【正文】 其中包括高效、精密的加工工藝、裝備和檢測(cè)技術(shù)，低能耗、低成本產(chǎn)品的流程制造，集成、柔性、智能化制造系統(tǒng)，是工程可持續(xù)發(fā)展與綠色制造體系的重要組成部分。但是要確定徑向基函數(shù)的分布密度。（2）在處理同一問(wèn)題時(shí)，通常情況BP網(wǎng)絡(luò)所需的神經(jīng)元個(gè)數(shù)比RBF網(wǎng)絡(luò)要少。采用局部激勵(lì)函數(shù)的RBF網(wǎng)絡(luò)在很大程度上克服了上述缺點(diǎn)，RBF不僅有良好的泛化能力，而且對(duì)于每個(gè)輸入值，只有很少幾個(gè)節(jié)點(diǎn)具有非零激勵(lì)值，因此只需很少部分節(jié)點(diǎn)及權(quán)值改變。但由于它們使用的激勵(lì)函數(shù)不同，其逼近性能也不相同。其主要表現(xiàn)有：(1)受到腦科學(xué)研究的限制：由于生理實(shí)驗(yàn)的困難性，因此目前人類(lèi)對(duì)思維和記憶機(jī)制的認(rèn)識(shí)還很膚淺，還有很多問(wèn)題需要解決；(2)還沒(méi)有完整成熟的理論體系；(3)還帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩；(4)與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟。正是由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門(mén)新興的學(xué)科，它在理論、模型、算法、應(yīng)用和時(shí)限等方面都還有很多空白點(diǎn)需要努力探索、研究、開(kāi)拓和開(kāi)發(fā)。在國(guó)際上，1987年，在美國(guó)加洲召開(kāi)第一屆國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)，此后每年召開(kāi)兩次國(guó)際聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會(huì)（UCNN），不久，改學(xué)會(huì)創(chuàng)辦了刊物Journal Neural Networks，另有十幾種國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)刊物相繼問(wèn)世。在經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的初創(chuàng)期和低潮期后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終于以其不容忽視的潛力與活力進(jìn)入了發(fā)展高潮。諾依曼原理，基于程序存取進(jìn)行工作的，歷經(jīng)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，其結(jié)構(gòu)模式與運(yùn)行機(jī)制仍然沒(méi)有跳出傳統(tǒng)的邏輯運(yùn)算規(guī)則，因而在很多方面的功能還遠(yuǎn)不能達(dá)到認(rèn)得智能水平。關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三層BP網(wǎng)絡(luò)，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模式識(shí)別Study on Simulation Analytical Method of Artificial neural network(School of Engineering, HLJ August First Land Reclamation University, Daqing 163319)Abstract:Artificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and selflearning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: BP neural network and Hopfield neural BP neurl network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network neural network is us extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters words: artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfieldneural network BP network, pattern recognition1引言隨著多媒體和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展及廣泛應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛運(yùn)用于各種領(lǐng)域，而它的預(yù)測(cè)功能也在不斷被人挖掘著。六、參考文獻(xiàn) [1]《人工智能簡(jiǎn)史》孫興 清華大學(xué)出版社，1990年 [2]蔡自興 徐光佑 《人工智能及其應(yīng)用》 清華大學(xué)出版社 2002年1月 [3]王萬(wàn)森人工智能原理及其應(yīng)用北京：電子工業(yè)出版社，2010第四篇：先進(jìn)制造技術(shù)論文《先進(jìn)制造技術(shù)》課程論文——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摘要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人腦功能的某些程度的反映，具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，可通過(guò)對(duì)模式 樣本的自學(xué)習(xí)，從中獲取特征，并能將學(xué)習(xí)獲得的知識(shí)應(yīng)用到圖像、文字等識(shí)別中。