❶ 神经网络主要用于什么问题的求解
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
http://ke..com/view/5348.htm?fr=ala0_1
❷ BP神经网络在地面沉降预测中的应用
地面沉降是多种自然和人为因素共同作用的结果。各种要素发生作用的时空序列、影响强度和方向以及它们之间的关系处于不断变化之中，同时各因素的变化及其影响并不是单方面的，各变量之间相互形成制约关系，这使得地面沉降过程极具复杂性。因此，要求预测模型能以在现有资料、信息基础，准确反映研究区的自然背景条件、地下水开采行为与地面沉降过程之间的复杂联系，并能识别和适应不同影响因素随时间发生的改变。BP神经网络作为一个非线性系统，可用于逼近非线性映射关系，也可用于逼近一个极为复杂的函数关系，是解释和模拟地面沉降等高度复杂的非线性动力学系统问题的一种较好的方法。
8.4.1.1 训练样本的确定
根据第4章的分析，影响研究区域地面沉降过程的变量包含着复杂的自然和人为因素，超采深层地下水是造成研究区1986年以后地面沉降的主要原因，深层地下水的开采量和沉降监测点附近的各含水层组水位均与地面沉降有着很好的相关性。
本区第四系浅层地下水系统(第Ⅰ含水层组)除河漫滩地段，一般为TDS都高于2g/L的咸水，因此工农业用途较少，水位一般保持天然状态，在本次模型研究中不予考虑。由于区内各地面沉降监测点的地面高程每年测量一次，为了保持与地面沉降数据的一致性，使神经网络模型能准确识别地下水开采与地面沉降之间的关系，所有数据均整理成年平均的形式。
本章选择了控沉点处深层地下水系统的年均水位和区域地下水开采量作为模型的输入变量，考虑到水位和开采量的变化与沉降变形并不同步，有明显的滞后性存在，本章将前一年的开采量和年均水位也作为输入，故模型的输入变量为四个。以收集到的区内每个地面沉降监测点的年沉降量作为模型的输出变量，通过选择适合的隐含层数和隐层神经单元数构建BP模型，对地面沉降的趋势进行预测。
本次收集到的地面沉降监测点处并未有常观孔的水位数据，如果根据历年实测等水位线推算，会产生很大的误差，导致预测结果的不稳定性。基于已经建立好的Modflow数值模型，利用Processing Modflow软件里的水井子程序包，在控沉点处设置虚拟的水位观测井，通过软件模拟出的不同时期的水位，作为地面沉降神经网络模型的输入层，从而避免了以往的将各含水层组平均水位作为模型输入所带来的误差[55]。考虑到深层地下水系统各含水层组的水力联系较为密切，本次在每个地面沉降监测点处只设置一个水位观测井，来模拟深层地下水系统的水位。水井滤水管的起始位置与该点含水层的位置相对应，即滤水管的长度即为含水层的厚度。
观测井在模型中的位置如8.31所示，绿色的点即为虚拟水位观测井。从图中可以看出6个沉降点在研究区内分布均匀，处于不同的沉降区域，有一定的代表性，通过对这6个点的地面沉降进行预测，可以反映出不同区域的沉降趋势。数值模型模拟得到的各沉降点年均水位如图8.32所示。
图8.31 控沉点虚拟水井在Modflow数值模型中的分布示意图
图8.32 模拟得到的各沉降点处虚拟水井年均水位动态
8.4.1.2 样本数据的预处理
由于BP网络的输入层物理量及数值相差甚远(不属于一个数量级)，为了加快网络收敛的速度，在训练之前须将各输入物理量进行预处理。数据的预处理方法主要有标准化法、重新定标法、变换法和比例放缩法等等。本章所选用的是一种最常用的比例压缩法，公式为[56]
变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究
式中:X为原始数据;Xmax、Xmin为原始数据的最大值和最小值;T为变换后的数据，也称之为目标数据;Tmax、Tmin为目标数据的最大值和最小值。
由于Sigmoid函数在值域[0，0.1]和[0.9，1.0]区域内曲线变化极为平坦，因此合适的数据处理是将各输入物理量归至[0.1，0.9]之间。本章用式(8.7)将每个样本输入层的4个物理量进行归一化处理
变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究
处理后的数据见表8.14。
表8.14 BP神经网络模型数据归一化表
续表
8.4.1.3 网络结构的确定
