人工神经网络及其应用

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1、研究生课程考试答题纸研究生课程考试答题纸研究生学院第17页研究生课程考试答题纸考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）；B（）闭卷考试（50%）+课程论文（50%）；C（√）课程论文或课程设计（70%）+平时成绩（30%）。学号：姓名：班级：题号一二三四五六七八九十合计满分403030100得分一、撰写“人工神经网络及其应用”论文(40分)要求：1、人工神经网络的发展前景；2、人工神经网络的种类及应用领域；3、结合自己的专业和课题方向论述人工神经网络在该领域中的应用；4、结合实例做仿真研究。二、课程设计——编写程序(30分)根据所学人工神经网络学习训练算法

2、，编制人工神经网络训练算法程序，训练非线性函数模拟。三、平时成绩(30分)人工神经网络及其应用摘要：第17页研究生课程考试答题纸人工神经网络技术是人工智能的重要分支，具有自适应、自组织、自学习的特点。在近二十年中发展中取得了大量成果，本文详细介绍了神经网络的发展前景，人工神经网络的种类和应用领域，在信号去噪领域的应用并结合实例做了仿真研究。关键词：神经网络发展前景信号去噪应用1、人工神经网络的发展前景人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本

3、特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。人工神经网络的整个发展过程，大致可以分为4个阶段：形成时期，低谷时期，复兴时期，发展时期。（1）形成时期1943年，生理学家McCulloch和数学家Pitts发表文章，提出了第一个神经元模型（M-P模型），他们

4、的努力奠定了网络模型和以后神经网络开发的基础，开启了人们对人工神经网络的研究。1951年，心理学家DonalaO.Hebb提出了连接权值强化的Hebb法则：在神经网络中，信息存储在连接权中，神经元之间突触的联系强度是可变的，这种变化建立起神经元之间的连接。Hebb法则为构造有学习功能的神经网络模型奠定了基础。1954年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，这一模型通过突触的电生理实验得到证实，因而为神经网络模拟突触的功能提供了原型和生理学的证据。1956年，Uttley发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。70年代中期，他把该推理机用于自适

5、应模式识别，并认为该模型能反映实际神经系统的工作原理。1960年，Widrow和Hoff提出了自适应线性元件Adaline网络模型，这是一种连续取值的自适应线性神经元网络模型，他们对分段线性网络的训练有一定作用，此方法速度较快且具有较高的精度。（2）低谷时期在第一次神经网络研究热潮中，人们忽视了其本身的局限性。1969年Minskyh和Papert经过多年的研究，提出了对当前成果的质疑，指出当前的网络只能应用于简单的线性问题，却不能有效地应用于多层网络，由此开始了神经网络的低谷期。1972年，芬兰的Kohonen教授，提出了自组织映射（SOM）理论；同时美国的神经生理学

6、家和心理学家Anderson，提出了一个与之类似的神经网络，称为“交互存储器”。现在的神经网络主要是根据Kohonen的工作来实现的。1980年福岛邦彦发表的“新认知机”（Neocognitron）是视觉模式识别机制模型，它与生物视觉理论结合，综合出一种神经网络模型，使它像人类一样具有一定模式识别能力。在低谷时期，许多重要研究成果都为日后神经网络理论研究打下了坚实的基础。（3）复兴时期1982年，美国物理学家Hopfield博士提出了Hopfield模型理论，他证明了在一定条件下，网络可以达到稳定的状态。在他的影响下，大量学者又重新开始了对神经网络的研究。1986年，第

7、17页研究生课程考试答题纸由美国的Rumelhart和McCkekkand提出了PDP（ParallelDistributedProcessing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。20世纪90年代中后期，神经网络研究步入了一个新的时期，在已有理论不断深化的同时，新的理论和方法也不断涌现。1995年，Jenkins等人开始研究光学神经网络（PNN），建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络系统。经过多年的发展，目前已有上百种的神经网络模型被提出与应用。（4）发展时期20世纪80年代，随着人工神经网络在世界范围内的复苏，我国也逐