人工神经网络(讲稿)PPT课件.ppt

人工神经网络(ANN)是一种受人类大脑结构启发的信息处理技术，它通过大量简单处理单元的互联，模拟人脑神经元的行为，实现模式识别、信号处理等功能。ANN在多个领域得到广泛应用，如图像识别、语音处理、机器翻译等。 在模式识别方面，ANN可处理诸如水果分类等识别问题。通过输入数值参量（如形状、大小、成分等），ANN能够输出对应的类别属性（如苹果、桔子）。权值相量、判断标准和误差输入是ANN中用于不断修正的参数，以提高分类的准确性。 ANN的定义和研究发展根源可追溯到对人脑信息处理方式的模仿。现代计算机在视觉、听觉等感知识别方面远不及人脑，导致了对人脑功能的研究。 ANN的物理系统可通过计算机模拟实现，以解决传统计算机难以处理的复杂信息初级加工问题。 神经细胞和生物神经网络为ANN提供了基础。大脑约有100亿个神经元，它们相互连接形成一个庞大的网络系统。神经元通过电脉冲交流信息，其动作电位的幅值和宽度有一定的范围。神经元的突触具有兴奋性或抑制性特性，而神经元的特性如时空整和性、分布式存储与容错性、并行性、信息处理与存储的合二而一性、自学习和自组织性、层次性和系统性，均为ANN的设计提供了理论依据。 人工神经网络具有以下特点和优点：1. 它可以采用物理器件或计算机模拟大脑中的神经网络结构与功能，应用于多个工程和科学领域；2. 它并非完全复制生物神经网络，而是吸取有利部分以解决计算机或其他系统难以解决的问题，例如学习、识别和控制；3. ANN具有高度的容错能力，局部错误不会影响全局结果；4. ANN能够通过并行处理方式实现快速决策和处理，即使单个神经元的反应速度较慢。 ANN的发展简史显示，随着计算机科学与神经科学的相互借鉴和交叉，ANN的研究和应用迅速发展。 ANN已经成为现代信息处理技术的重要组成部分，其在人工智能领域的研究和应用前景广阔。