10 人工神经网络(ann)方法简介

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1、10人工神经网络（ANN）方法简介§10.1从生物神经元到人工神经网络大脑与神经细胞、神经细胞与神经细胞构成了庞大天文数字量级的高度复杂的网络系统。也正是有了这样的复杂巨系统，大脑才能担负起人类认识世界和改造世界的任务。“世界上最大的未开发疆域，是我们两耳之间的空间。”（美国汉诺威保险公司总裁比尔·奥伯莱恩）1、生物神经系统和大脑的复杂性生物系统是世界上最为复杂的系统。生物神经系统活动和脑的功能，其复杂性是难以想象的。①人大脑平均只有3磅左右。只占身体重量比例的1/30；②使眼睛可以辨别1000万种细微的颜色；③使肌肉(如果全部向同一个方向运动)产生25吨的拉力；④是由100亿个脑细胞和10

2、兆个神经交汇丛组成。整个大脑的神经网络足足有10英里长。大脑的有关数据“你的大脑就像一个沉睡的巨人。”（英国的心理学家、教育家托尼·布赞）“如果我们迫使头脑开足1/4的马力，我们就会毫不费力地学会40种语言，把整个百科全书从头到尾背下来，还可以完成十几个大学的博士学位。”（前苏联学者伊凡）——一个正常的大脑记忆容量有大约6亿本书的知识总量，相当于一部大型电脑储存量的120万倍——大脑使你从出生开始每一秒钟可存储1000条信息，直到老死为止——全世界的电话线路的运作只相当于大约一粒绿豆体积的脑细胞——即使世界上记忆力最好的人，其大脑的使用也没有达到其功能的1%人类的知识与智慧，仍是“低度开发”

3、！人的大脑是个无尽宝藏，可惜的是每个人终其一生，都忽略了如何有效地发挥它的“潜能”——潜意识中激发出来的能量。大脑复杂性的无限性2、人工智能及其三个学派人类的梦想重新构造人脑，并让其代替人类完成相应的工作。（无数科幻故事）探索智能的奥秘智能（intelligence）“观察、学习、理解和认识的能力”(牛津大辞典)“理解和各种适应性行为的能力”(韦氏大辞典)智能是个体有目的的行为、合理的思维、以及有效的适应环境的综合能力；也可以说是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人类智能的具体含义感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力；通过学习获得经验、积累知识的能力；理解知识、运用知识和经验分

4、析、解决问题的能力；联想、推理、判断、决策的能力；运用语言进行抽象、概括的能力；以上5点是人类智能的基本能力。发现、发明、创造、创新的能力；实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力；预测、洞察事物发展、变化的能力。以上3点是前5种能力新的综合表现形式。人工智能“人工智能（ArtificialIntelligence）”1956年初次引入人工智能研究怎样用计算机模仿人脑从事推理、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问题。目的之一：增加人类探索世界、推动社会前进的能力通过制造和使用工具来加强和延伸人类的生存、发展。目的之二：进一步认识自己。用物化的智能来考察和研究人脑智能的物质过程和规律

5、。人工智能的3个主要流派1991年，人工智能学家D.Krish在《Int.J.ArtificialIntelligence》上提出人工智能的5个基本问题：知识和概念化是否人工智能的核心？认知能力能否与载体分开来研究？认知的轨迹是否可以用类自然语言来描述？学习能力能否与认知分开来研究？所有的认识是否有一种统一的结构？对以上5个基本问题的不同回答已经形成3个主要的学术流派：符号主义（Symbolicisim）联结主义（connetionism）行为主义（actionism）人工智能的符号主义流派即传统的人工智能，认为人工智能源于数理逻辑，主张以知识为基础，通过推理来进行问题求解，在研究方法上采用

6、计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法Simon、Minsky和Newell等认为，人和计算机都是一个物理符号系统，因此可用计算机的符号演算来模拟人的认知过程；作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息形式，因此人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处理过程。符号主义对符号系统的描述人工智能的联结主义流派又称仿生学派，认为人工智能源于仿生学，人思维的基本单元是神经元，而非符号处理过程，主张用大脑工作模式取代符号操作的电脑工作模式；智能的本质是联结机制。神经网络是一个由大量简单的处理单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统；“结构－功能”的研究方法：认为功能、结构和智能行为

7、是密切相关的；1943年，McCulloch和Pitts从神经元入手研究神经网络模型——MP模型。此为人工神经网络研究之始。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）从四个方面刻画人脑的基本特征：（1）、物理结构模仿生物神经元的功能，构造人工神经元的联结网络CellbodyAxonNucleusSynapse突触Dendrite树突（2）、计算模拟人脑神经元既有局部的计算和存储功能