时间：2022-08-31 16:55:27 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
泛化能力)泛化能力是指在设计模式分类器时，即考虑到网络保证了对所需分类对象的正确分类，以及网络经过训练后，能否正确分类出前所未见或有噪声污染的模式不易损坏：人工神经网络以分布式方式表示数据，即使部分单元损坏也能正常工作。 关于中间层，任意2个神经元之间的连接权重为wij=wji，神经元的连接是对称的。
采用神经网络算法进行负荷的预测，采集几天的预测数据，预测接下来几天的负荷数据。 人工智能、机器学习、深度学习人工智能：努力实现通常由人类完成的智能任务的自动化。 “完全连接神经网络”( fully connected neural network )顾名思义是指两个相邻层之间的任意两个节点之间存在连接。
1、人工神经网络四个特征
神经网络技术尤其适用于密集信号环境的信息处理、数据采集目标识别、图像处理、被动检测与定位、人机界面等方面，因此在作战指挥方面具有广泛的应用前景。 除此之外，BP神经网络对初始网络的权重非常敏感，用不同的权重初始化网络往往会收敛到不同的局部极小，这也是许多学者每次训练获得不同结果的根本原因。
2、神经网络预测的优缺点
神经网络：优点：分类精度高，并行分布处理能力强，分布记忆和学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系； 具有联想记忆的功能。 RBF网络的逼近精度明显高于BP网络，它几乎可以实现完全逼近，而且设计十分方便，网络可以自动增加神经元，直到满足精度要求。 由于其他方法也有各自的优点，将神经网络与其他方法相结合，取长补短，可以取得更好的应用效果。
3、人工神经网络预测模型
对于最先进的深度学习算法，完成深度神经网络自始至终的完整训练可能需要几周的时间。 加法层的神经元只与隐含层对应类的神经元连接，不与其他神经元连接。
4、人工神经网络优缺点
人工神经网络的突出优点(1)能够充分逼近任意复杂的非线性关系； 2 )所有定量或定性信息均等电位分布于网络中各神经元，具有较强的鲁棒性和容错性3 )采用并行分布式处理方法可以快速进行大量运算； 4 )能够学习和适应不知道或不确定的系统5 )能够同时处理定量、定性知识。
对于非线性可分问题，使用BP神经网络可能会出现局部最小值，找不到全局最优解，且面对大样本数据时均方误差MSE过大，难以收敛。 在基本广义神经网络中，隐含层平滑因子采用相同的值，但由于网络不知道样本数据的概率分布，无法通过样本求解理想的平滑因子，所以这里采用一维搜索法求解。
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