5、人工神经网络在中子能谱测量中的鲁棒设计方法

人工神经网络在中子能谱测量中的鲁棒设计方法

1. 人工神经网络概述

人工神经网络（ANNs）在众多领域有着广泛应用，这得益于其鲁棒性、容错能力，以及通过训练从示例中学习和推广复杂非线性多输入/输出关系的能力。多层感知器（MLP）结合反向传播（BP）算法是建模、优化、分类和预测过程中最常用的ANN。不过，BP算法收敛速度往往较慢，还可能陷入局部最小值。

1.1 人工神经元模型

人工神经元是对生物神经元工作方式的数学抽象。生物神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成。树突接收其他神经元的电信号并传递到细胞体，细胞体处理信号后通过轴突传递给其他神经元。

人工神经元的输入信号 $X_i$ 类似于生物神经元树突接收的信号，权重 $W_i$ 代表突触连接的强度，阈值函数 $\theta$ 决定神经元是否激活。输入信号经过加权求和，再加上增益 $b$ 得到净输出 $n$，即：
[n = \sum_{i=1}^{r} p_i w_i + b]
神经元的响应 $a$ 由传递函数 $f(n)$ 决定：
[a = f(n) = \sum_{i=1}^{r} p_i w_i + b]

通常，一个神经元有多个输入，权重矩阵 $W$ 的元素 $w_{1,j}$ 表示从第 $j$ 个输入到第一个神经元的连接权重。

ANN由大量相互连接的神经元组成，通常按层排列，包括输入层、隐藏层和输出层。根据网络中是否存在反馈连接，可分为前馈架构和反馈架构。前馈架构中没有从输出到输入神经元的连接，而反馈架构则有。

1.2 反向传播算法

反向传播前馈神经网络是一种有监督学习的网络，采用传播 -