研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）
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1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别
5 译者序
6 前
9 致谢
10 作者简介
11 目录
19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战
27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型
72 第3章用于非线性模式识别的神经网络
105 第4章神经网对非线性模式的学习
166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现
205 第6章数据探测、维数约简和特征提取
235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估
276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类
359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用
458 附录
2.MATLB 神经网络30个案例分析
第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模
66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别
102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算
124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测
153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断
182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究
188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断
195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选
200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断
210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别
220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价
241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类
248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优
255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维
270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测
280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类
289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用
章节信息
7 目录
15 第1章神经网络概述
38 第2章感知神经网络
64 第3章自组织竞争神经网络
106 第4章BP神经网络
143 第5章线性神经网络
171 第6章径向基函数神经网络
196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现
228 第8章神经网络预测与控制
273 第9章神经网络优化及故障诊断
302 第10章图形用户界面设计
334 参考文献
4.混合神经网络技术
7 目录
11 第1章绪论
26 第2章基础知识
43 第3章BP神经网络
70 第4章RBF神经网络
84 第5章Hopfield神经网络
96 第6章随机神经网络
114 第7章遗传神经网络
158 第8章粒子群神经网络
193 第9章模糊神经网络
244 第lO章混沌神经网络
293 第11章小波神经网络
331 第12章神经网络集成
356 附录
5.神经网络控制（第三版）
7 目录
13 第1章绪
19 第2章神经网络理论基础
63 第3章基于神经网络的系统辨识
101 第4章神经网络控制
142 第5章遗传算法与神经控制
179 附录
203 参考文献
6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理
丛书题名：智能科学技术著作丛书
主要责任者：马义德
主题词：神经网络; 数字图像处理
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-022389-0
出版地：北京
出版日期：200807
页数：304
7 《智能科学技术著作丛书》序
9 前
13 目录
21 第1章脉冲耦合神经网络
50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器
77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用
142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码
185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强
195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合
210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学
245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用
278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术
292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化
306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换
322 参考文献
7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法
主要责任者：谭文; 王耀南
主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-021258-0
出版地：北京
出版日期：200805
页数：236
4 内容简介
5 前
7 目录
13 第1章绪论
37 第2章模糊神经网络控制理论基础
70 第3章神经网络在混沌控制中的作用
83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制
99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制
111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制
120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用
134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制
150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制
165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制
200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步
245 结束语
8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）
丛书题名：自动控制技术应用丛书
主要责任者：李国勇
主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包
出版者：电子工业出版社
ISBN：978-7-121-10147-2
出版地：北京
出版日期：201001
页数：336
4 内容简介
5 前
7 目录
13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现
13 第1章神经网络控制理论
87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数
160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统
175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现
175 第4章模糊逻辑控制理论
208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数
237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现
267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现
267 第7章模型预测控制理论
281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数
320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现
334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单
341 附录B MA TLAB函数一览表
347 附录C MA TLAB函数分类索引
349 参考文献
9. 基于神经网络的优化设计及应用
主要责任者：孙虎儿
出版者：国防工业出版社
ISBN：978-7-118-06282-3
出版地：北京
出版日期：200905
页数：111
目录
11 第1章绪论
11 1.1 优化设计发展概况
20 1.2 信号处理的主要方法
22 1.3 正交设计方法
25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述
28 第一篇基拙理论篇
28 第2章基于小波变换的信号处理
28 2.1 小波变换的源起与发展概述
30 2.2 小波分析基础
34 2.3 小波分析的工程解释
35 2.4 基于小波分析的信号处理
38 第3章神经网络结构的确定
38 3.1 神经网络综论
42 3.2 神经网络的基本原理
47 3.3 人工神经网络的建模
53 3.4 前馈型神经网络
57 第4章正交设计法
57 4.1 正交设计法的基本内容
60 4.2 正交设计法的基本内容
60 4.3 有交互作用的正交设计法
63 4.4 方差分析法
67 第二篇创新篇
67 第5章立体正交表
67 5.1 建立立体正交表
70 5.2 立体正交表的基本性质
71 5.3 立体正交试验的误差分析
75 第6章立体正交优化设计
75 6.1 立体正交优化设计概述
77 6.2 立体正交优化设计的建模基础
78 6.3 立体正交优化设计的特点
79 6.4 立体正交设计的步骤及实现
85 第三篇实践篇
