文档介绍：人工神经网络及其应用
1. 人工神经网络发展前景
人工神经网络(Artificial works,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学****能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关,是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷,因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用[2]。神经网络与其他传统方法相组合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展,并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向。
人工神经网络的研究背景和意义
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[5]。
人工神经网络就是模拟人思维的一种方式,是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
近年来通过对人工神经网络的研究,可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点:(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了解它们相互联系和相互作用的机理,从而揭示思维的本质,探索智能的本源。(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即神经网络计算机。(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络,将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快,已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络的发展与研究现状
神经网络的发展
神经网络起源于20世纪40年代,至今发展已半个多世纪,大致分为三个阶段【7】。
1)20世纪50年代-20世纪60年代:第一次研究高潮
自1943年M-P模型开始,至20世纪60年代为止,这一段时间可以称为神经网络系统理论发展的初期阶段。这个时期的主要特点是多种网络的模型的产生与学****算法的确定。
2)20世纪60年代-20世纪70年代:低潮时期
到了20世纪60年代,人们发现感知器存在一些缺陷,例如,它不能解决异或问题,因而研究工作趋向低潮。不过仍有不少学者继续对神经网络进行研究。
Grossberg 提出了自适应共振理论;Kohenen 提出了自组织映射;Fukushima 提出了神经认知网络理论;Anderson提出了BSB模型;Webos 提出了BP理论等。这些都是在20世纪70年代和20世纪80年代初进行的工作。
3)20世纪80年代-90年代:第二次研究高潮
进入20世纪80年代,神经网络研究进入高潮。这个时期最具有标志性的人物是美国加州工学院的物理学家John Hopfield。他于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇文章,提出了模拟人脑的神经网络模型,即最著名的Hopfield模型。Hopfield网络是一个互连的非线性动力学网络,它解决问题的方法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理方式做不具备的性质。20世纪80年代后期到90年代初,神经网络系统理论形成了发展的热点,多种模型、算法和应用被提出,研究经费重新变得充足,使得研究者们完成了很多有意义的工作。
神经网络的现状
进入20世纪90年代以来,神经网络由于应用面还不够宽,结果不够精确,存在可信度问题,从而进入了认识与应用研究期。
1)开发现有模型的应用,并在应用中根据实际运行情况对模型、算法加以改造,以提高网络的训练速度和运行的准确度。
2)充分发挥两种技术各自的优势是一个有效方法。