層神經元；隱層是神經網路的內部信息處理層，負責信息變換。根據需要可設計為一層或多層；最後一個隱層將信息傳遞給輸出層神經元經進一步處理後向外界輸出信息處理結果。
而互連型網路結構中，任意兩個節點之間都可能存在連接路徑，因此可以根據網路中節點的連接程度將互連型網路細分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型
2 按照網路信息流向分類
從神經網路內部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網路和反饋型網路。
單純前饋網路的結構與分層網路結構相同，前饋是因網路信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。前饋型網路中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環路。因此這類網路很容易串聯起來建立多層前饋網路。
反饋型網路的結構與單層全互連結構網路相同。在反饋型網路中的所有節點都具有信息處理功能，而且每個節點既可以從外界接受輸入，同時又可以向外界輸出。
⑦ 神經網路的分類
人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
⑧ 神經網路模型有幾種分類方法，試給出一種分類
神經網路模型的分類人工神經網路的模型很多，可以按照不同的方法進行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網路連接的拓樸結構分類和按照網路內部的信息流向分類。1 按照網路拓樸結構分類網路的拓樸結構，即神經元之間的連接方式。按此劃分，可將神經網路結構分為兩大類：層次型結構和互聯型結構。層次型結構的神經網路將神經元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳給中間各隱層神經元；隱層是神經網路的內部信息處理層，負責信息變換。根據需要可設計為一層或多層；最後一個隱層將信息傳遞給輸出層神經元經進一步處理後向外界輸出信息處理結果。 而互連型網路結構中，任意兩個節點之間都可能存在連接路徑，因此可以根據網路中節點的連接程度將互連型網路細分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型2 按照網路信息流向分類從神經網路內部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網路和反饋型網路。單純前饋網路的結構與分層網路結構相同，前饋是因網路信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。前饋型網路中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環路。因此這類網路很容易串聯起來建立多層前饋網路。反饋型網路的結構與單層全互連結構網路相同。在反饋型網路中的所有節點都具有信息處理功能，而且每個節點既可以從外界接受輸入，同時又可以向外界輸出。
⑨ 怎麼用spss根據神經網路模型分類數據，預測概率
這個預測 必須要有歷史數據，也就是你需要有過去眾多的歷史流失數據和可能影響流失的一些影響因素的數據。說白了 就是仍然需要有類似自變數和因變數的歷史數據，之後才可能進行構建模型預測。
如果你沒有歷史數據做支撐建立模型，那是沒有辦法做預測的
⑩ 怎麼用spss神經網路來分類數據
用spss神經網路分類數據方法如下：
神經網路演算法能夠通過大量的歷史數據，逐步建立和完善輸入變數到輸出結果之間的發展路徑，也就是神經網路，在這個神經網路中，每條神經的建立以及神經的粗細（權重）都是經過大量歷史數據訓練得到的，數據越多，神經網路就越接近真實。神經網路建立後，就能夠通過不同的輸入變數值，預測輸出結果。例如，銀行能夠通過歷史申請貸款的客戶資料，建立一個神經網路模型，用於預測以後申請貸款客戶的違約情況，做出是否貸款給該客戶的決策。本篇文章將用一個具體銀行案例數據，介紹如何使用SPSS建立神經網路模型，用於判斷將來申請貸款者的還款能力。
選取歷史數據建立模型，一般會將歷史數據分成兩大部分：訓練集和驗證集，很多分析者會直接按照數據順序將前70%的數據作為訓練集，後30%的數據作為驗證集。如果數據之間可以證明是相互獨立的，這樣的做法沒有問題，但是在數據收集的過程中，收集的數據往往不會是完全獨立的（變數之間的相關關系可能沒有被分析者發現）。因此，通常的做法是用隨機數發生器來將歷史數據隨機分成兩部分，這樣就能夠盡量避免相同屬性的數據被歸類到一個數據集當中，使得建立的模型效果能夠更加優秀。
在具體介紹如何使用SPSS軟體建立神經網路模型的案例之前，先介紹SPSS的另外一個功能：隨機數發生器。SPSS的隨機數發生器常數的隨機數據不是真正的隨機數，而是偽隨機數。偽隨機數是由演算法計算得出的，因此是可以預測的。當隨機種子（演算法參數）相同時，對於同一個隨機函數，得出的隨機數集合是完全相同的。與偽隨機數對應的是真隨機數，它是真正的隨機數，無法預測也沒有周期性。目前大部分晶元廠商都集成了硬體隨機數發生器，例如有一種熱雜訊隨機數發生器，它的原理是利用由導體中電子的熱震動引起的熱雜訊信號，作為隨機數種子。