人工神经网络

1、人工神经网络1、 基本特征(1)结构特征 并行处理（时间）、分布式存储（空间）与容错性(2)能力特征 自适应性（自学习和自组织）2、 基本功能(1)联想记忆 自联想和异联想(2)非线性映射(3)分类与识别(4)优化计算(5)知识处理3、神经元建模：(1)每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元；(2)神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型；(3)神经元具有空间整合性和阈值特性；(4)神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁；(5)忽略时间整合作用和不应期；(6)神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。4、人工神。

2、第6章 BP神经网络,武汉工程大学计算机科学与工程学院,2,一、内容回顾 二、BP网络 三、网络设计 四、改进BP网络 五、内容小结,内容安排,武汉工程大学计算机科学与工程学院,3,一、内容回顾,感知机 自适应线性元件,武汉工程大学计算机科学与工程学院,4,一、内容回顾,感知机 感知机简介 神经元模型 网络结构 功能解释 学习和训练 局限性 自适应线性元件,武汉工程大学计算机科学与工程学院,5,一、内容回顾,感知机 自适应线性元件 Adline简介 网络结构 网络学习 网络训练,武汉工程大学计算机科学与工程学院,6,内容回顾:学习算法,离散单输出感知。

3、医药信息分析与决策 第八章人工神经网络 2020 2 10 2 人脑的结构 机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧 地球是宇宙的骄子 人类是地球的宠儿 大脑是人的主宰 现在是探索脑的奥秘 从中获得智慧 在其启发下构造为人类文。

4、人工神经网络2018/7/261_神经网络的基本思想v生物神经元模型：(细胞体，树突，轴突) 细胞体是核心，树突是接受器，主要用来接受信息；轴突主 要是传导信息，将信息从轴突起点传到轴突末梢，轴突末梢与另一 个神经元的树突或细胞体构成一种突触的机构，通过突触实现神经 元之间的信息传递人脑大约由10(10)10(12)神经元组成Date2_实际上，一个神经元可能和多个神经元 存在突触，这时，神经元兴奋与抑制状态由 各个神经元共同决定。实践表明，这种共同 作用可认为是简单的线性迭加。Date3_2. 人工神经元模型 从信息加工的角度来看，在神经元。

5、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,第五章 BP神经网络,1. 研究背景,2. 学习规则,3. 感知机结构,4. 感知机学习规则,研究背景,罗斯布莱特的感知机学习规则和伯纳德和玛西娅的 LMS 算法是设计用来训练单层的类似感知器的网络的。 如前面几章所述,这些单层网络的缺点是只能解线性可分的分类问题。 罗斯布莱特和伯纳德均意识到这些限制并且都提出了克服此类问题的方法：多层网络。 但他们未将这类算法推广到用来训练功能更强的网络。,研究背景,韦伯斯（Werbos）在他1974年博士的论文中第一次。

6、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,要点简介,1. 研究背景,2. 学习规则,3. ART神经网络结构,4. ART神经网络学习规则,研究背景,1969年，美国学者格诺斯博格(Grossberg)和卡普特尔(Carperter)提出了自适应共振理论(ART)模型。,研究背景,ART是一种自组织神经网络结构，是无教师的学习网络。当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型。,研究背景,ART模型是。

7、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,要点简介,1. 研究背景,2. 离散Hopfield神经网络,3. 连续Hopfield神经网络,4. Hopfield网络求解TSP问题,研究背景,前几章介绍的神经网络模型属于前向神经网络，从学习的观点上看，它们是强有力的学习系统，结构简单，易于编程。从系统的观点看，它们属于一种静态的非线性映射，通过简单非线性处理单元的复合映射可获得复杂的非线性处理能力，但它们因缺乏反馈，所以并不是一个强有力的动力学系统。,2019/1/28,3,研究背景,Hopfield网络是神经网络发展历史。

8、1,人工神经网络 (Artifical Neural Network),张 凯 副教授,武汉科技大学 计算机学院,2,第五章 BP神经网络,1. 研究背景,2. 学习规则,3. 感知机结构,4. 感知机学习规则,研究背景,罗斯布莱特的感知机学习规则和伯纳德和玛西娅的 LMS 算法是设计用来训练单层的类似感知器的网络的。 如前面几章所述,这些单层网络的缺点是只能解线性可分的分类问题。 罗斯布莱特和伯纳德均意识到这些限制并且都提出了克服此类问题的方法：多层网络。 但他们未将这类算法推广到用来训练功能更强的网络。,研究背景,韦伯斯（Werbos）在他1974年博士的论文中第一次。

9、医药信息分析与决策,第八章 人工神经网络,2,人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。,地球是宇宙的骄子， 人类是地球的宠儿， 大脑是人的主宰。,现在是探索脑的奥秘，从中获得智慧，在其启发下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了！,09:36:43,本章要点,一、神经网络简介 二、MATLAB简介 三、神经网络建模基础 四、利用Microsoft SQL Server2005实践神经网络算法,3,医学信息分析与决策课程组,09:36:43,一、神经网络简介,人脑与计算机信息处理能力的比较 记忆与联想能力 学习与认知能力 信息加工能力 信息综合能力 信息处理。