問：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文

1. 答：你不翻譯了
   ？？？

問：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

1. 答：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial work，簡(jiǎn)稱ANN ），以數(shù)學(xué)模型模擬神經(jīng)元活動(dòng)，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)以及很強(qiáng)的非線性函數(shù)逼近能力，擁有強(qiáng)大的容錯(cuò)性。它可以實(shí)現(xiàn)仿真、預(yù)測(cè)以及模糊控制等功能。是處理非線性系統(tǒng)的有力工具。
   它是物流合作伙伴選擇方法中合作伙伴選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的另一種名稱。它是20世界80年代后迅速發(fā)展的一門新興學(xué)科，ANN可以模擬人腦的某些智能行為，如知覺，靈感和形象思維等，具有自學(xué)性，自適應(yīng)和非線性動(dòng)態(tài)處理等特征。
   將ANN應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理（SCM）環(huán)境下合作合辦的綜合評(píng)價(jià)選擇，意在建立更加接近于人類思維模式的定性與定量相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)選擇模型。通過對(duì)給定樣本模式的學(xué)習(xí)，獲取評(píng)價(jià)專家的知識(shí)，經(jīng)驗(yàn)，主管判斷及對(duì)目標(biāo)重要性的傾向，當(dāng)對(duì)合作伙伴作出綜合評(píng)價(jià)時(shí)，該方法可再現(xiàn)評(píng)價(jià)專家的經(jīng)驗(yàn)，知識(shí)和直覺思維，從而實(shí)現(xiàn)了定性分析與定量分析的有效結(jié)合，也可以較好的保證合作伙伴綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。
   在選定評(píng)價(jià)指標(biāo)組合的基礎(chǔ)上，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)作出評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)值后，因各指標(biāo)間沒有統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)，難以進(jìn)行直接的分析和比較，也不利于輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。因此，在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)之前，應(yīng)首先將輸入的評(píng)價(jià)值通過隸屬函數(shù)的作用轉(zhuǎn)換為（0，1]之間的值，即對(duì)評(píng)價(jià)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)無綱量化，并作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以使ANN可以處理定量和定性指標(biāo)。
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問：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，舉例說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

1. 答：我想這可能是你想要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧！
   什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：
   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial works，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。
   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用：
   應(yīng)用
   在網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究的基礎(chǔ)上，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)，例如，完成某種信號(hào)處理或模式識(shí)別的功能、構(gòu)作專家系統(tǒng)、制成機(jī)器人、復(fù)雜系統(tǒng)控制等等。
   縱觀當(dāng)代新興科學(xué)技術(shù)的發(fā)展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)程中歷經(jīng)了崎嶇不平的道路。我們也會(huì)看到，探索人腦功能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容相當(dāng)廣泛，反映了多學(xué)科交叉技術(shù)領(lǐng)域的特點(diǎn)。主要的研究工作集中在以下幾個(gè)方面：
   生物原型
   從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。
   建立模型
   根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型。其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。
   算法
   在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)作具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或準(zhǔn)備制作硬件，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究。這方面的工作也稱為技術(shù)模型研究。
   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的算法就是向量乘法，并且廣泛采用符號(hào)函數(shù)及其各種逼近。并行、容錯(cuò)、可以硬件實(shí)現(xiàn)以及自我學(xué)習(xí)特性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)基本優(yōu)點(diǎn)，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別所在。