文档介绍：神经网络方法简介与应用
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人脑的神经结构
根据一个简化的统计:人脑有1000亿神经细胞,每个细胞约有1000根(共约有100万亿根)的神经连结,每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式,神经可以收发不同数量的能量。
神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应,而是将它们累加起来,当这个累加的总和达到某个临界阈值时,它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。
大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学****尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。
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神经元与神经传导
神经系统中担负神经传导的基本结构和功能单位是神经细胞,即神经元
神经元通过以下途径完成信号传导
神经冲动(nerve Impulse)
突触传递(synapse transmission)
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神经元的基本构造
树突与轴突
树突轴突
短而分支长/末端有分支(人的可长达1 m,鲸可达 10 m)
无髓鞘有髓鞘(外面包着充满磷脂的髓鞘)
接受和传入刺激传出神经冲动
神经元的结构
神经元
细胞体
突起
树突
轴突
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神经元结构及模型
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脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性
(2)信息处理和存储单元结合在一起
(3)自组织自学****功能
(4)具有较强的鲁棒性和容错能力
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人工神经网络
模拟人类实际神经网络的数学方法称为神经网络
:
“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
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人腦
眼睛看
形狀
大小
輪廓
速度
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神经元模型
为输入, i=1,2,...,n
为输出,
q为神经元单元的偏置(阈值)
wji为连接权系数(对于激发状态, wji取正值,对于抑制状态, wji取负值)
n为输入信号数目,t为时间,
f()为输出变换函数,有时叫做激发或激励函数
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