自改革开放以来，我国生产力极大发展，生活水平总体上得到了提高。但是，地区间的发展不平衡始终存在，而且差距越来越大，不同地区人民的生活水平也存在显著的差异。据此，我们利用自组织人工神经网络方法对全国31个省市自治区的人民生活水平质量进行分析评价。
二、指标选取与预处理
1.指标选取
遵循合理性、全面性、可操作性、可比性的原则，从以下5个层面共11个二级指标构建了人民生活质量综合评价指标体系（如下表所示）。
人民生活质量综合评价指标体系
2.指标预处理
（1）正向指标是指标数据越大，则评价也高，如人均可支配收入，人均公园等。
正向指标的处理规则如下（1）：
Kohonen自组织神经网络
输入层是一个一维序列，该序列有N个元素，对应于样本向量的维度；竞争层又称为输出层，该层是由M′N=H个神经元组成的二维平面阵列其神经元的个数对应于输出样本空间的维数，可以使一维或者二维点阵。
竞争层之间的神经元与输入层之间的神经元是全连接的，在输入层神经元之间没有权连接，在竞争层的神经元之间有局部的权连接，表明竞争层神经元之间的侧反馈作用。训练之后的竞争层神经元代表者不同的分类样本。
自组织特征映射神经网络的目标：从样本的数据中找出数据所具有的特征，达到能够自动对样本进行分类的目的。
2.网络反馈算法
自组织网络的学习过程可分为以下两步：
（1）神经元竞争学习过程
对于每一个样本向量，该向量会与和它相连的竞争层中的神经元的连接权进行竞争比较（相似性的比较），这就是神经元竞争的过程。相似性程度最大的神经元就被称为获胜神经元，将获胜神经元称为该样本在竞争层的像，相同的样本具有相同的像。
（2）侧反馈过程
竞争层中竞争获胜的神经元会对周围的神经元产生侧反馈作用，其侧反馈机制遵循以下原则：以获胜神经元为中心，对临近邻域的神经元表现为兴奋性侧反馈。以获胜神经元为中心，对邻域外的神经元表现为抑制性侧反馈。
3.评价流程
（1）对n个输入层输入神经元到竞争层输出神经元j的连接权值为（6）式：
（2）获胜邻域j*（t），设定为邻域函数（h）t，表示第i个神经元与获胜神经元之间的距离函数。S2会随着学习的进行而减小，从而邻域在学习初期很宽，随着学习的进行会变窄。因此，权值随着学习的进行从较大幅度调整向微小幅度调整变化。邻域函数产生了有效的映射作用。其中邻域函数的表达式如下（8）式所示
分析结果如下：
第一类：北京，天津，辽宁，上海，江苏，浙江，广东
第二类：福建，山东，湖北，重庆，陕西
第三类：河北，山西，内蒙古，吉林，黑龙江，江西，湖南
第四类：安徽，河南，广西，海南，四川，贵州，云南，，甘肃，青海，宁夏，新疆基于分类结果，得知第一类中的各地区的人民生活质量最高，主要分布于东部沿海。这些地区共同点是：工业和经济文化实力雄厚，基础设施建设齐全，医疗卫生事业、教育水平高度发达。
对于第二类，他们的生活质量相对于第一类次之，但比第三、四类的评价则较优。福建是东南部沿海的经济大省，山东、湖北、陕西具有较强的工业实力和较高的教育水平；重庆市内地唯一的直辖市，境内有长江干道，这五省的共同他点在于其工业实力较强，教育水平发达，基础设施齐全。
第三类中的诸多省份均是我国农业和采矿业大省，相比前两类，他们则是缺少雄厚的工业基础，但有良好的气候条件社会环境和丰富的自然资源。
