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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>神經網絡的應用及發展的詳細資料說明

神經網絡的應用及發展的詳細資料說明

2021-01-22 | rar | 0.02 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  該文介紹了神經網絡的發展、優點及其應用現狀和發展動向,對神經網絡的一些常用算法進行簡單的講解, 著重論述了神經網絡目前的幾個研究熱點, 即神經網絡與遺傳算法、灰色系統、模糊控制、小波分析的結合。

  神經網絡最早的研究20 世紀40 年代心理學家Mcculloch 和數學家Pitts 合作提出的,他們提出的MP模型拉開了神經網絡研究的序幕。神經網絡的發展大致經過三個階段:1947~1969 年為初期,在這期間科學家們提出了許多神經元模型和學習規則, 如MP模型、HEBB學習規則和感知器等。1970~1986 年為過渡期, 這個期間神經網絡研究經過了一個低潮,繼續發展。在此期間,科學家們做了大量的工作,如Hopfield 教授對網絡引入能量函數的概念,給出了網絡的穩定性判據,提出了用于聯想記憶和優化計算的途徑。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網絡,簡稱BP網絡。目前, BP 網絡已成為廣泛使用的網絡。1987 年至今為發展期,在此期間,神經網絡受到國際重視,各個國家都展開研究,形成神經網絡發展的另一個高潮。

  神經網絡是對人腦或生物神經網絡的抽象和建模, 研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力。它是智能科學和計算智能的重要部分, 以腦科學和認知神經科學的研究成果為基礎, 拓展智能信息處理的方法, 為解決復雜問題和智能控制提供有效的途徑。神經網絡具有以下優點:

 ?。?) 具有很強的魯棒性和容錯性,因為信息是分布貯于網絡內的神經元中。

 ?。?) 并行處理方法,使得計算快速。

 ?。?) 自學習、自組織、自適應性,使得網絡可以處理不確定或不知道的系統。

  (4) 可以充分逼近任意復雜的非線性關系。

 ?。?) 具有很強的信息綜合能力, 能同時處理定量和定性的信息, 能很好地協調多種輸入

  4 息關系,適用于多信息融合和多媒體技術。

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