另一方面是學(xué)科的高度融合，更多地呈現(xiàn)交叉和綜合的趨勢(shì)，新興學(xué)科和交叉學(xué)科不斷涌現(xiàn)。人工智能研究用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。作為科學(xué)研究可能涉及到的敏感問(wèn)題，需要針對(duì)可能產(chǎn)生的沖突及早預(yù)防，而不是等到問(wèn)題矛盾到了不可解決的時(shí)候才去想辦法化解。人工智能對(duì)社會(huì)的影響。專(zhuān)家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來(lái)巨大的宏觀(guān)效益。人工智能對(duì)自然科學(xué)的影響。盡管如此，從目前來(lái)看，人工智能仍處于學(xué)科發(fā)展的早期階段，其理論、方法和技術(shù)都不太成熟，人們對(duì)它的認(rèn)識(shí)也比較膚淺。人工智能是一門(mén)研究機(jī)器智能和智能機(jī)器的新型的、綜合性的、具有強(qiáng)大生命力的邊緣學(xué)科，它研究怎樣讓計(jì)算機(jī)或智能機(jī)器（包括硬件和軟件）模仿、延伸和擴(kuò)展人腦從事推理、規(guī)劃、計(jì)算、思考、學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，解決迄今為止需要人類(lèi)專(zhuān)家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。人工智能研究與應(yīng)用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大距離,還有許多問(wèn)題有待于解決且需要許多學(xué)科的研究專(zhuān)家共同創(chuàng)作。二、智能運(yùn)算過(guò)程，輸入信息刺激自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。上述存在問(wèn)題和其它問(wèn)題說(shuō)明，人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想象的復(fù)雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計(jì)的重大得多，人工智能研究的任務(wù)要比我們討論過(guò)的艱巨得多。必須從多層次、多因素、多維和全局觀(guān)點(diǎn)來(lái)研究智能，才能克服上述局限性。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次未予研究，無(wú)法把宏觀(guān)與微觀(guān)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級(jí)的智能“制品”,并使之在越來(lái)越多的領(lǐng)域超越人類(lèi)智能,人工智能將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類(lèi)生活做出更大貢獻(xiàn)?！叭斯ぶ悄堋?Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。因而,只不過(guò)是一個(gè)低智能的、不聰明的“電腦”。但是,在原理上,還沒(méi)有重大的突破?；趯?zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),可以求解專(zhuān)業(yè)性問(wèn)題的、具有人工智能的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。機(jī)器智能：例如,用計(jì)算機(jī)打印常用的報(bào)表,進(jìn)行一些常規(guī)的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性進(jìn)展，將會(huì)對(duì)信息時(shí)代產(chǎn)生重大影響，對(duì)人類(lèi)文明產(chǎn)生重大影響?；谌斯ぶ悄艿陌l(fā)展趨勢(shì)，還可以在機(jī)器學(xué)習(xí)的研究方面取得長(zhǎng)足的發(fā)展。隨著語(yǔ)言技術(shù)產(chǎn)品市場(chǎng)的不斷壯大，語(yǔ)言技術(shù)也會(huì)得到更快的發(fā)展。智能更面向?qū)嵱?。人腦仿生計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，將使電腦可以模仿人類(lèi)大腦的運(yùn)算并能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)和記憶，同時(shí)可以觸類(lèi)旁通并實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造，這種具有創(chuàng)新能力的設(shè)計(jì)將會(huì)讓電腦擁有自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力，與人類(lèi)大腦的功能幾無(wú)二致。美國(guó)、日本、巴西等國(guó)家均將云機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的未來(lái)研究方向之一。各國(guó)政府高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。智能反饋控制是人工智能最直觀(guān)的表現(xiàn)形式，其表達(dá)能力展現(xiàn)了系統(tǒng)整體的智能水平。智能感知技術(shù)的目的是使計(jì)算機(jī)能 “聽(tīng)”、會(huì)“看”,目前相應(yīng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)均已經(jīng)初步成熟，開(kāi)始商業(yè)化嘗試。其本質(zhì)是對(duì)人思維的信息過(guò)程的模擬，是人的智能的物化。