BP神经网络的建立，其重点在于网络结构的设计，只要隐层中有足够多的神经元，多层前向网络可以用来逼近几乎任何一个函数。一般地，网络结构(隐层数和隐层神经元数)和参数(权值和偏置值)共同决定着神经网络所能实现的函数的复杂程度的上限。结构简单的网络所能实现的函数类型是非常有限的，参数过多的网络可能会对数据拟合过度。本章将输入样本的个数定为4个，输出样本为1个。但是对于隐含层数及隐含层所含神经元个数的选择，到目前为止还没有明确的方法可以计算出实际需要多少层或多少神经元就可以满足预测精度的要求，在选择时通常是采用试算的方法[56，57]。
为了保证模型的预测精度和范化能力，根据收集到的资料的连续性，本次研究利用1988～2002年15组地面沉降历史观测数据和对应的当年及前一年的开采量、年均水位组织训练，以2003年和2004年的实测地面沉降数据校验模型的预测能力，尝试多种试验性网络结构，其他模型参数的选择采取保守方式，以牺牲训练速度换取模型稳定性。以2003年和2004年的平均相对误差均小于20%作为筛选标准，最终选择三层BP网络作为模型结构，隐层神经元的个数设置为3。网络结构如图8.33所示，参数见表8.15。
表8.15 BP网络模型参数一览表
图8.33 神经网络模型结构图
8.4.1.4 网络的训练与预测
采用图8.33确定的网络结构对数据进行训练，各个沉降点的训练过程和拟合效果如图8.34、图8.35所示。
从图8.35可以看出，训练后的BP网络能很好地逼近给定的目标函数。说明该模型的泛化能力较好，模拟的结果比较可靠。通过该模型模拟了6个沉降点在2003和2004年的沉降量(表8.16)，可以看出2003年和2004年模拟值和实际拟合较好，两年的平均相对误差均小于20%，说明BP神经网络可以用来预测地面沉降的趋势。
表8.16 监测点年沉降量模拟误差表
图8.34 各沉降点训练过程图
8.4.1.5 模型物理意义探讨
虽然现今的BP神经网络还是一个黑箱模型，其参数没有水文物理意义[58]。但从结构上分析，本章认为地面沉降与ANN是同构的。对于每个控沉点来说，深层地下水系统的开采量和含水层组的水位变化，都会引起地层应力的响应，从而导致整体的地面标高发生变化，这一过程可以与BP神经网络结构进行类比。其中，深层地下水系统的3个含水层组相当于隐含层中的3个神经元，各含水层组对地面沉降的奉献值相当于隐含层中人工神经元的阈值，整体上来说，本次用来模拟地面沉降的BP神经网络结构已经灰箱化(表8.17)。
图8.35 各监测点年沉降量神经网络模型拟合图
表8.17 BP神经网络构件物理意义一览表
❸ 人工智能如何影响农业发展
农业是国民经济的基础，是经济 社会 发展中的头等大事。改革开放以来我国农业发展水平大幅提高，但同时也面临着诸如土地资源紧缺、农业产业化程度低、农产品质量安全角势严峻、农业生态环境遭到破坏等问题。如何在资源紧缺的同时稳步提高农业发展水平，实现农业可持续发展，成为我国经济 社会 发展中面临的重大命题。
在这种局面下，大规模的创新和技术变革将是解决农业问题并推动农业走向现代化的有效途径。当前，如何通过人工智能技术提高生产力，已经成为农业领域的研究与应用热点。
（一）技术加持下的智能农业
传统农业技术手段会造成水资源浪费、农药使用过度等问题，不仅成本高、效益低，产品质量得不到有效保障，还会造成土壤和环境污染。在人工智能技术的加持下，农民将能够实现精准播种、合理水肥灌溉，进而实现农业生产低耗高效、农产品优质高产。
提供科学指导。 运用人工智能技术进行分析和评估，能给农民开展生产前准备工作作出科学指导，实现土壤成分及肥力分析、灌溉用水供求分析、种子品质鉴定等功能，对土壤、水源、种子等生产要素进行科学合理配置，有力保障后续农业生产工作的顺利开展。
提高生产效率。 在农业产中阶段使用人工智能技术，能帮助农民更科学地种植农作物以及对农田进行更合理的管理，有效提高农作物产量及农业生产效率。推动农业生产向机械化、自动化、规范化转型，加速农业现代化进程。
实现农产品智能分拣。 将机器视觉识别技术运用到农产品分选机械中，可对农产品外观品质进行自动识别检验及分级，其检验识别率远高于人类视觉，具有速度快、信息量大、功能多的特点，可一次完成多项指标检测。
（二）人工智能在农业领域的应用现状