第四类，造成这些地区的人民生活质量较差的原因多且复杂。就安徽、河南而言，自古以来河南是华夏文化的中心，安徽是有名的产量大省，是什么因素限制了它们生活水平的发展还值得考究。广西，海南，贵州，云南，，等的一个共性在于自然条件的劣势。广西，海南自古以来是官员贬庶之地；贵州、则云南困于云贵高原，交通向来闭塞；、青海更是由于自然环境恶劣而在各方面的发展较为欠缺；宁夏、甘肃、新疆则是身居内地，生活用水奇缺，种植业较为薄弱，多以畜牧为主，自古有甘凉不毛之地之说。四川则居于天府之国，但人口基数庞大且发展不平衡，所以人民生活质量也不是很高。
总体而言，此分类结果与实际基本吻合；但受变量体系等因素的干扰，部分地区仍然存在疑问，具体原因还值得进一步探讨。
五、模型评价
自组织神经网络的二维拓扑映射图的可视性很强，通过映射图，可以直接观察到数据的特征。同时，清晰的了解其分类情况。但是，传统自组织特征映射神经网络采用了向量内积、欧氏距离函数等确定输入样本最为相似的连接权向量，这就要求数据必须是连续的，若数据是离散的或者数据为顺序型或者属性型，则就不能胜任聚类这项任务。
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关键词：人工神经网络；金属切削刀具；磨损检测
1.前言：
2.人工神经网络在金属切削刀具中的应用
2.1人工神经网络的基础知识
人工神经网络是一种建立在现代医学对于人脑的研究上的一种模拟人脑的数学模型。它是由大量简单的处理单元组成的复杂网络，用以模仿人类大脑的神经活动与规律。所以，人工神经网络拥有人类大脑的基本特征，即：学习、记忆与归纳功能。虽然人工神经网络与人类大脑相比略有不足，但是由于其独特的结构，人工神经网络可以对己输入信息进行分析与归纳，并且拥有简单的决断能力与简单的判断能力，所以人工神经网络在逻辑学推理演算中，比起人类大脑更加有优势。故，人工神经网络在一些比较简单同时需要大量计算的工作上比起人脑更有优势。于是，人工神经网络被广泛用于金属切削技术，并获得了大量的好评。
2.2人工神经网络使金属切削的过程更加智能化
人工神经网络具有自学习、联想存储与优化计算的能力，在金属切削中被大量运用。人工神经网络在金属切削中起着多传感器多信息融合与模式联想器的作用。在对选定的人工神经网络进行训练，通过人工神经网络的学习与记录作用，将人工神经网络训练为模型，并将这个模型运用于金属切削中，使金属切削过程智能化。1992年王卫平博士使用人工神经网络令金属切削机在金属切削的过程中智能化。李旭东利用BP网络与人工神经网络的学习性，实现了金属切削加工的智能化选择。实际上，国内有许许多多的人用人工神经网络实现了金属切削过程的智能化，而随着他们的成功，越来越多的人也将加入金属切削智能化的队伍中来。
并且随着我国技术的逐渐加强，人工神经网络技术的逐渐完善，金属切削智能化的程度只会越来越强。
2.3人工神经网络对于刀具磨损的检测
人工神经系统被运用于金属切削领域的初衷，就是希望借助它的智能化与信息处理的优越性，代替人工来检验刀具的磨损程度。
通过人工神经网络的学习性，可以轻易在网络中建模，使人工神经网络可以轻易地检测出刀具的正常状态与非正常状态――即刀具是否磨损。当刀具处于磨损状态时，人工神经网络可以发出警告。实际上，在刀具磨损状态下发出警报已经不再是现在的研究重点了，在无人参与定情况下，对整个金属切削过程进行识别，当刀具发生磨损，人工神经网络可以进行自主替换，这，才是理想中的智能刀具检验系统，同时也是研究热点。如果要实现上述内容，应该具备这些特点：对于来自多个传感器的信息可以快速处理；在拥有样本数据的情况下可以快速学习；可以根据外界数据的变化，快速调整自身，以适应周遭环境。
2.4通过人工神经网络的计算，预测金属切削加工中的状态.
