人工神经网络概述

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1、人工神经网络ArtificialNeuralNetworks2006-4-281北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求第一章：概论人工神经网络的发展历史人工神经网络的定义、特点和应用从生物神经元到人工神经元第二章人工神经网络的基本模型人工神经元的基本模型几种典型的激活函数人工神经网络的学习算法概述人工神经网络的基本拓扑结构2006-4-282北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求第三章：感知器人工神经网络单个感知器模型与解决问题的能力单层感知器模型与解决问题的能力单层感知器的学习算法单层感知器的局限性

2、问题多层感知器的设计方法单层感知器的MATLAB设计与实现2006-4-283北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求第四章：ADALINE人工神经网络ADALINE神经元网络模型和结构单个自适应线性神经元的学习方法单层自适应线性神经元的学习方法MATLAB程序仿真关于自适应线性神经元的几点说明2006-4-284北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求第五章：BP人工神经网络BP人工神经网络模型与结构BP学习算法BP网络的局限性问题BP网络的应用要点BP算法的MATLAB实现与应用实例改进的BP算法20

3、06-4-285北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求第八章：PID人工神经网络传统控制系统的局限性人工神经网络控制的系统的特点和弱点PID控制的特点及其和神经元网络的结合PID神经元的计算方法PID神经元网络PIDNN的反传算法PIDNN连接权重初值的选取和等价系统PID神经元网络单变量控制系统2006-4-288北京科技大学信息学院付冬梅课程安排与要求课程以讲解为主，希望学生课下也能够做一些仿真验证性的工作。希望能够保证听课率，做好课堂笔记。2006-4-289北京科技大学信息学院付冬梅第一章：概论

4、人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，简记作ANN），人工神经网络是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。2006-4-2810北京科技大学信息学院付冬梅1.1人工神经网络的发展历史第一章：概论萌芽期（20世纪40年代）人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始研究自己的智能的时期，到1949年止。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立起了著名的阈值加权和模型，

5、简称为M-P模型。发表于数学生物物理学会刊《BulletinofMethematicalBiophysics》1949年，心理学家D.O.Hebb提出神经元之间突触联系是可变的假说——Hebb学习律。2006-4-2811北京科技大学信息学院付冬梅第一章：概论第一高潮期（1950~1968）以MarvinMinsky，FrankRosenblatt，BernardWidrow等为代表人物，代表作是单级感知器（Perceptron）。可用电子线路模拟。人们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。许多部门都开始大

6、批地投入此项研究，希望尽快占领制高点。1.1人工神经网络的发展历史2006-4-2812北京科技大学信息学院付冬梅反思期（1969~1982）M.L.Minsky和S.Papert，《Perceptron》，MITPress，1969年异或”运算不可表示二十世纪70年代和80年代早期的研究结果认识规律：认识——实践——再认识第一章：概论1.1人工神经网络的发展历史2006-4-2813北京科技大学信息学院付冬梅第一章：概论第二高潮期（1983~1990）1982年，J.Hopfield提出循环网络用Lya

7、punov函数作为网络性能判定的能量函数，建立ANN稳定性的判别依据阐明了ANN与动力学的关系用非线性动力学的方法来研究ANN的特性指出信息被存放在网络中神经元的联接上1.1人工神经网络的发展历史2006-4-2814北京科技大学信息学院付冬梅2）1984年，J.Hopfield设计研制了后来被人们称为Hopfield网的电路。较好地解决了著名的TSP问题，找到了最佳解的近似解，引起了较大的轰动。3）1985年，UCSD的Hinton、Sejnowsky、Rumelhart等人所在的并行分布处理（PDP）

8、小组的研究者在Hopfield网络中引入了随机机制，提出所谓的Boltzmann机。第一章：概论1.1人工神经网络的发展历史2006-4-2815北京科技大学信息学院付冬梅第一章：概论4）1986年，并行分布处理小组的Rumelhart等研究者重新独立地提出多层网络的学习算法——BP算法，较好地解决了多层网络的学习问题。（Paker1982和Werbos1974年）国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行的。1.1人工