大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络系统分析法包括的问题，于是小编就整理了1个相关介绍神经网络系统分析法包括的解答，让我们一起看看吧。
人工神经网络有哪些主要分类规则，如何分类？
人工神经网络为一类似人类神经结构的并行计算模式，是“一种基于脑与神经系统研究，所启发的信息处理技术”，通常也被称为平行分布式处理模型或链接模型。其具有人脑的学习、记忆和归纳等基本特性，可以处理连续型和离散型的数据，对数据进行预测。人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
以下讲述常见的两种分类方法:
按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
1 按照网络拓朴结构分类
网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。
层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。
而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型
2 按照网络信息流向分类
从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。
单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。
前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。
反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。
我是点点小萱，这个问题我来回答。
首先，我们来了解下人工神经网络具体是什么。
人工神经网络是什么？
人工神经网络（Artificial Neural Network ）简称ANN，是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。本质上来讲，它对人脑神经元网络进行抽象，根据不同的连接方式组成不同的网络，从而建立某种简单的模型。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种激励函数（activation function）。
人工神经网络的四个基本特征：
1.非线性
2.非局限性
3.非常定性
4.非凸性
人工神经网络特点和优越性：
1.自主学习功能
2.联想存储功能
3.高速寻找优化解的能力
人工神经网络分类规则及具体分类
4种分类规则
01.按性能分
连续型网络
离散型网络
确定型网络
随机型网络
02.按拓扑结构分
前向网络
网络内神经元之间没有反馈，可以用一个有向无环路图表示各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级的过程。
通过简单非线性函数的多次复合来实现信息处理能力，信号从输入空间到输出空间的变换，这种网络结构简单，易于实现。
在前向网络中，反传网络是一种典型。
反馈网络
网络内神经元之间有反馈，可以用一个无向的完备图表示这种神经网络的信息处理状态的循环变换，可以通过动力学系统理论来处理。另外与系统的稳定性密切关系的是联想记忆功能。
反馈网络中Hopfield网络、波耳兹曼机是典型的代表。
03.按学习方法分
有教师(监督)的学习网络
无教师(监督)的学习网络
04.按连接突触性质分
一阶线性关联网络
高阶非线性关联网络
人工神经网络应用领域
人工神经网络的应用领域非常广泛，基本涵盖了与我们相关的所有领域：
信息领域
处理信息
识别模式
医学领域
检测与分析生物信号
医学专家系统
经济领域
预测市场价格
评估风险
控制领域
监督控制
直接逆模控制
模型参考控制
内模控制
预测控制
最优决策控制
交通领域
模拟汽车驾驶员行为
估计参数
维护路面
检测与分类车辆
分析交通模式
管理货物运营
预测交通流量
运输策略与经济
交通环保
空中运输
船舶的自动导航及船只的辨认
- 控制地铁运营及交通
心理学领域
在探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制中，人工神经网络模型成为了一种不可或缺的工具。
人工神经网络模型还可以研究脑损伤病人的认知缺陷。
我是点点小萱，欢迎点评、建议、关注。
到此，以上就是小编对于神经网络系统分析法包括的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络系统分析法包括的1点解答对大家有用。
