神经网络技术综述

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1、神经网络技术综述摘要 本文系统地论述了神经网络理论发展的历史和现状,在此基础上,对其主要发展趋向和所涉及的前沿问题进行了阐述。首先介绍了神经网络的发展、优点及其应用领域和存在的问题。分析结果表明这些融合方法具有很好的发展前景。关键词:神经网络,泛化能力,神经计算,进化计算,基于神经科学和数学的研究,神经网络,小波分析,混沌,粗糙集,分形理论TheSummarizationofNeuralNetworkTechnologyAbstract Thisisasurveypaperofthedevelopmentandforwa

2、rdproblemsofneuralnetworktheory.Atfirst,development,meritsandapplicationofneuralnetworkareintroducedinthispaperbriefly.Then,itsseveralresearchhotspots,suchascombinationbetweenneuralnetworkandwaveletanalysis,chaos,roughsets,fractaltheory,andtheirapplicationfieldsa

3、ndexistentquestions,arediscussedinparticularly.Analysisresultsimplythatthesecombinationmethodshavegooddevelopmentforeground.Keywords:neuralnetworktheory,neuralcomputing,evolutionarycomputing,studybasedonneurosciencesandmathematicsneuralnetwork,waveletanalysis,cha

4、os,roughsets,fractaltheory1引言多年以来,科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密,希望能制作模拟人脑的人工神经元。在研究过程中,近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“人工神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。人工神经网络是由大量的简单基本元件—神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单,但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网

5、络的基本结构模仿人脑,反映了人脑功能的若干基本特性,能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。人工神经网络具有并行处理特征,可以大大提高工作速度。人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:第一,具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其前途是很远大的。第二,具有联想存储功能。人的大脑是具有

6、联想功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某,你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三,具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。8人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的,旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型。一个人工神经网络是由大量神经元节点经广泛互连而组成的复杂网络拓扑,用于模拟人类进行知识和信息表示、存储和计算行为。人工神经网络学习的工

7、作原理是:一个人工神经网络由学习和使用两个非线性的过程组成,从本质上讲,人工神经网络学习是一种归纳学习,它通过对大量实例的反复运行,经过内部自适应过程不断修改权值分布,将网络稳定在一定的状态下。在神经网络中,大量神经元的互连结构及各连接权值的分布就表示了学习所得到的特定要领和知识,这一点与传统人工智能的符号知识表示法存在很大的不同。在网络的使用过程中,对于特定的输入模式,神经网络通过前向计算,产生一个输出模式,并得到节点代表的逻辑概念,通过对输出信号的比较与分析可以得到特定解。在网络的使用过程中,神经元之间具有一定的冗余

8、性,且允许输入模式偏离学习样本,因此神经网络的计算行为具有良好的并行分布、容错和抗噪能力。2发展历史及现状神经网络诞生半个多世纪以来,经历了5个阶段:(1)奠基阶段。早在40年代初,神经解剖学、神经生理学、心理学以及人脑神经元的电生理的研究等都富有成果。其中,神经生物学家McCulloch提倡数字化具有特别意义。他与

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