文档介绍：神经网络论文
模式识别及人工神经网络概述 2
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是各单元行为的简单的相加，而表现出一般复杂非线性动态系统的特性。如不可预测性、不可逆性、有各种类型的吸引子(信息正是“存储”在定点吸引子)和出现混沌现象等。
正是由于神经网络具有这些特点，所以可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题。例如语音识别和识别、医学诊断以及市场估计等，都是具有复杂非线性和不确定性对象的控制。在那里，信源提供的模式丰富多彩，有的互相间存在矛盾，而判定决策原则又无条理可循。通过神经元网络学****按照学****法则)，从典型事例中学会处理具体事例，给出比较满意的解答。
二 、 人工神经网络的基本原理
（一）神经细胞以及人工神经元的组成
神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。
从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受
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到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，。人们正是通过对人脑神经系统的初步认识，尝试构造出人工神经元以组***工神经网络系统来对人的智能，甚至是思维行为进行研究:尝试从理性角度阐明大脑的高级机能。经过几十年的努力与发展，己涌现出上百种人工神经网络模型，它们的网络结构、性能、算法及应用领域各异，但均是根据生物学事实衍生出来的。由于其基本处理单元是对生物神经元的近似仿真，因而被称之为人工神经元。它用于仿效生物神经细胞最基本的特性，与生物原型相对应。
人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出，其输出信号的强度大小反映了该单元对相邻单元影响的强弱。人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络。神经元之间相互联接的方式称为联接模式，相互之间的联接度由联接权值体现在人工神经网络中，改变信息处理过程及其能力，就是修改网络权值的过程。
目前多数人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则:
1、由一定数量的基本单元分层联接构成;
2、每个单元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单;
3、网络的学****和知识存储体现在各单元之间的联接强度上。
（二 ）人工神经元的模型
神经元是人工神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入/单输出的非线性元件。神经元输出除受输入信号的影响外，同时也受到神经元内部其它因素的影响，所以在人工神经元的建模中，常常还加有一个额外输入信号、称为偏差(bais)，有时也称为阈值或门限值。一个具有r个输入分量的神经元如图2-2所示。其中，输入分量通过与和它相乘的权值分量相连，以的形式求和后，形成激活函数f()的输入。激活函数的另一个输入是神经元的偏差b,权值Wj和输入分量的矩阵形式可以由W的行矢量以及P的列矢量来表示:
（）
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（三） 神经网络的联接形式
人脑中大量的神经细胞都不是孤立的，而是通过突触形式相互联系着，构成结构与功能十分复杂的神经网络系统。为了便于从结构出发模拟智能，因此必须将一定数量的神经元适当地联接成网络，从而形成多种神经网络模型。
通常所说的神经网络的结构，主要指它的联接方式。神经网络按照拓扑结构属于以神经元为节点，以及节点间有向连接为边的一种图，其结构大体上可分为层状和网状两大类。
层状结构的神经网络是由若干层组成，每层中有一定数量的神经元，相邻层中神经元单向联接，一般地同层内的神经元不能联接，网状结构的神经网络中，任何两个神经元之间都可能双向联接。
三 、 神经网络在数字识别中的应用
神经网络模型用于模拟人脑神经元活动的过程。其中包括对信息的加工、处理、存储和搜索等过程，它具有如下基本特点:
1、神经网络具有分布式存储信息的特点。它存储信息的方式与传统的计算