人工神经范文10篇

光阴任苒，岁月如梭。2012年通过招考我进入了医院神经外科工作，转眼间进入***医院已近三年多的时间，在这宝贵的三年里，在医院领导的关心指导下，在同事们的帮助下，自己的思想素质得到了提升，临床专业技能得到了有力提高，在工作岗位上，本人恪尽职守，尽心尽力，积极为医院的发展，为服务广大病人贡献出自己的绵薄之力。感谢领导给予我的平台，谢谢同仁们在工作上对我的帮助和支持。在以后的工作中，我将竭尽所能，在平凡的工作岗位上发光发热。下面将的个人工作总结如下：

一、工作完成情况

（一）加强政治理论学习，提高自我的素养

参加工作以来，个人始终坚持政治理论学习不放松，紧密围绕在党组织的周围，加强自我学习力度，尤其是对党的理论政治知识的学习力度，通过参加集体学习和利用业余时间，个人较为系统的学习了党的十八大理论精神，尤其是关于“中国梦”相关理论的论述，坚定了自己的理想信念，让自己对党有了更加深刻的认识，也提升了自己的政治素养，增强了大局观和责任观。此外，个人还利用各种时间和培训机会，积极提升自我的专业技能知识，在这三年的时间内，自己的专业技能水平和能力得到了提高。

（二）心系病患，认真接诊每一位病人

作为一名医生，我深深的知道自己的职责和使命，作为一名医生，救助病患是我们义不容辞的责任，病人相信我们，我们就要尽自己最大的能力去帮助他们，为他们解决各种生理和心理上的问题。在神经外科接诊的过程中，我始终保持这种心态，认真的对待每位前来看病的病人，认真聆听他们的诉求，帮助他们根除病灶，将病人当亲人，在神经外科的接诊过程中，有很多病人得病的根源是由于工作压力大，同时缺少亲人的理解和安慰，久而久之，心理产生了疾病，出现了各种神经性的问题，因此，在具体治疗的过程中，我十分注重对其心理的治疗，一方面安慰他们的家属，让他们的家属能够宽心，另一方面，从心理的角度，耐心细致的帮助他们解除痛苦，通过自己不懈的努力，获得了病人及其家属的好评。截止目前，全年共接诊***次，未发生一起医疗事故，病人满意度达到***%。

摘要：根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

人工神经网络（AartificialNeuralNetwork，下简称ANN）是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法（BP算法，BackPropagation），它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用（其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制），在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（FuzzyLogic）的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络（ANN）理论的保护原理。

1、人工神经网络理论概述

摘要根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

人工神经网络(AartificialNeuralNetwork，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，BackPropagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制)，在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(FuzzyLogic)的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理。

1人工神经网络理论概述

摘要根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

人工神经网络(AartificialNeuralNetwork，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，BackPropagation)，它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用(其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制)，在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(FuzzyLogic)的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理。

1人工神经网络理论概述

摘要：统计学习方法和人工神经网络都是在数据分类任务中的使用的模型。本文从技术的角度上总结分析这些模型的相同点与不同点，提供对这些模型分类性能的客观分析。最后本文对如何更好地提升统计学习和人工神经网络的分类性能进行分析总结。

关键词：机器学习；神经网络；人工智能

1引言

预测模型在各种领域被用于分析和预测。预测模型都是从真实的数据样本中建立的，这些样本数据可以根据一系列规则进行预处理和转格式，普遍用于基于知识的专家系统，或者作为统计和机器学习的训练数据集。目前在机器学习中较受欢迎的是统计学习方法[1-3]和人工神经网路[4,5]。虽然这两种模型分别来自于统计学和计算机学，但同时也具有一定的相似性。在本文我们给出了统计学习方法和人工神经网络的在模式统计识别中共同点，并且说明为何神经网络可以看做是统计学习的总结。目前预测模型算法已经有不少现成的实现，既有免费的也有商业的软件可用于测试。通过测试发现所获取的结果主要依赖于三个因素：模型构建的数据集的质量、所调整的模型参数和用于计算模型处理结果的评价标准。在总结中，我们指出判断这些预测模型测试结果的好坏所影响的因素。

