文档介绍：华南理工大学工学硕士学位论文

人工神经网络的面向对象软件实现

张雨浓

一九九九年一月十五日
摘要
摘要

人工神经网络就是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统,是
近年来迅速发展起来的先进研究方向之一;它由很多人工神经元有机地联接起来,进行并发的
工作。其应用的突出优点体现在大规模的并行处理和高度柔性的结构。
人们在应用人工神经网络(如 BP 结构)的过程中,仍然存在软件的开发问题:传统的神经
网络软件实现表现为一个串行的数学算法,不利于神经网络结构的动态变化,降低了人工神经
网络应用(软件)的可重用性、可扩充性及易移植、易维护的特点,进而阻碍大型复杂的用在控
制、决策和专家系统中的人工神经网络功能模块(ANNSM)的开发;也缺乏对其硬件实现的指导
意义。
就目前的人工神经网络软件实现而言,仍有不少值得探讨的问题,如:如何设计一个神
经元模型(对硬件实现有良好启示作用)?如何实现大量可行的神经元及其权向量的动态增
删?如何达到同层神经元并发处理的效果,改善应用上的实时性?
面向对象技术的兴起,加上传统的人工神经网络算法上的广泛深入的研究,给本课题的
开展提供了理论基础。
本文介绍神经网络、面向对象和多线程并行机制等基本理论的同时,结合面向对象方法
对一种综合性质的隐节点动态增删算法施以软件实现,架构出软件空间中的神经元类和神经网
络类(或称主控制类)。接着,由基于该算法的神经网络字符识别软件、中医诊断专家系统探讨
人工神经网络软件的组件重用性、并行性和动态结构方面的特点。

关键词人工神经网络;隐节点动态增删;面向对象程序设计
神经元类;神经网络类;多线程并发

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