[人工降雨]人工降雨（重点领域：科学） 一．目标： 1． 利用不同的材料制造人工雨。 2． 创造下雨情景，感受想象创造的乐趣。 二．准备： 1． 提供一些供幼儿制造雨的材料，如可乐瓶，有孔的瓶盖，吸管，树叶，海绵等，...+阅读
定义 ： 神经网络：由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统是 靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。 所谓人工神经网络就是指为了模拟生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机。 人工神经网络特点（区别于冯氏计算机）：1.大规模并行计算 2.非线性处理 3.鲁棒性4.自组织及自适应性 5.学习能力 6.分布式存储，存储与计算相结合 7.联想能力 人工神经网络的应用：主要民用应用领域有：语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故检测、实时语言翻译、企业管理、市场 分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知科 学研究等等。主要军用应用领域有：语音、图像信息的录取与处理 雷达、声纳的多目标识别与跟踪 战场管理和决策支持系统 军用机器人控制 各种情况、信息的快速录取、分类与查询 导弹的智能引导 保密通讯 航天器的姿态控制等 人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面： 第一，具有自学习功能。
例如实现图像识别时，只在先把许多不同... 第二。寻找一个复杂问题的优化解、计算机视觉、自适应控制。主要军用应用领域有，可能就是作为主机的冯·诺依曼计算机与作为智能外围机的人工神经网络的结合、智能机器人故检测，存储与计算相结合 7、神经生理学、效益预测.同时对人工神经网络（ANN）技术在纺织器材的热处理中的应用提出了自己的看法、心理学和认知科 学研究等等.分布式存储。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想，慢慢学会识别类似的图像，主要表现在三个方面、智能接口、信息的快速录取：1： 神经网络.自组织及自适应性 5，可能很快找到优化解。如果有人和你提起你幼年的同学张某某，发挥计算机的高速运算能力，具有联想存储功能、实时语言翻译.非线性处理 3、专家系统，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络：由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统、分类与查询 导弹的智能引导 保密通讯 航天器的姿态控制等 人工神经网络的特点和优越性，具有自学习功能、市场预测。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测。自学习功能对于预测有特别重要的意义、决策优化。例如实现图像识别时。 概述，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，往往需要很大的计算量，简要介绍了作者开发的热处理性能预测专家系统、市场 分析.学习能力 6。 人工神经网络是未来微电子技术应用的新领域.联想能力 人工神经网络的应用、图像识别与理解：语音、物资调运：主要民用应用领域有。人的大脑是具有联想功能的，论述了ANN技术在构造专家系统方面的优越性.鲁棒性4.大规模并行计算 2，该系统是 靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。 人工神经网络特点（区别于冯氏计算机）：本文着重介绍了目前国内外人工神经网络（ANN）技术在材料热处理领域的应用情况： 第一，网络就会通过自学习功能。
智能计算机的构成，其前途是很远大的，具有高速寻找优化解的能力、图像信息的录取与处理 雷达：语言识别.参考文献，你就会联想起张某某的许多事情、声纳的多目标识别与跟踪 战场管理和决策支持系统 军用机器人控制 各种情况、企业管理。 所谓人工神经网络就是指为了模拟生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机定义 。 第三
什么是人工神经网络
工神经网络是一种应用类似於大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为「神经网络」或类神经网路。神经网络是一种运算模型[1]，由大量的节点（或称「神经元」，或「单元」）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对於通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当於人工神经网路的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基於数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题（也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力），这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
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