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人工神经网络(Artificial wroks -----ANN)
引言
利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。
研究ANN目的:
(1)探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设计具有人类智能的计算机系统。
(2)探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。
ANN的研究内容
(1)理论研究:ANN模型及其学习算法,试图从数学上描述ANN的动力学过程,建立相应的ANN模型,在该模型的基础上,对于给定的学习样本,找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值,使系统达到稳定状态,满足学习要求的算法。
(2)实现技术的研究:探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。
(3)应用的研究:探讨如何应用ANN解决实际问题,如模式识别、故障检测、智能机器人等。
研究ANN方法
(1)生理结构的模拟:
用仿生学观点,探索人脑的生理结构,把对人脑的微观结构及其智能行为的研究结合起来即人工神经网络(Artificial wroks,简称ANN)方法。
(2)宏观功能的模拟:
从人的思维活动和智能行为的心理学特性出发,利用计算机系统来对人脑智能进行宏观功能的模拟,即符号处理方法。
人工神经网络研究的局限性
(1)ANN研究受到脑科学研究成果的限制。
(2)ANN缺少一个完整、成熟的理论体系。
(3)ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩。
(4)ANN与传统技术的接口不成熟。
人工神经网络概述
什么是人工神经网络?
:“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
二、神经元与神经网络
大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络
神经元的解剖图
;通过胞体内的活动体现为轴突电位,当轴突电位达到一定的值则形成神经脉冲或动作电位;;这一过程可以看作一个多输入单输出非线性系统的动态过程
神经网络研究的两个方面
从生理上、解剖学上进行研究
从工程技术上、算法上进行研究