集成化：現(xiàn)代制造業(yè)的方向并不只是計(jì)算機(jī)的集成，信息的集成，而是人、技術(shù)、組織的整體集成，包括功能集成、組織集成、信息集成、過(guò)程集成、知識(shí)集成和企業(yè)間的集成。系統(tǒng)能領(lǐng)會(huì)設(shè)計(jì)人員的意圖，能夠檢測(cè)失誤，回答問(wèn)題，提出建議方案等。綠色化：綠色制造則通過(guò)綠色生產(chǎn)過(guò)程、綠色設(shè)計(jì)、綠色材料、綠色設(shè)備、綠色工藝、綠色包裝、綠色管理等生產(chǎn)出綠色產(chǎn)品，產(chǎn)品使用完以后再通過(guò)綠色處理后加以回收利用。檢驗(yàn)產(chǎn)品的可加工性、加工方法和工藝的合理性，以?xún)?yōu)化產(chǎn)品的制造工藝、保證產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)周期和最低成本為目標(biāo)，進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程計(jì)劃、組織管理、車(chē)間調(diào)度、供應(yīng)鏈及物流設(shè)計(jì)的建模和仿真。網(wǎng)絡(luò)化：網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，給企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)帶來(lái)了革命性的變革。比如數(shù)控機(jī)床和精密機(jī)床的可靠性差、質(zhì)量問(wèn)題嚴(yán)重，軸承、液壓件、密封件等基礎(chǔ)件產(chǎn)品水平低、品種少、滿(mǎn)足度低、質(zhì)量不穩(wěn)定。自動(dòng)化技術(shù)方面：工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家普遍采用數(shù)控機(jī)床、加工中心及柔性制造單元（FMC）、柔性制造系統(tǒng)（FMS）、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)（CIMS），實(shí)現(xiàn)了柔性自動(dòng)化、知識(shí)智能化、集成化。制造工藝方面：工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家較廣泛的采用高精密加工、精細(xì)加工、微細(xì)加工、微型機(jī)械和微米 / 納米技術(shù)、激光加工技術(shù)、電磁加工技術(shù)、超塑加工技術(shù)以及復(fù)合加工技術(shù)等新型加工方法。制造業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和綜合國(guó)力的重要支柱產(chǎn)業(yè),其先進(jìn)生產(chǎn)總值占國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP)的40%左右。目前,中國(guó)正成為“世界工廠(chǎng)”,承接全世界制造業(yè)的轉(zhuǎn)移。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。學(xué)科范疇：人工智能是一門(mén)邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。”而另一個(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(lán)（DEEP BLUE）計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問(wèn)題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著“人工智能”這門(mén)新興學(xué)科的正式誕生。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。先進(jìn)制造技術(shù)是當(dāng)今國(guó)際間科技競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，隨著社會(huì)的發(fā)展，市場(chǎng)需求的個(gè)性化與多元化，人們對(duì)產(chǎn)品的要求也日益多元化，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，企業(yè)要在日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存發(fā)展，就必須采用先進(jìn)的制造技術(shù)。：?jiǎn)螜C(jī)加工單元和過(guò)程的控制、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、傳感器和傳感器組合、生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃。先進(jìn)制造技術(shù)不是一般單指加工過(guò)程的工藝方法，而是橫跨多個(gè)學(xué)科、包含了從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、加工制造、到產(chǎn)品銷(xiāo)售、用戶(hù)服務(wù)等整個(gè)產(chǎn)品生命周期全過(guò)程的所有相關(guān)技術(shù)，涉及到設(shè)計(jì)、工藝、加工自動(dòng)化、管理以及特種加工等多個(gè)領(lǐng)域，并逐步融合與集成。信息技術(shù)、管理技術(shù)與工藝技術(shù)緊密結(jié)合，先進(jìn)制造生產(chǎn)模式獲得不斷發(fā)展，造業(yè)在經(jīng)歷了少品種小批量少品種大批量、多品種小批量生產(chǎn)模式的過(guò)渡后，70年代、80年代開(kāi)始采用計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)進(jìn)行制造的柔性生產(chǎn)的模式，并逐步向智能制造技術(shù)(IMT)和智能制造系統(tǒng)(IMS)的方向發(fā)展。