文档介绍：神经网络理论基础
神经网络理论基础人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11~10^12个神经元组成,每个神经元约与10^4~10^5个神经元连接,能接受并处理信息。因此,人脑是复杂的信息并行加工处理巨系统。
人脑
可通过自组织、自学****不断适应外界环境的变化。其自组织、自学****性来源于神经网络结构的可塑性,主要反映在神经元之间连接强度的可变性上。
人工神经网络
人工神经网络
是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立的一类模型,是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络
信息处理由人工神经元间的相互作用来实现,由连接权来传递,具有学****能力、自适应性、联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类:
1. 按性能分:连续型与离散型;确定型与随机型;
静态与动态网络
2. 按连接方式分:前馈型与反馈型
:全局逼近型与局部逼近型
:有导师的学****无导师的学****br/> 再励学****三种
从总的方面讲,一般将神经网络分为: 前馈、反馈、
自组织与随机型四种
本章的主要内容
1. 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型
2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论基础
神经网络理论基础
引言
生物神经元与人工神经元模型
感知器
线性神经网络
多层前馈网络与BP学****算法
径向基函数神经网络
小脑模型神经网络
PID神经网络
局部递归型神经网络
连续型Hopfield网络
应用Simulink设计神经网络
应用GUI设计网络
小结