Elephantwoman
在神经元经济学诞生的过程中，有三个事实应该引起我们足够的重视，它对我们理解这门新兴学科具有重要意义：第一，经济学与神经科学的结盟并非源于经济学家的一相情愿，事实上，这一领域的早期文献主要出自生物学家或神经科学家之手；第二，与实验经济学和行为经济学的取向不同，这一领域的早期研究成果不仅没有对经济学有关人类行为的假设提出置疑，相反，它恰恰为这一假设提供了令人惊叹的“实证”，正是基于这点，经济学家与神经科学家才找到了共同关注的话题；第三，作为一门交叉科学，神经元经济学不仅融合了现代神经科学和现代经济学的分析方法，而且还融合了现代进化论、现代心理学、特别是比它略早一些诞生的演化心理学的基本思想。20世纪80年代晚期，在心理学领域诞生了一门被称为“演化心理学”的新学科。有意义的是，这门学科的创始人林达·柯斯玛依达和约翰·托比是一对具有经济学和心理学双重学科背景的夫妇。演化心理学是一门研究人类心智如何形成的科学。演化心理学认为，我们人类的心智模式是在长期进化过程中被自然选择所塑型的；因此，它是用来解决进化史上我们祖先所面对的问题的。人类今天所赖以生存的工业文明，充其量才不过500年；而农业文明，至多不过10000年；但人类祖先在采集和游猎状态下已经生活了数百万年。人类学和解剖学的证据表明，工业社会以来，人类大脑神经元的连接方式基本没有发生过什么变化。演化心理学一个最重要、最基本的观点是：现代人的头骨里装着一副石器时代的大脑。因此，演化心理学家所关心的是石器时代的人类生存环境与人脑交互作用过程中所形成的神经元结构到底是怎样的？这种结构在多大程度上决定了人类的心智模式以及我们今天的认知方式？演化心理学是一门很年轻的科学，但它在神经元经济学的创立过程中，却扮演着一个极其重要的角色。事实上，许多演化心理学的缔造者也是神经元经济学的积极倡导者。当我们试图探究人类经济行为的认知模式和神经基础时，我们就不得不面对自然选择在生物长期进化过程中对人脑组织及其神经元连接方式所施加的影响。1995年，为纪念诺斯获得诺贝尔经济学奖而举行的一次研讨会上，美国华盛顿大学的安迪·克拉克和休曼斯提交了一篇有关神经元决策模型的论文。两年以后，即1997年，在美国卡奈基-梅隆大学举行了一次关于神经行为的经济学会议。根据我们掌握的资料，这次会议应该是神经科学家和经济学家共同发起、集中讨论相关问题最早的一次学术会议。2000年，在美国普林斯顿大学又召开了一次有关神经生理与经济学理论的学术会议。同年12月，普林斯顿大学的一个研究小组第一次使用了“神经元经济学”（Neural Economics）这一新的名词。2002年8月，美国明尼苏达大学以“神经元经济学”为名，召开了一次国际学术会议，这次会议就是首届 “国际神经元经济学大会”。也就是这次会议上，组织者首次使用了“Neuroeconomics”这一新的复合词。此后，“国际神经元经济学大会”每两年举行一次。第二届于2004年5月在德国明斯特的威斯特法伦威廉斯大学举行。2003年9月，以“促进神经元经济学理论研究和知识传播”为宗旨的“神经元经济学学会”在美国纽约大学成立。该学会成立以来，每年都以“神经元经济学年会”为名，组织相关的国际学术活动。2005年9月，第三届“神经元经济学年会”在美国纽约举行。在这次年会上交流的论文提前刊发在2005年8月出版的《博弈与经济行为》杂志上，它们反映了神经元经济学最新的研究成果与进展。2006年1月6日，在波士顿召开的美国经济学会年会上，桑塔费研究院资深研究员、“神经元经济学学会”理事会成员、瑞士苏黎世大学实验经济学研究院主任恩斯特·费尔作为三个“特邀演讲”者之一，就该领域的相关研究和最新进展做了大会演讲。德国明斯特大学，已经正式开办了神经元经济学系。在美国，乔治-梅森大学的凯文·麦克卡比、加州理工大学的科林·卡麦勒和斯蒂弗·郭茨等已经开设了有关神经元经济学的大学课程和研究生课程。另外，有关神经元经济学的研究所和实验室在美国、欧洲的大学以及其他研究机构中也已经大量出现，其中就包括了斯坦福大学、剑桥大学、乔治－梅森大学、加州理工大学、纽约大学等著名大学。弗农·史密斯2002年获得诺贝尔经济学奖以后，把研究重点转向了神经元经济学。他在乔治－梅森大学筹建了世界上第一所“神经元经济学研究中心”，并亲自担任这一中心的主任。
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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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