2统计学习中的典型算法

支持向量机和k近邻都是统计学习中的典型算法。支持向量机是从统计学习理论思想的一种实现，其工作是从数据集中建立具有一致性的评价器。支持向量机关系的问题是：一个模型如何根据仅仅给出的特征集和训练数据集在未知的数据集中进行预测？在算法上，支持向量机通过解决约束二次优化问题在数据集中建立最佳的分界线。通过使用不同的核心函数，可以使模型包含不同程度的非线性和灵活性。因为他们可以从不同的高级统计思想中衍生出来，并且在模型计算时不会出现统计错误，因此支持向量机在过去的几年都引起了大量的研究者的兴趣。支持向量机的劣势在于分类的是纯粹的二分法，不会给出潜在的其他类别。K近邻算法与其他方法不同的是k近邻算法把数据直接用于分类，而且并不需要预先构建模型。这样便不需要考虑模型构建的细节，并且在算法中需要考虑调整的参数只有k，其中k是在评估类别时候需要包含的近邻的数量：p(y|x)的计算值是在x的k近邻中属于y类别的成员数量的比值。通过改变k，模型的灵活性可以相对提高和降低。k近邻与其他算法相比的优势在于近邻可以提供分类结果的解释，在黑盒模型不足的时，这种基于实例的解释更具有优势。而k近邻的主要缺点在于近邻的计算中：为了计算近邻需要定义一个量度计算不同原子数据之间的距离。在大部分应用领域中，如何这种方式定义的量度并不清晰，只能通过尝试和失败，根据相对重要的并不确定是否能反应量度的数据来定义量度。

人工神经网络理论（ArtificalNeuralNetworkstheory,ANN）是80年代中后期在世界范围内迅速发展起来的一个前沿研究领域。人工神经网络是一种有自组织、自学习能力的网络系统，它的应用对各门学科都产生了重要的影响。目前，ANN理论的研究取得了令人瞩目的进展。由于其具有非线性、高维性、大规模并行处理、信息的分布或储存、联想、记忆和容错等特征，在预测具有高复杂程度的非线性时间序列问题方面明显优于传统预测方法。

水工隧洞一般都有过水要求，加上其复杂的地质条件，因此正确的进行围岩分类后采取相应的支护措施将对保证隧洞稳定性起决定性的作用。围岩分类是一类非线性的综合判定问题，用人工神经网络方法来判别水工隧洞围岩类别是一种新的尝试和新的方法。

1．围岩分类的判定依据

水工隧洞围岩工程地质分类应以控制围岩稳定的岩石强度、岩体完整程度、张开度、地下水力状态和主要结构面产状等五项因素综合评分为依据，围岩强度应力比为限定依据，见表1。

表1围岩工程地质分类依据

指标名称评价因素

目前，国内外用于城市用水量短期预测的方法多为时间序列分析法并采用多种预测模型，但都存在计算比较复杂、费时、预测精度较差等问题。

现通过对时用水量变化规律的研究，提出以神经网络法预测城市短期用水量。

1城市供水管网用水量变化规律

在我国城市供水系统中，用水量一般包括居民生活用水、工矿企业生产用水和公共事业用水等。同一城市在一天内的不同时段，用水量会发生显著变化。

虽然城市用水量的变化受气候、生活习惯、生产和生活条件等诸多因素的影响，变化情况也较为复杂，但通过分析不难发现：城市用水量曲线呈现三个周期性的变化，即：一天(24h)为一个周期、一星期(7d)为一个周期、一年(365d)为一个周期，并受增长因素(人口增长，生产发展)的影响。若将预测时段取为1h，则季节因素和增长因素的影响就显得十分缓慢，因此管网时用水量的变化具有两个重要特征：随机性和周期性。

