ANN不需要定义迭代方法，只需要输入和输出样本来训练神经网络，然后将输出结果作为测试样本送入训练好的网络

对于大多数神经网络模型，训练是一个迭代的过程，而不是仅仅输入和输出样本。在训练过程中，神经网络会根据输入样本的特征和对应的输出标签进行学习和调整权重，以最小化预测结果与真实标签之间的误差。

这个迭代的过程通常包括以下几个步骤：
1. 前向传播：将输入样本通过神经网络，计算出网络的输出结果。
2. 计算损失：将输出结果与真实标签进行比较，计算出预测结果与真实标签之间的误差。
3. 反向传播：根据损失值，通过反向传播算法计算对网络权重的梯度，用于更新网络参数。
4. 权重更新：使用梯度下降等优化算法，根据梯度调整网络权重，使得损失函数逐渐减小。
5. 重复迭代：重复以上步骤，直到网络收敛或达到预定的训练轮数。

通过多次迭代训练，神经网络能够逐渐优化权重，提高对输入样本的预测能力。然后，可以将新的测试样本输入训练好的网络，得到预测结果。

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相关问题

指出了经验关联式的缺点是传热系数强烈依赖于它们的定义和温差，当流体性质依赖于流体温度时，不可避免地需要通过迭代来获取关联式。而ANN不需要定义迭代方法，只需要输入和输出样本来训练神经网络，然后将输出结果作为测试样本送入训练好的网络。

对于一些问题，特别是涉及传热现象的问题，如传热系数的计算，经验关联式的缺点确实存在。传热系数通常强烈依赖于其定义和温差，以及流体性质的温度依赖性。当流体性质与温度相关时，直接得到准确的关联式是困难的，可能需要通过迭代方法来获取更准确的关联式。

相比之下，神经网络 (ANN) 的训练过程不需要显式定义迭代方法。通过提供输入和输出样本，神经网络可以通过学习数据中的模式和规律来自动调整权重和参数。这使得ANN能够学习到输入和输出之间的复杂非线性关系，包括温度对传热系数的影响。

一旦ANN训练完成，我们可以将测试样本输入训练好的网络，通过前向传播得到输出结果。这样，我们可以使用神经网络来预测传热系数，而无需显式定义迭代方法。

总结来说，相较于经验关联式，神经网络在处理涉及复杂非线性关系的问题时具有更大的灵活性和适应性，而且不需要显式定义迭代方法。