文档介绍：神经网络导论
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第一章 神经网络概述
第二章 神经网络基础
第三章 前馈神经网络
第四章 反馈神经网络
第五章 支持向量机
第六章 自组织竞争神经网络
第七章 神经网络辨识与控制
教学安排
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第一章 神经网络概述
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§ 神经网络的基本概念
§ 人工神经网络研究的历史
§ 神经网络研究的意义
§ 人工神经网络的应用领域
§ 人工神经网络与自动控制
§ 小结
参考书目
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智能是个体有目的的行为，合理的思维，以及有效的适应环境的综合能力。也可以说，智能是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。
1. 感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力
2. 通过学习取得经验与积累知识的能力
3. 理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力
4. 联想、推理、判断、决策的能力
5. 运用语言进行抽象、概括的能力
6. 发现、发明、创造、创新的能力
7. 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力
8. 预测、洞察事物发展变化的能力
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人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简记为AI）最初在1956年被引入。它研究怎样让计算机模仿人脑从事推理、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问题。
研究人工智能的目的
模拟人的智能，将人类从复杂的脑力劳动中解脱出来
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人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为
1. 物理结构 人工神经元将模拟生物神经元的功能
2. 计算模拟 人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理
人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持
4. 训练 同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识
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§ 神经网络的基本概念
什么是神经网络？
由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。
一种由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及其各单元的处理方式
是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统
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§ 神经网络的基本概念
神经网络的优点
神经网络的计算能力有以下优点：
大规模并行分布式结构
神经网络学习能力以及由此而来的泛化能力。泛化是指神经网络对不在训练（学习）集中的数据可以产生合理的输出
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§ 神经网络的基本概念
神经网络的性质和能力
非线性
人工神经网络可以是线性的也可以是非线性的，一个由非线性神经元组成的神经网络自身是非线性的
输入输出映射
每个样本由一个惟一的输入信号和相应期望响应组成。从一个训练集中随机选取一个样本给网络，网络就调整它的突触权值（自由参数），以最小化期望响应和由输入信号以适当的统计准则产生的实际响应之间的偏差
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§ 神经网络的基本概念
神经网络的性质和能力
适应性
神经网络具有调整自身突触权值以适应外界变化的能力
VLSI(超大规模集成)实现
神经网络的大规模并行性使它具有快速处理某些任务的潜在能力，适用于VLSI技术实现
神经生物类比
神经网络是由对人脑的类比引发的，可以用神经生物学来作为解决复杂问题的新思路