简介:人工神经网络是人工智能的重要分支,自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始,介绍了其在医学,信息,控制等方面的应用及其现状,对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。
简介:摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值,使得其商业应用不断成功,相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法,进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来,许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为美国国家意志,认为大数据如同“未来的新石油”,将对科技和经济发展带来深远影响。2013年,中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式。同年,中国大数据产业也逐步兴起;2014年,中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群,全面推动中国大数据研究;2015年,国务院发布大数据发展行动纲要,将大数据正式上升为中国国家意志,再次将大数据研究推向新的高潮。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。