人工神经网络文献综述.
5页1、 WIND一 、 人工神经网络理论概述 (一 人工神经网络基本原理神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神 经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量 神经元组合产生的系统行为却非常复杂 。 人工神经元以不同的方式,通 过改变连接方式 、 神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型 。人工神经元模型的基本结构如图 1所示 。 图中 X=(x 1, x 2, x nT R n表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; j 为神经元 j 的 阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神 经元 i 的输出 。 其表达式为 y i =f(nj =iw ij x j+i式中, f ( 为传递函 数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系 。图 1(二 人工神经网络的发展人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处 理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前
2、沿研究领域,因其具有独 特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效 。 人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称 MP-模型 以来,至今已有 50多年的历史了 。 在这 50多年的历史中,它的发展 大体上可分为以下几个阶段 。60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低 潮时期 。 造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本 质上的困难,即电子线路交叉极限的困难 。 这在当时条件下,对神经元 的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计 算任务 。80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展 。 这一时期,多种模 型 、 算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等 。90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期 。 现在 人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别 、 经济管理 、 优化 控制等方面:与数学 、 统计中的多个学科分支发生联系 。(三 人工神经
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