一． 什么是人工神经网络？
人工神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收多个输入信号，并通过加权求和以及激活函数进行计算，产生一个输出信号。这些输出信号可以作为下一层神经元的输入信号。网络中神经元之间的连接权重可以通过训练进行调整，以达到最优的计算效果。
神经网络通常包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个或多个输出层。输入层负责接收外部数据，隐藏层对这些数据进行多次计算和转换，最终由输出层生成预测结果。这种分层结构使得神经网络能够有效处理复杂的非线性关系。
二． 人工神经网络的“前世”和“今生”
1943年，心理学家W.S. McCulloch和数理逻辑学家W. Pitts提出了第一个人工神经网络的数学模型，称为MP模型，开创了人工神经网络研究的新纪元。
20世纪50年代，人工智能专家F. Rosenblatt提出了感知器模型，这是第一个能够学习权重并进行简单模式分类的人工神经网络。
1986年，随着反向传播算法（BP算法）的提出，神经网络再次引起广泛关注。这种新算法通过计算梯度来更新网络权重，使神经网络能够学习更复杂的模式。
三． 典型人工神经网络算法模型有哪些？
CNN由多个层次组成，输入层接收原始图像数据，通常包含高度、宽度和颜色通道这三个维度；卷积层是CNN的核心，使用卷积核提取图像特征，进行特征映射；常用的激活函数是ReLU，它增强了网络的非线性处理能力；池化层则用于减小特征图尺寸，常见方式有最大池化和平均池化；全连接层将之前提取的局部特征整合，输出最终的分类结果或回归值。
RNN是一种具有内部环状连接的人工神经网络，包括输入层、隐藏层（循环层）和输出层，隐藏层的节点之间形成循环连接。主要用于处理序列数据，如文本、语音（如Siri语音搜索）和时间序列（如股票价格预测）数据。
RBF神经网络是一种使用径向基函数（如Gaussian函）作为激活函数的人工神经网络，主要用于函数逼近、分类和回归分析等任务。
四． 人工神经网络在生鲜食品AI智能保鲜中如何应用？
电子鼻是评价果蔬风味品质变化的重要工具。目前，已通过选择货架期苹果风味物质、硬度和色泽输入层，贮藏时间为输出层，通过BP训练，建立基于电子鼻和BP的苹果货架期质量管理ANN模型。贮藏温度为4℃，BP模型的隐含层神经元数为10，训练、测试、验证和总体数据集的R2分别为0.9968、0.9845、0.9786和0.9925，由此说明建立的BP神经网络货架期预测模型可以很好地实现货架期苹果质量监测管理。
当前，数字图像和机器学习模型已被用来确定新鲜农产品的成熟度。例如，从数字图像中提取果皮颜色特征，然后构建卷积神经网络模型（CNN）以建立与香蕉质量指标之间的关系，进而预测香蕉在成熟过程中的内部质量，包括硬度、TSS、pH值和可滴定酸度（TA）。
作者简介
Introduction
安徽师范大学 孟祥勇 副教授 近照
撰稿 | 安徽师范大学 孟祥勇 副教授
审核 | 张慜 教授
排版 | 博士生 郭庆
— 往期回顾 —
— 版权声明 —
1、本公众号推送文章仅用于学术交流，“原创”代表原创编译，不代表本平台对文本主张版权。
2、凡是“转载”的稿件，均已注明来源，版权归原作者所有，作者如不希望被转载或有侵权，请后台联系修改或删除。
点点 你最好看
