最新cch6神经网络理论基础-oknew-药学医学精品资料.ppt

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1、最新cch6神经网络理论基础-oknew-药学医学精品资料以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展，计算机在信息化社会中起着十分重要的作用。但是，当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的困难。模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言描述和推理问题，但在处理数值数据、自学习能力等方面远未达到人脑境界从人脑生理、心理学着手，模拟人脑工作机理大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。人工神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型，从

2、微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，模拟人类智能1961年，E．R．Caianiello提出了能实现记忆和识别的神经网络模型，它由学习方程式和记忆方程式两部分组成。1962年，M．Minsky和S.Papert进一步发展了感知机的理论，他们把感知机定义为一种逻辑函数的学习机。B．Widraw在稍后于感知机一些时候提出了Adline分类学习机。它在结构上与感知机相似，但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。2.低潮期（1969-1982年）神经网络理论研究水平的限制计算机发展的冲击1969年，Grossberg提出迄今为止最复杂的ART神经网

3、络1972年，Kohonen提出自组织映射的SOM模型3.复兴期1982年，美国物理学家Hopfield对神经网络的动态特性进行了研究，提出了Hopfield神经网络模型，引入能量函数，实现问题优化求解1986年，以Rumelhart为首的PDP(ParallelDistributedProcessing)并行分布处理研究集团对联结机制(connectionist)进行了研究，提出了著名的多层神经网络模型，即BP网络，至今为止应用最普遍。T．J．Sejnowski等人还研究了神经网络语音信息处理装置。这些成功的研究对第二次神经网络研究高潮的形

4、成起了决定性的作用。Hopfield模型的动作原理是：只要由神经元兴奋的算法和神经元之间的结合强度所决定的神经网络的状态在适当给定的兴奋模式下尚未达到稳定，那么该状态就会一直变化下去，直到预先定义的一个必定减小的能量函数达到极小值时，状态才达到稳定而不再变化。1985年，Hopfield和D．W．Tank用上述模型求解了古典的旅行推销商问题(TravelingSalesmanProblem)，简称TSP问题。1983年，S．E．Farmann和Hiton提出了波尔兹曼机BM(BoltzmannMachine)，该神经网络模型中使用了概率动作的

5、神经元，把神经元的输出函数与统计力学中的波尔兹曼分布联系起来。1985年，W．O．Hillis发表了称为联结机(connection)的超级并行计算机。他把65536个lbit的微处理机排列成起立方体的互连形式，每个微处理机还带有4kbit的存贮器。误差反向传播神经网络BP(ErrorBackPropagationNeuralNetwork)是1986年由Rumelhart和Hinton提出的，4.新连接机制时期（1986年-）神经网络从理论——应用（神经网络芯片、神经计算机）模式识别与图象处理、控制与优化、预测与管理、通信领域并行分布处理理

6、论1986年，Rumelhart和McClelland发表了《并行分布处理——认知微结构探索》一书。（ParallelDistributedProcessing）系统地总结了PDP的概念、理论、数学方法、产生的背景和发展前景。著名的BP神经网络学习法则就是在本书中由Rumelhart提出的。神经网络的研究概况神经网络的研究主要可分为以下三个方面：1．大脑和神经系统的信息处理原理。2．构造能实现信息处理的神经网络模型。3．能实现信息处理基本原理的技术研究一—神经计算机。美国军方，认为神经网络技术是比原子弹工程更重要的技术。美国国防部(DARPA

7、)曾宣布执行一项总投资为4亿美元的八年计划，其主要研究目标为：连续语音信号识别、声纳信号识别、目标识别及跟踪等。日本通产省早在1988年也提出了所谓人类尖端科学计划(HumanFrontierScienceProgram)，即所谓的第六代计算机计划，研制能模拟人类智能行为的计算机系统。到目前为止，已经发表了多达几十种的神经网络模型，它们具备不同的信息处理能力，典型的神经网络模型如表1.2所示。1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥(SanDiego)召开的第一届神经网络国际会议;1988年，我国在北京召开了神经网络的国际研究工作会议，并

8、出版了论文集。关于神经网络的主要国际性杂志有：(1)NeuralNetworks(国际神经网络协会会刊)(2)IEEETransactionsonNeuralNet