文档介绍：(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。,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。,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