人工神经网络基本理论
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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
4
激活函数 输出
摘要：
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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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