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神经网络基础
典型结构的神经网络
改进型BP算法及其在故障诊断中的应用
2021/5/27
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一、神经网络基础
神经网络的发展及特点
神经网络就是用物理上可以实现的器件、系统或现有的计算机来模拟人脑的结构和功能的人工系统。
它由大量简单神经元经广泛互联构成一种计算结构，在某种程度上可以模拟人脑生物神经系统的工作过程。
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1、神经网络的发展
神经网络的发展可以追溯到一个世纪之前。一般将这一百多年的历史分为三个阶段。
自1890年至1969年为初始发展期；
1969年至1986年为发展的过渡时期；
自1986年以来，步入了发展的高潮期。
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初始发展期
1890年，《生理学》一书，首次阐明了人脑的结构及其功能，以及一些学忆的基本规则。
1943年，，描述了一个简单的人工神经元模型，即后来的“M－P模型”。
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《行为自组织》，提出了很多有价值的观点。Hebb同时提出了网络学习的规则，从而使神经网络具有了可塑性。
1958年，“感知器（perception）”模型，用于模拟一个生物视觉模型。这是第一个真正的神经网络。
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过渡时期
1969年，“感知器”模型的深入研究，发表了论著《感知器》，分析了一些简单的单层感知器，说明这些单层的感知器只能解决线性分类问题，对于非线性或其他的分类则会遇到很大困难。
这个观点使得许多专家放弃了对神经网络的研究。
但在这个阶段，也还有一些研究人员在继续进行探索。
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1982年，，后来被称为Hopfield神经网络，在网络的理论分析和综合上达到了相当的深度。
虽然早期的Hopfield网络存在一些问题，如，网络的权值固定、不能学习、大规模的网络实现困难，而且无法克服局部极小点问题等等，但Hopfield的研究为神经网络带来了复兴的希望，极大地推动了神经网络的发展。
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这个时期，，即BP网络。这是一种按照一定的输入输出关系进行自组织的神经网络。
同时他们还明确揭示了神经网络的三个主要属性，即网络模型的结构、神经元的输入输出变换函数及算法，对神经网络在各领域的推广应用起了很大的作用。
BP网络目前已成为一种应用最为广泛的神经网络。
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1987年，在美国圣地亚哥召开了第一届国际神经网络会议，此后国际神经网络协会成立。
从此，神经网络技术的研究呈现出蓬勃活跃的局面，理论研究不断深入，各种类型的网络模型和算法纷纷出现，应用范围不断扩大。
发展高潮期
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1994年，在美国奥兰多首次召开IEEE全球计算智能大会，此次会议将模糊算法、神经网络和遗传算法三个领域综合起来，有力地促进了不同研究领域之间的交叉渗透和共同发展。
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