在人工神经网络运用于金属切削中的一个重要研究，便是通过人工神经网络的计算来预测金属切削加工中的状态。可惜这项技术现在还只是处于理论研究与建模模拟的状态下，跟可以正式使用还有一定的距离。如果这项技术可以得到突破，那么，毋庸置疑得，不止在金属切削领域是一大进步，更加可以推动工厂全智能化、C械化，这无疑是一场重工业的一场大地震与大革命。
【关键词】人工神经网络技术应用现状
一、人工神经网络概述
要对人工神经网络技术的应用进行了解，首先要掌握人工神经网络的基本模型和结构。它的结构是并行分布的，通过大量的神经元的模型组成，是用来进行信息处理的网络。各个神经元之间相互联系，相互之间联系的方式很多，每个特定的链接之中都有相应的权系数，而各个神经元的输出是特定的。
二、人工神经网络技术的应用现状
人工神经网络技术由于其结构上的优势和对信息处理的高效性，使得在很多方面都有广泛的应用，例如，运用人工神经网络技术进行图像处理、智能识别、自动监控、信号处理、机器人监控等，使得其在生活的各个方面都发挥了重要的作用，为交通、电力、军事等部门提供了便利。下面对人工神经网络技术的具体应用做简单的分析。
第二，ART神经网络。基于人工神经网络技术的ART神经网络，广泛的应用在对图像、语音。文字等的识别过程中。其在某些工业产业中也普遍应用，主要应用在对系统的控制方面。例如，对故障判断，问题预警和事故检测等较为繁琐的生产过程进行控制，进行数据挖掘，从有关的数据中找到能够应用的数据。ART神经网络在应用中的优势主要是其具有很强的稳定性，能够在环境变化的情况下稳定的工作，其算法也十分简单而且为快速。其缺点主要是在要求对参数和模型等进行准确的判断时，其网络的结构还需要进行完善。
第三，RBF神经网络。基于人工神经网络技术的RBF神经网络目前在建模、分类、函数近似、识别、信号处理等方面有着广泛的引用。比于其他的神经网络，RBF神经网络的结构较为简单，其在非线性的逼近上的效果较为显著，收敛的速度也较快，能够有效的对整体进行收敛。其存在的缺点是，在函数逼近方面还不够完善，仍然要进行性改进。
第四，Hopfield神经网络。作为反馈神经网络的一种，Hopfield神经网络能够在连接性较高的神经网络中进行集中自动的计算。目前其在工业产业中有着广泛的应用。优点是，对于一些线性问题，避免了只是用数学方法所带来的繁琐，在进行数模之间的转化时，能够快速准确的进行。
三、人工神经网络技术的发展
关键词：神经网络网络方法环境色谱法多个节点信息模型
1网络方法类别
由于着重的角度关系，网络法会有多种不同的类别，由于神经网络是多个节点的连接，有相当多复杂的算法，基于神经网络，可以总共阐述两大类的情况，包括有管理和无管理的网络方法。关于这两种的不同点就在于它们是否需要对现有的样本进行训练。有管理的网络方法是需要训练，而无管理的网络方法是无需进行训练，它需要与其他的化合物相结合使用，里面会涉及到网络与遗传法、偏最小二乘法等分析方法来进行分析比较。另外根据网络的结构不同，也可以把网络方法给分成前向和后向的网络方法，而如果是从网络活动方式的差别，也可以将其分为随机和确定两种网络方法。
2关于环境监测的化学方面的应用
3分光光度的方法应用
4神经网络对X射线中的荧光光谱法的应用
研究人员通过神经网络建立与X射线荧光谱谱法的关系，通过多个不同的神经网络来应用，可以通过他们之间的连接来测定酸溶铝，通过神经网络的设置，可以测定里面的最低的铝值，通过神经网络与BP的网络模型的设立，可以直接输入测出来的铝含量情况，然后通过铝含量来侧出酸溶出来的铝的数值。BP模型可以结合现有的神经网络系统，充分的在现有的信息模型上应用，通过利用网络神经的结构，不仅可以做一些化学分析，还可以通过神经网络来检测环境监测中涉及到的红外谱图等的分析，这为环境分析提供了非常有意义的方向，并且给环境监测提供了新的检测方法[6]。
5环境监测中的色谱法的研究
6环境监测中的评价
7结语
一般问题的因果关系都会涉及到多个方面，那么如何在多个元素中抽丝剥茧，不断地优化整个系统，是神经网络的一个主要的功能，它可以通过计算来得到最优化的解，即便其中的运算量牵连的比较多，但是结合神经网络中反馈联想的功能，再包括计算机强大的运算效率，那么得到答案有时候也是比较容易的。
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关键词：人工神经网络；教学实践；教学方法；生物信息学
人工神经网络是在神经生理学、生物学、数学、计算机学等学科发展的基础上提出的，模拟人类大脑的结构和思维方式处理、记忆信息的一门学科。具体来说，早在20世纪40年代，随着医学、生物学家们对人脑神经的结构、组成以及信息处理的工作原理的认识越来越充分，有学者提出以数学和物理方法对人脑神经网络进行抽象，并建立简化的模型，用以进行信息处理，这种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，称之为人工神经网络ANN（ArtificialNeuralNetwork）[1]。
一、引导式教学，激发学生的学习积极性
二、理论教学与实验教学相结合
三、加强师资队伍建设以及其他基本条件的建设
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