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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及發(fā)展的詳細(xì)資料說明

2021-01-22 | rar | 0.02 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  該文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、優(yōu)點及其應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展動向,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些常用算法進(jìn)行簡單的講解, 著重論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前的幾個研究熱點, 即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法、灰色系統(tǒng)、模糊控制、小波分析的結(jié)合。

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的研究20 世紀(jì)40 年代心理學(xué)家Mcculloch 和數(shù)學(xué)家Pitts 合作提出的,他們提出的MP模型拉開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的序幕。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致經(jīng)過三個階段:1947~1969 年為初期,在這期間科學(xué)家們提出了許多神經(jīng)元模型和學(xué)習(xí)規(guī)則, 如MP模型、HEBB學(xué)習(xí)規(guī)則和感知器等。1970~1986 年為過渡期, 這個期間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究經(jīng)過了一個低潮,繼續(xù)發(fā)展。在此期間,科學(xué)家們做了大量的工作,如Hopfield 教授對網(wǎng)絡(luò)引入能量函數(shù)的概念,給出了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性判據(jù),提出了用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的途徑。1984 年, Hiton教授提出Boltzman 機模型。1986 年Kumelhart 等人提出誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱BP網(wǎng)絡(luò)。目前, BP 網(wǎng)絡(luò)已成為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)。1987 年至今為發(fā)展期,在此期間,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到國際重視,各個國家都展開研究,形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的另一個高潮。

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象和建模, 研究非程序的、適應(yīng)性的、大腦風(fēng)格的信息處理的本質(zhì)和能力。它是智能科學(xué)和計算智能的重要部分, 以腦科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究成果為基礎(chǔ), 拓展智能信息處理的方法, 為解決復(fù)雜問題和智能控制提供有效的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點:

  (1) 具有很強的魯棒性和容錯性,因為信息是分布貯于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的神經(jīng)元中。

  (2) 并行處理方法,使得計算快速。

  (3) 自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性,使得網(wǎng)絡(luò)可以處理不確定或不知道的系統(tǒng)。

  (4) 可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。

  (5) 具有很強的信息綜合能力, 能同時處理定量和定性的信息, 能很好地協(xié)調(diào)多種輸入

  4 息關(guān)系,適用于多信息融合和多媒體技術(shù)。

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