綠色制造技術(shù)主要包含了綠色資源、綠色生產(chǎn)過(guò)程和綠色產(chǎn)品三方面的內(nèi)容。加工制造技術(shù)向著超精密、超高速以及發(fā)展新一代制造裝備的方向發(fā)展工藝由技藝發(fā)展為工程科學(xué)，工藝模擬技術(shù)得到迅速發(fā)展先進(jìn)制造技術(shù)的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)是，工藝設(shè)計(jì)由經(jīng)驗(yàn)判斷走向定量分析，加工工藝由技藝發(fā)展為工程科學(xué)。五、發(fā)展當(dāng)前先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)大致有以下幾個(gè)方面：信息技術(shù)對(duì)先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展起著越來(lái)越重要的作用設(shè)計(jì)技術(shù)不斷現(xiàn)代化產(chǎn)品設(shè)計(jì)是制造業(yè)的靈魂。CIMS是產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的各子系統(tǒng)的完美集成，即把工程設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、市場(chǎng)分析和其他支持功能合理地通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地集合成一個(gè)整體，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的柔性化、優(yōu)化、自動(dòng)化和集成化，達(dá)到高效率、高質(zhì)量、低成本而靈活生產(chǎn)的目的。所謂柔性的零件加工是指能夠同時(shí)地和交替地加工不同的但是同系統(tǒng)的零件。在無(wú)人參與的情況下，工業(yè)機(jī)器人可以自動(dòng)按不同軌跡、不同運(yùn)動(dòng)方式完成規(guī)定動(dòng)作和各種任務(wù)。數(shù)控加工的主要特點(diǎn)是：加工的零件精度高；生產(chǎn)效率高；特別適合加工形狀復(fù)雜的輪廓表面；有利于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助制造；對(duì)操作者（不含編程人員）技術(shù)水平的要求相對(duì)較低；初始投資大、加工成本高。(5)先進(jìn)制造工藝發(fā)展趨勢(shì)1）采用模擬技術(shù)，優(yōu)化工藝設(shè)計(jì)； 2）成形精度向近無(wú)余量方向發(fā)展； 3）成形質(zhì)量向近無(wú)“缺陷”方向發(fā)展； 4）機(jī)械加工向超精密、超高速方向發(fā)展；5）采用新型能源及復(fù)合加工，解決新型材料的加工和表面改性難題； 6）采用自動(dòng)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工藝過(guò)程的優(yōu)化控制； 7）采用清潔能源及原材料，實(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn)；8）加工與設(shè)計(jì)之間的界限逐漸談化，并趨向集成及一體化；9）工藝技術(shù)與信息技術(shù)、管理技術(shù)緊密結(jié)合，先進(jìn)制造生產(chǎn)模式獲得不斷發(fā)展。一般都采用CNC控制。（3）現(xiàn)代特種加工技術(shù)，包括高能束流（主要是激光束、以及電子束、離子束等）加工，電解加工與電火花（成型與線(xiàn)切割）加工、超聲波加工、高壓水加工等。用于精密機(jī)床、精密測(cè)量?jī)x器等制造業(yè)中的關(guān)鍵零件加工，如精密絲杠、精密齒輪、精密蝸輪、精密導(dǎo)軌、精密滾動(dòng)軸承等，在當(dāng)前制造工業(yè)中占有極重要的地位。在信息集成環(huán)境下，采用計(jì)算機(jī)輔助工藝規(guī)程設(shè)計(jì)、即CAPP，數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)等各種計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制設(shè)備設(shè)備的計(jì)算機(jī)輔助工作程序設(shè)計(jì)即CAM等。包括CAD、CAE、CAPP、CAT、PDM、模塊化設(shè)計(jì)、DFX、優(yōu)化設(shè)計(jì)、三次設(shè)計(jì)與健壯設(shè)計(jì)、創(chuàng)新設(shè)計(jì)、反向工程、協(xié)同產(chǎn)品商務(wù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、虛擬樣機(jī)技術(shù)、并行工程等。當(dāng)前的金融危機(jī)也許還會(huì)催生新的先進(jìn)制造制造技術(shù)，特別在生產(chǎn)管理技術(shù)方面。通過(guò)學(xué)習(xí)和引進(jìn)工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家的先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，采用計(jì)算機(jī)管理，重視組織和管理體制、生產(chǎn)模式的更新發(fā)展，推出了準(zhǔn)時(shí)生產(chǎn)（JIT）、敏捷制造（AM）、精益生產(chǎn)（LP）、并行工程（CE）等新的管理思想和技術(shù)，通過(guò)精簡(jiǎn)機(jī)構(gòu)、減少管理層次和消除各種浪費(fèi)現(xiàn)象，顯著提高了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益。以二維CAD和產(chǎn)品數(shù)據(jù)