本篇目录：
- 1、ann是什么
- 2、基于GIS和ANN的群发性滑坡灾害概率预报预警方法
- 3、排列组合公式的推导过程是怎样的?
- 4、遗传神经网络识别原理
- 5、人工神经网络(ANN)简述
- 6、dlnn与ann的相同特点
ann是什么
ann是一个英语单词，意思是“年、一年”。Ann：安。英音为n、美音为n。释义为n.安（女子名）Ann音An，Ann（希伯来）“优雅”，Hannah的英文形式。
Ann读音：英/n/ 美/n/。n.安；女子名。She knew from past experience that Ann would not give up easily.她凭以往的经验知道安是不会轻易放弃的。
ANN是人工神经网络（Artificial Neural Network）的缩写，是一种模拟生物神经网络行为的计算机算法。拓展知识：什么是ANN ANN是由多个节点和连接组成的计算系统，其结构类似于神经系统，包含输入层、隐藏层和输出层。
Ann常见音译为安，长度为3个字母，中文音译长度为1发音字节。长名字可能看起来有逼格，不一定是好名字，Ann拼写挺简单，不建议作为职场正式英文名。建议2-3音节为佳。
基于GIS和ANN的群发性滑坡灾害概率预报预警方法
1、上述的基于GIS和ANN的滑坡灾害概率预报（警）系统（landslidehazard probability prediction system based on GIS and ANN），简称LAPS，其模式如图18所示，图19是LAPS的部分程序界面。
2、李长江等(2004)将GIS和ANN(人工神经网络)相互融合，考虑不同的地质、地貌和水文地质背景，建立了给定降雨量的浙江省区域群发性滑坡灾害概率预报(警)系统(LAPS)。
3、结合实时的气象动态信息，建立基于实时动态气象信息的时空耦合区域滑坡灾害预警预报概率模型，特别是汛期区域性滑坡灾害预警预报模型。
排列组合公式的推导过程是怎样的?
从n个不同的事物中选取（也就是组合）r个进行排列，记为A(n，r)。其实就是先从n个不同事物中选取r个，记为C(n，r)。再将这r个事物进行全排列，也就是A(r，r)。因此有A(n，r) = C(n，r) * A(r，r)。
Cnm表示从n个不同的元素中取m个不同元素的组合数。
排列数（Permutation）用 P(n， k) 表示，表示从 n 个元素中选择 k 个元素进行排列的方式数。排列数考虑了元素的顺序。
cmn公式是mn。排列组合c的公式：C(n，m)=A(n，m)/m！=n！/m！(n-m)！与C(n，m)=C(n，n-m)。(n为下标，m为上标)。排列组合是组合学最基本的概念。
遗传神经网络识别原理
rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
基于神经网络的控制原理：通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一写作猫。
运行遗传算法：通过遗传算法的种群进化过程，不断迭代生成新的神经网络个体，并通过交叉、变异等遗传操作进行优劣筛选。在每一代迭代中，记录种群中最优个体（具有最小误差）的适应度值和相应的误差值。
(1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。
．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。
人工神经网络(ANN)简述
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
人工神经网络，也就是ANN（Artificial Neural Network），它是模拟人类大脑处理信息的生物神经网络所产生出来的一种计算模型。而它主要用于机器学习的研究与调用，例如语音识别，计算机图像处理，NLP等。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN： Artificial Neutral Network）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
dlnn与ann的相同特点
1、其中，DNN是总称，指层数非常多的网络，通常有二十几层，具体可以是CNN或RNN等网络结构。
2、广义上类脑计算则在参考脑的结构与原理的前提下，又不拘泥于对脑的仿真模拟，还会继续结合传统神经网络算法(ANN)以及具有大量类脑特点的异构体神经元网络，学界称之为Brain-inspiredComputing。
3、传输速率高，网络时延小。由于DDN采用了同步传输模式的数字时分复用技术，用户数据信息可根据事先约定的协议，在固定的时隙以预先设定的通道带宽和速率顺序传输，这样只需按时隙识别通道就可以准确地将数据信息送到目的终端。
4、等差数列：如果一个等差数列的首项为a1，公差为d，那么该等差数列第n项的表达式为：an=a1+d（n-1）。
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