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bp神经网络详解与实例
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引 言
利用机器模仿人类智能是长久以来大家认识自然、改造自然和认识本身理想。
研究ANN目标：
（1）探索和模拟人感觉、思维和行为规律，设计含有些人类智能计算机系统。
（2）探讨人脑智能活动，用物化了智能来考查和研究人脑智能物质过程及其规律。
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ANN研究内容
（1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN动力学过程，建立对应ANN模型，在该模型基础上，对于给定学习样本，找出一个能以较快速度和较高精度调整神经元间互连权值，使系统到达稳定状态，满足学习要求算法。
（2）实现技术研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机路径。
（3）应用研究：探讨怎样应用ANN处理实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。
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研究ANN方法
（1）生理结构模拟：
用仿生学观点，探索人脑生理结构，把对人脑微观结构及其智能行为研究结合起来即人工神经网络（Artificial Neural Netwroks，简称ANN）方法。
（2）宏观功效模拟：
从人思维活动和智能行为心理学特征出发，利用计算机系统来对人脑智能进行宏观功效模拟，即符号处理方法。
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ANN研究目标和意义
(1)经过揭示物理平面与认知平面之间映射，了解它们相互联络和相互作用机理，从而揭示思维本质，探索智能根源。
(2)争取结构出尽可能与人脑含有相同功效计算机，即ANN计算机。
(3)研究仿照脑神经系统人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决议判断等方面取得传统计算机所难以到达效果。
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神经网络研究发展
(1)第一次热潮(40-60年代未)
1943年,，即MP模型。1958年，(Perceptron）。
(2)低潮(70-80年代初):
(3)第二次热潮
1982年，，,这是符号逻辑处理方法所不具备性质. 1987年首届国际ANN大会在圣地亚哥召开，国际ANN联合会成立，创办了各种ANN国际刊物。1990年12月，北京召开首届学术会议。
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人工神经网络研究不足
（1）ANN研究受到脑科学研究结果限制。
（2）ANN缺乏一个完整、成熟理论体系。
（3）ANN研究带有浓厚策略和经验色彩。
（4）ANN与传统技术接口不成熟。
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人工神经网络概述
什么是人工神经网络？
：“人工神经网络是由 含有适应性简单单元组成广泛并行互连网络，它组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出交互反应。”
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二、神经元与神经网络
大脑可视作为1000多亿神经元组成神经网络
图3 神经元解剖图
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神经元信息传递和处理是一个电化学活动．树突因为电化学作用接收外界刺激；经过胞体内活动表达为轴突电位，当轴突电位到达一定值则形成神经脉冲或动作电位；再经过轴突末梢传递给其它神经元．从控制论观点来看；这一过程能够看作一个多输入单输出非线性系统动态过程
神经网络研究两个方面
从生理上、解剖学上进行研究
从工程技术上、算法上进行研究
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