人工神经网络评价法
人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。
首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。
人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-Propagation Model)(简称BP模型)。
对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络，可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点，所以可具有高度非线性。
(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。(1)初始化所有连接弧的权值。
为了保证网络不会出现饱和及反常的情况，一般将其设置为较小的随机数。(2)在网络中输入一组训练数据，并对网络的输出值进行计算。
(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算，再从输出层逆向计算到第一隐含层，调整各条弧的权值，使其往减少该偏差的方向发展。
(4)重复以上几个步骤，对训练集中的各组训练数据反复计算，直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。(二)人工神经网络模型的建立(1)确定输入层个数。
根据评价对象的实际情况，输入层的个数就是所选择的评价指标数。(2)确定隐含层数。
通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点数。
按照经验公式：灾害损毁土地复垦式中：j——隐含层的个数；n——输入层的个数；m——输出层的个数。人工神经网络模型结构如图5-2。
图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖，2004)(三)人工神经网络的计算输入被评价对象的指标信息(X1，X2，X3，…，Xn)，计算实际输出值Yj。
灾害损毁土地复垦比较已知输出与计算输出，修改K层节点的权值和阈值。灾害损毁土地复垦式中：wij——K-1层结点j的连接权值和阈值；η——系数(0＜η＜1)；Xi——结点i的输出。
输出结果：Cj＝yj(1-yj)(dj-yj) (5-21)式中：yj——结点j的实际输出值；dj——结点j的期望输出值。
因为无法对隐含结点的输出进行比较，可推算出：灾害损毁土地复垦式中：Xj——结点j的实际输出值。
它是一个轮番代替的过程，每次的迭代都将W值调整，这样经过反复更替，直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。
利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价，实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。
只要选择的网络结构合适，利用人工神经网络函数的逼近性，就能无限接近上述映射关系，所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。
(四)人工神经网络方法的优缺点人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：(1)它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。
所以，采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素，保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。(2)得到的评价结果误差相对较小，通过反复迭代减少系统误差，可满足任何精度要求。
(3)动态性好，通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移，能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。
(4)它以非线性函数为基础，与复杂的非线性动态经济系统更贴近，能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力，比传统评价方法更适用。
但是人工神经网络也存在一定的不足：(1)人工神经网络算法是采取最优化算法，通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整，直到达到全局最优化。
但误差曲面相当复杂，在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。
(2)误差通过输出层逆向传播，隐含层越多，逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确，评价效率在一定程度上也受到影响，收敛速度不及时的情况就容易出现，从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
关于用bp神经网络做分类时，指标的筛选问题 10
神经网络 二分类 vs 多分类
二分类：标签为0和1，网络输出的结果要经过sigmoid激活函数处理，输出值的值域为0~1之间，小于0.5则视为标签0， 大于等于0.5则为标签1多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-score向量，向量需要通过softmax激活后转化为对应各标签的概率（概率和为1），而判定出的标签是概率最高的那个。
bp神经网络中合格与基本合格如何界定
你指的是分类吧。具体怎么分类，要看训练样本是怎么划分的。可能样本的输出是这样量化：合格1，基本合格0.5，不合格0.或者合格100，基本合格010，不合格001.神经网络可以用作分类、聚类、预测等。
神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
神经网络分类问题
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。
在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
The neuron -------------------------------------------------------------------------------- 虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。
然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。
最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。 如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。
每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。
然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。
相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
Learning -------------------------------------------------------------------------------- 正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？
世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。
由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别 - 监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。
然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及delta rule。
非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。
Architecture -------------------------------------------------------------------------------- 在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。
因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmann machines）！
而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。 一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。
这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。
对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5 essays 尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。
The Function of ANNs -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。
分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。
更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。 联想模式接受一组数而输出另一组。
例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
The Ups and Downs of Neural Networks -------------------------------------------------------------------------------- 神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。
它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。
神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在... 是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。
神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足 - 有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。
因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
Conclusion -------------------------------------------------------------------------------- 希望您可以通过本文对神经网络有基本的认识。
Generation5现在有很多关于神经网络的资料可以查阅，包括文章及程序。我们有Hopfield、perceptrons（2个）网络的例子，及一些back-propagation个案研究。
Glossary -------------------------------------------------------------------------------- NN 神经网络，Neural Network ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks neurons 神经元 synapses 神经键 self-organizing networks 自我调整网络 networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型。
人工神经网络分类方法
从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。
目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定，且识别精度难以达到要求。
（2）Hopfield神经网络。属于反馈式网络。主要采用Hebb规则进行学习，一般情况下计算的收敛速度较快。
这种网络是美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首先提出的，它主要用于模拟生物神经网络的记忆机理。
Hopfield神经网络状态的演变过程是一个非线性动力学系统，可以用一组非线性差分方程来描述。
系统的稳定性可用所谓的“能量函数”进行分析，在满足一定条件下，某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断地减少，最后趋于稳定的平衡状态。
Hopfield网络的演变过程是一种计算联想记忆或求解优化问题的过程。（3）Kohonen网络。
这是一种由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen（1981）提出的自组织神经网络，其采用了无导师信息的学习算法，这种学习算法仅根据输入数据的属性而调整权值，进而完成向环境学习、自动分类和聚类等任务。
其最大的优点是最终的各个相邻聚类之间是有相似关系的，即使识别时把样本映射到了一个错误的节点，它也倾向于被识别成同一个因素或者一个相近的因素，这就十分接近人的识别特性。