当前，人工智能技术正在成为改变农业生产方式、推进农业供给侧改革的强劲动力，在多种农业场景得到广泛应用。例如，耕作、播种和采摘等智能机器人，土壤分析、种子分析、病虫害分析等智能识别系统，以及禽畜智能穿戴产品等。这些应用的广泛运用能有效提升农业产出及效率，同时减少农药和化肥的使用。
IntelinAir 公司对土壤照片进行肥力分析
土壤成分及肥力分析。 土壤成分及肥力分析是农业产前阶段最重要的工作之一，也是实现定量施肥、宜栽作物选择、经济效益分析等工作的重要前提。借助非侵入性的探地雷达成像技术对土壤进行探测，然后利用人工智能技术对土壤情况进行分析，可在土壤特征与宜栽作物品种间建立关联模型。
例如，IntelinAir公司开发了一款无人机，通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片，通过智能分析，确定土壤肥力，精准判断适宜栽种的农作物。
灌溉用水供求分析。 基于人工智能技术的智能灌溉控制系统，集专家系统技术、自动控制技术、通讯技术、传感器技术等高新技术于一体，可以实时监测土壤墒情，根据检测得到的气候指数和当地的水文气象观测数据，对灌溉用水供求量进行分析，选择最佳灌溉规划策略。
种子品质鉴定。 作为农业生产中最重要的生产资料之一，种子的质量直接关系到农作物产量和生产效益。利用图像分析技术以及神经网络等非破坏性的方法对作物种子的种类、纯度和安全性进行检测，能有效控制和提高农产品质量。
农业专家系统。 农业专家系统则是一种拥有大量农业领域相当数量的专家级知识和经验，可以模拟农业专家的思维，解决农业领域问题的智能计算机程序系统。农业专家系统可以对农业生产领域进行数据分析，及时获得农业生产各阶段可能遇到的问题的解决方法。
奶牛身上的电子可穿戴设备
动植物 健康 监测。 比如，Connecterra是一家荷兰的农业 科技 公司，主要研发和生产用于奶牛身上的电子可穿戴设备。这些设备内置多个传感器，配套的分析软件则融入了机器学习技术，软硬件配合共同实时监测牲畜的 健康 情况。通过可穿戴感应器学习奶牛的行为模式，奶农还能更早注意到可能出现的问题，比如奶牛的跛足或者消化不良等情况，并获得建议。在这些信息的帮助下，Connecterra客户农场的乳制品产量得到了30%的提升。
Aboundant Robotics 公司的苹果采摘机器人
播种、耕作、采收等智能机器人。 人工智能技术广泛应用到农业生产中的播种、耕作、采摘等多种场景，极大地革新了农业生产方式，提高了生产效率。美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人，其通过摄像装置获取果树的照片，采用双目立体视觉、图片识别等技术对果实进行定位并判断其成熟度，确定适合采摘的果实，然后运用机器人精准操控技术对果实进行无损采摘，采摘速度高达一秒一个。
杂草控制。 依托出色的传感器技术和图像识别功能，Blue River Technology公司开发了一款名为See＆Spray的机器人，用以帮助控制 棉花地的杂草。它依靠计算机视觉和机器学习判断面前的是作物还是杂草，即使目标只有邮票大小，它也能准确识别。一旦确定那不是作物， 机器人会控制喷嘴对准喷洒，避免对棉花造成腐蚀。
精准喷洒和喷雾喷嘴可以帮助防止杂草对除草剂产生抗药性，并且能减少高达90%的除草剂使用量。这不但提高了除草效率，帮助农民稳定收入，也因减少化学品的使用量，保护了作物和环境。
控制杂草的 See ＆ Spray 机器人
智能温室系统。 在西方发达国家智能温室系统已得到广泛深度应用。例如，目前荷兰约有85%的温室通过计算机进行环境调控，德国已把3S技术（地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感技术RS） 成功运用到温室控制与管理中。
通过在温室安装的各类传感器，可实时监测土壤水分、土壤湿度、空气湿度、空气温度、光照强度、植物养分含量等数据，并通过人工智能系统对这些采集的数据进行分析处理，模拟出最适合温室内农作物生长的环境，进而对供水系统、加热装置、加湿装置、除虫装置、卷帘装备、遮阴设备、施肥系统等进行远程自动化控制，从而改善温室内部农作物生长环境，达到调节生长周期、改善产品质量、降低生产成本、提高经济效益等目的。
【本文来源于人民出版社出版的《人工智能读本》】