人工神经网络基本理论

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 109.25KB 6 页 15积分

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第二章人工神经网络基本理论

ξ2.1 人工神经网络的结构﹑功能及特征

对神经元网络的研究是从 20 世纪 40 年代初就开始的，至今已有半个世纪的

历史。人工神经网络是在对人类大脑神经网络认识理解的基础上，人工构造的能

够实现某种功能的神经网络[9]。它是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的

一种信息处理系统。它由大量简单元件相互连接而构成,具有高度的非线性，能够

进行复杂的逻辑操作和非线性关系的实现。人工神经元相当于一个多输入单输出

的非线性阀值元件。

神经元模型可用下图表示

输

入

：： Ф（·）

信：：

：：

号

图 2.1 神经元模型

表示一组连接权，对应于生物神经元的突触。表示求和单元，

用来求取各输入信号的加权和。（·）表示一个非线性激活函数，起到非线

性映射的作用。可以把以上基本模型表达成如下的关系式：

= ， = = ， =Ф（）

神经元具有以下特点：

1.神经元是一多输入、单输出的元件。

2.具有非线性输入输出的特性。

3.具有可塑性，主要取决于权值的变化

4.神经元的输出响应是各个输入值综合作用的结果。

常取的激活函数形式有三种[10]：阀值型函数，分段型函数，Sigmoid 型函数。

1 V>=0

1. 阀值型函数 Ф(V) =

-1 V<0

阀值型函数是美国人 McCulloch 和 Pitts 提出的，因此称为 M—P 模型。其输

激活函数输出

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摘要：

第二章人工神经网络基本理论第二章人工神经网络基本理论ξ2.1人工神经网络的结构﹑功能及特征对神经元网络的研究是从20世纪40年代初就开始的，至今已有半个世纪的历史。人工神经网络是在对人类大脑神经网络认识理解的基础上，人工构造的能够实现某种功能的神经网络[9]。它是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。它由大量简单元件相互连接而构成,具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系的实现。人工神经元相当于一个多输入单输出的非线性阀值元件。神经元模型可用下图表示输入：：Ф（·）信：：：：号图2.1神经元模型表示一组连接权，对应于生物神经元的突触。表示求和单元，用来求取各输入信...

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