2人工神经网络模型

一、化工企业安全管理评价体系

1评价体系建立的原则依据化工行业的安全评价体系依赖于化工行业的生产实际情况，利用模糊评判模型方法及层次分析法进行综合分析。综合分析依赖于3个方面：（1）化工企业安全文化评价指标；（2）化工企业安全文化指标；（3）化工企业安全文化指标权重。对于要构建的化工企业安全管理评价指标体系这样一个复杂的工程，要求涵盖现在化工企业安全管理的多方面内容。我们这里从六个方面来构建：（1）企业安全物质文化；（2）企业安全行为文化；（3）企业安全制度文化；（4）企业安全观念文化；（5）企业系统文化的持久性；（6）企业系统文化的开放性来建立安全管理评价体系，该管理评价体系又从这6个方面细化为多个条款，依据现有的法律、法规以及国家规范对每个评价指标做了阐释，确定各个条款在这个评价体系中占的权值。2建立化工企业评价指标的意义和方法现代化工企业和其他行业一样处于各行各业飞速发展的信息时代，安全评价体系建设工作是直接影响化工行业发展的大事。安全评价指标体系的完善程度关系化工企业的发展，现代化管理是否达标跟上时代步伐，因此建立化工企业评价指标体系意义重大。（1）理论分析化工企业安全评价体系的特点，论述神经网络技术在该评价体系中的可行性，提出建立基于人工神经网络的化工企业安全评价体系方法。（2）充分考虑化工生产企业的多种因素，确定评价指标各细则条目，条目要求囊括生产过程的所有相关因素。（3）在认真总结前人研究的基础上，结合所构建的安全评价指标体系，以及采集到的各生产工段的安全状况数据，构建了适于化工企业安全评价的基于神经网络技术的BP网络非线性模型。

二、人工神经网络在化工企业安全管理评价体系中的体现

1人工神经网络技术在化工企业安全评价中的可行性人工神经网络的基础单元是神经元，网状连接的神经元模拟人的大脑活动方式来处理数据信息，这些信息是并行出来的，其网络结构像一个复杂局域网的拓扑图，进行非线性的信息处理和传输。人工神经网络就像人的大脑一样进行活动，接受外界来的信息后训练神经网络，这些神经网络模型边学习、边适应、联想记忆，模拟的神经网络模型避开复杂的数学运算，在非完善数学模式的状态下取得较为理想的分析效果。如今神经网络技术在多个领域受到学术研究和技术应用的青睐，应用在模式识别、智能控制、虚拟技术、人工智能等多个领域。我们知道互联网络拓扑分为多种结构，神经网络模型与之类似也存在多种拓扑连接方式。2BP神经网络结构在评价体系的设计体现BP神经网络模式是最常用的神经网络拓扑方式。BP网络模型模拟人的神经网络处理信息的机理是：当信号m进入输入单元，通过隐单元作用到输出单元，中间含非线性变换的过程，从输出单元输出信号n，神经网络训练任一样本，样本包括输入信号m和期盼的输出值k，k与n之间必然存在差异，通过隐单元的作用减小k和n之间的差异，使误差降低最低。神经网络多次进行这种训练过程，差异到最小时训练终止。BP网络模型由4个模型组成，输入输出模型、变换函数模型、计算误差模型和自我训练模型。BP神经网络在安全评价体系中的应用：首先确定神经网络的拓扑结构，该结构的层级是多少，输入层节点、输出层节点以及隐含层的节点到底有多少，信息做到具体化。将神经网络与安全管理评价体系中的相关参数关联，与评价体系关联的参数的种类、数量以及特征都有拓扑结构建立对应关系，确定各参数在管理评价体系中的状态及表达方式。筛选学习样本提供给神经网络进行训练，尽量将样本采集全面，样本越多越能全面的供神经网络学习，尽量把样本选择多样化且有代表性，样本代表企业安全生产过程的各自安全状态，样本的训练过程其实也是对网络中节点间的权值修正和误差拉近的过程。为了降低整个网络的负责度级别，尽量避免选择高难度的函数来作为处理函数，一般选择非线性复杂低的函数作为神经网络的作用函数。安全评价知识库是建立安全评价体系的集中点，输入节点、输出节点以及隐含节点是安全评价知识库的要素，赋予网络节点间的权值也是安全评价知识库的要素，这些要素构成了系统安全评价知识库，为神经网络活动提供支持。联系实际安全生产情况，神经网络不能脱离实际情况，在学习和训练过程都要将实际模拟过程的特征值导入到神经网络。依靠前面建立的系统安全评价知识库多次进行培训学习，每次学习的结果数据作为新的样本充实安全评价知识库，整个过程形成良性循环。3人工神经网络在评价体系中的优点（1）评价处理速度快，基于神经网络的特征，物理结构是并行的，信息处理方式为并行处理，通过选择所有安全评价体系中的指标内容，克服只是片面评价的弊端，全面对化工企业安全管理评价体系和所有影响参数的状态进行评价。（2）优越的自我学习能力，利用神经网络事先构建的知识库和所具有的自适应能力，通过不断训练和学习，结合历史的案例和现在的新技术新知识，建立适应当前生产实际的安全管理评价体系。（3）人工神经网络理论具有很强的容错能力，只有作用函数和数据结构选择恰当才能利用神经网络的特性进行分析处理，得到当前系统安全状态的评价值。基于神经网络的评价方式虽然有很多优点，但是一些有代表性的评价方法如AHP方法，Fuzzy评价方法也具备其存在的空间和价值。基于神经网络的评价方法是通过这些传统有代表性的评价方法总结学习达到目的的。如果评价指标体系中某个参数发生变化时，先利用传统的评价方式获得评价样本，神经网络借助于这些评价样本进一步通过学习训练达到建立完善安全管理评价体系的目的。

