人工神经 网络

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1、08自动化陆飞燕145人工神经网络摘要首先分析传统计算机体系结构在解决非结构性时的缺陷和不足,然后由此引出人工神经网络研究的必要性和重要性。关键词传统计算机非结构化问题生物神经元人工神经网络引言计算机发,屡到今天.其体积、功耗越来越小、功能.速度越来越高。而且.多终端的分时系统和资源共享的网络系统、智能化的知识库和专家系统也已得到了广泛的应用。但是,随者技术的高速发展.传统计算机体系的这些优良的性能已难以满足人们益增长的实际需要.以“机”代“脑”钓呼声越来越高。人工神经网络的历史沿革1943年,心理学家W.S.McCull

2、och和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代,人工神经网络的到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神

3、经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型,引入了“计算能量”概念,给出了网络稳定性判断。1984年,他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为

4、神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1985年,又有学者提出了波耳兹曼模型,在学习中采用统计热力学模拟退火技术,保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视,美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”,国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算(RWC)”项目中,人工智能的研究成了一个重要的组成部分。08自动化陆飞

5、燕145人工神经网络的定义人工神经网络(AItifica]NeuralNetworks).简称神经网络.是由大量类似于神经元的简单处理单元广泛互联的复杂网络系统。它是在现代并行神经学研究成果的基础上提出的,它反映了人脑的某些特征.但却并非神经系统的其实描述.而只是其简化、抽象和模拟。它通过联接强度的调整表现出类似人脑的学习、归纳和分类特征。因此,研究神经网络的根本目的在于探索人脑加工、存储和搜索信息的机制.进而搜索将此原理应用于多种信号处理的可能性。”人工神经网络的基本特征神经网络的模型很多.它们的总体特征如下:(1)大规

6、模并行处理引起的高速计算能量。(2)颁式贮存具有很强的坚定性:神经元的损坏不明显影响整个系统的性能。(3)具有很强的自学习或训练功能:根据环境变化不断调节自身。(4)目标编程:测量取得该目标的性能、并由此对系统i!f行自组织.从而避免不必要的编程规则.{5)基本计算单元:每个单元类似于一个简单逻辑神经元(不具更多功能)。人工神经网络的功能神经网络主要用于解决语言、视觉和机器人问题大量而广泛的任务。具体地说,有以下几种:(1)模式分类;(2)自组织或聚类;(3)联想存储和处理;(4)视觉和语言预处理;(5)复杂计算任务:如求

7、解组合化问题;(6)机器人控制中的非线性输入和输出映射;7)多个传感器的传感器聚焦;(8)时变模式识别;如语言识别。人工神经网络的基本原理人工神经网络(articlesneuralnetwork,ANN)结构和工作机理基本上以人脑的组织结构(大脑神经元网络)和活动规律为背景的,它反映了人脑的某些基本特征,但并不是要对人脑部分的真实再现,可以说它是某种抽象、简化或模仿。生物神经元模型神经元是大脑处理信息的基本单元,人脑大约由1011个神经元组成,神经元互相连接成神经网络。神经元以细胞体为主体,由许多向周围延伸的不规则树枝状纤

8、维构成的神经细胞,其形状很像一棵枯树的枝干。主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse,又称神经键)组成。08自动化陆飞燕145图1.1生物神经元的示意图生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出,神经元各组成部分的功能来看,信息的处理与传递主要发生在突触附近,当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲

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