人工神经网络原理教学课件作者马锐第1章节课件

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1、第1章　绪论目录1.1人工神经网络的概念1.2人工神经网络的发展历史1.3人工神经网络的特点1.4人工神经网络的信息处理能力1.5人工神经网络的功能1.6人工神经网络的应用1.7人工神经网络的主要研究方向1.8人工神经网络与人工智能1.9人工神经网络与传统计算1.1人工神经网络的概念(1)人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能，采用数学和物理方法进行研究而构成的一种信息处理系统或计算机美国神经网络学家HechtNielsen人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按照某种方式相互连接形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的1.1人工神经网络的概念(2)美

2、国国防部高级研究计划局人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式1.2人工神经网络的发展历史1.2.1兴起时期1.2.2萧条时期1.2.3兴盛时期1.2.4高潮时期1.2.1兴起时期1943年，McCulloch&Pitts，M-P模型1949年，Hebb，Hebb学习规则1958年，Rosenblatt，Perception模型1960年，Widrow&Hoff，自适应线性元件（AdaLine）1.2.2萧条时期起因1969年，Minsky&Papert，《Perception》简单ANN只能用于线性问题求解成果197

3、2年，Kohonen，自组织特征映射SOM1976年，Grossberg&Carpenter，自适应共振理论(AdaptiveResonanceTheory)ART1,ART2,ART3,ARTMAP,FuzzyART1980年，Fukushima，新认知机1.2.3兴盛时期1982年，Hopfield，Hopfield模型离散型连续型1986年，Rumelhart&McCelland，BP模型(Back-Propagation)1.2.4高潮时期美国的DARPA计划日本的HFSP计划法国的“尤里卡”计划德国的“欧洲防御”计划1987年6月，国际神经网络学会成立1988年1月，《Neural

4、Network》杂志创刊1990年12月，我国首届神经网络学术大会1.3人工神经网络的特点固有的并行结构和并行处理特性知识的分布存储特性良好的容错特性高度非线性及计算的非精确性自学习、自组织和自适应性1.4ANN的信息处理能力信息存储能力取决于不同的神经网络模型，神经网络的拓扑结构、网络连接权值的设计方法等都可以影响一个神经网络的信息存储容量计算能力输入—输出映射能力非线性映射能力并行分布计算能力学习与归纳能力1.5人工神经网络的功能非线性映射模式识别、分类与聚类联想记忆优化计算知识获取与表示1.6人工神经网络的应用信号处理模式识别系统辨识神经控制器智能检测医学检测数据分析生物活性研究医疗专

5、家系统金融领域汽车工程军事工程化学工程水利工程1.7ANN的主要研究方向理论研究实现技术研究应用研究1.8人工神经网络与人工智能(1)人工智能研究分类实现功能的模拟：人工智能AI生理结构的模拟：人工神经网络ANNAI与ANN的相同点都试图建立智能机器都试图模拟人类的思考推理能力两种技术的研究人员都试图揭示和理解人类的智能特性1.8人工神经网络与人工智能(2)ANN与AI的区别ANN把注意力放在大脑的工作机理上，AI则把注意力放在大脑的功能上ANN从生物学角度进行研究，采用自下而上的方法，从最简单的单元(人工神经元)开始，通过研究神经元之间的互连结构和神经元之间的相互作用对信息进行处理和传递，

6、通过学习使其具备智能性AI从心理学角度进行研究，采用自上而下的方法。AI方法建立在基于简单符号的系统结构之上，用符号表示事物和进行顺序处理的认知模型1.8人工神经网络与人工智能(2)人工神经网络（ANN）与人工智能（AI）的比较1.9人工神经网络与传统计算人工神经网络与传统计算的比较