三、结语

化工企业是高危行业，规模越大，生产手段越先进其安全问题涉及的人身及国家财产问题范围更广。化工企业建立安全管理评价体系，有助于主管部门进一步掌握化工企业安全管理的发展趋势，并可为制定宏观政策提供决策依据，运用新的人工神经网络科学技术完善安全管理评价体系的结构，使化工企业管理走向规范化、科学化和系统化，使化工企业走上良性发展的道路。

摘要：根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

人工神经网络（AartificialNeuralNetwork，下简称ANN）是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家WarrenS.Mcculloch和数学家WalthH.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法（BP算法，BackPropagation），它的网络结构及算法直观、简单，在工业领域中应用较多。

经训练的ANN适用于利用分析振动数据对机器进行监控和故障检测，预测某些部件的疲劳寿命［2］。非线形神经网络补偿和鲁棒控制综合方法的应用（其鲁棒控制利用了变结构控制或滑动模控制），在实时工业控制执行程序中较为有效［3］。人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（FuzzyLogic）的综合，实现了电动机故障检测的启发式推理。对非线形问题，可通过ANN的BP算法学习正常运行例子调整内部权值来准确求解［4］。

因此，对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来讲，ANN理论在电力系统中的应用具有很大的潜力，目前已涉及到如暂态，动稳分析，负荷预报，机组最优组合，警报处理与故障诊断，配电网线损计算，发电规划，经济运行及电力系统控制等方面［5］。

本文介绍了一种基于人工神经网络（ANN）理论的保护原理。

1、人工神经网络理论概述

一、落实“三基三严”培训计划，注重护理人才培养，护理人员素质普遍有所提高。

1、对各级护理人员按“三基三严”培训计划进行规范化培训，强化轮转护士低年资护士的培训，月考评、季度考评及年终考评均达到质量要求，其中优秀人，良好人，合格人。

2、每周晨会提问2次，内容为基础理论知识、院内感染知识和专科知识回答合格率在95%以上。

3、进一步完善并反复强化学习《护理紧急风险预案》，并运用于实际工作中，对每一次应急处理工作之后都进行了回顾性评价，总结经验教训，使全科护士的应急能力有了明显提高。

4、组织全科护士学习医院护理核心制度并进行了考核，参加医院组织的3次核心制度考核全员合格，同时加强护理相关法律法规的学习。

5、有2名护士参加了护理自学考试，在排班上给予方便考虑，2人共有10门课程合格。