85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验
85 7.1 振动筛基本原理
89 7.2 试验台设计
91 7.3 模拟试验
101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计
108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化
108 8.1 液压激振压路机基本原理
110 8.2 液压振动轮的模型试验
117 参考文献
10.神经网络稳定性理论
主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明
主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-02116-2
出版地：北京
出版日期：200806
页数：289
内容简介
5 前
7 目录
11 第1章绪论
73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性
97 第3章细胞神经网络的稳定性
150 第4章二阶神经网络的稳定性
212 第5章随机神经网络的稳定性
243 第6章神经网络的应用
291 参考文献
11. 神经模糊控制理论及应用
丛书题名：自动控制技术应用丛书
主要责任者：李国勇
主题词：神经网络; 应用; 模糊控制
出版者：电子工业出版社
ISBN：978-7-121-07537-7
出版地：北京
出版日期：200901
页数：332
6 目录
10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现
12 第1章神经网络理论
77 第2章MATLAB神经网络工具箱
191 第3章神经网络控制系统
218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现
220 第4章模糊逻辑理论
258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱
295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单
334 附录B MA TLAB函数一览表
340 附录C MA TLAB函数分类索引
342 参考文献
12.时滞递归神经网络
主要责任者：王林山
主题词：时滞; 递归论; 神经网络
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-020533-9
出版地：北京
出版日期：200804
页数：254
出版说明
9 前言
13 目录
15 第1章概述
29 第2章几类递归神经网络模型
44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为
116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为
154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为
214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究
265 索引
13. 神经网络实用教程
丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材
主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠
主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材
出版者：机械工业出版社
ISBN：978-7-111-23178-3
出版地：北京
出版日期：200802
页数：184
0001 7 目录
0002 5 前言
0003 11 第1章人工神经网络概述
0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法
0005 83 第3章神经网络优化方法
0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包
0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术
0008 175 第6章神经网络混合编程案例
0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具
0010 194 参考文献
14.细胞神经网络动力学
主要责任者：黄立宏; 李雪梅
主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-018109-1
出版地：北京
出版日期：200704
页数：333
4 内容简介
5 前
7 目录
9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念
30 第二章基本理论
60 第三章细胞神经网络的完全稳定性
118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解
242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性
285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质
322 参考文献
15. 人工神经网络基础
丛书题名：研究生用教材
主要责任者：丁士圻; 郭丽华
主题词：人工神经元网络
出版者：哈尔滨工程大学出版社
ISBN：978-7-81133-206-3
出版地：哈尔滨
出版日期：200803
页数：208
4 内容简介
5 前
7 目录
9 第1章绪论
44 第2章前向多层网络
86 第3章Hopfield网络
110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介
131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)
163 第6章ART网络
197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用
丛书题名：国家精品课程教材
主要责任者：师黎; 陈铁军; 等
主题词：智能控制
出版者：清华大学出版社
ISBN：978-7-302-16157-8
出版地：北京
出版日期：200904
页数：408
目录
17 第1章绪论
30 第2章模糊控制
91 第3章模糊建模和模糊辨识
118 第4章神经网络控制
227 第5章模糊神经网络
259 第6章专家系统
301 第7章遗传算法
333 第8章蚁群算法
351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算
389 第10章其他智能控制
16. 人工神经网络及其融合应用技术
?丛书题名：智能科学技术著作丛书
?主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明
?主题词：人工神经元网络 ; 研究
?出版者：科学出版社
?ISBN：978-7-03-018325-5
?出版地：北京
?出版日期：200701
?页数：160
7 目录
13 第1章绪论
24 第2章前馈型神经网络
47 第3章反馈型神经网络
58 第4章自组织型神经网络
72 第5章量子神经网络
81 第6章神经网络与遗传算法
103 第7章神经网络与灰色系统
123 第8章神经网络与专家系统
139 第9章模糊神经网络
159 参考文献
164 附录Matlab简介
17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集
?主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等
?主题词：人工智能 ; 文集
?出版者：科学出版社
?ISBN：978-7-03-023230-4
?出版地：北京
?出版日期：200902
?页数：573
目录
15 治学之路，开拓之道
117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析
127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构
134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究
142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现
149 采用遗传算法学习的神经网络控制器
164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究
169 基因算法及其在最优搜索上的应用
191 DNA计算与软计算
199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统
206 DNA计算研究的现状与展望
223 混沌系统的一种自学习模糊控制
228 用遗传算法引导混沌轨道
405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划
409 多变地形下机器人路径规划
415 一个环境知识的自学习方法
444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型
469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究
491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计
507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究
514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制
551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现
573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统
591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究
598 后记
18.人工神经网络原理及应用
?丛书题名：现代计算机科学技术精品教材
?主要责任者：朱大奇 ; 史慧
?主题词：人工神经元网络
?出版者：科学出版社
?ISBN：7-03-016570-5
?出版地：北京
?出版日期：200603
?页数：218
目录
12 第1章人工神经网络的基础知识
44 第2章BP误差反传神经网络
76 第3章Hopfield反馈神经网络
104 第4章BAM双向联想记忆神经网络
117 第5章CMAC小脑神经网络
139 第6章RBF径向基函数神经网络
155 第7章SOM自组织特征映射神经网络
175 第8章CPN对偶传播神经网络
190 第9章ART自适应谐振理论
210 第10章量子神经网络
19.软计算及其应用
要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等
主题词：电子计算机; 计算方法
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-023427-8
出版地：北京
出版日期：200902
页数：189
前
7 目录
11 第1章绪论
24 第2章模拟退火算法
45 第3章人工神经网络
93 第4章遗传算法
138 第5章支持向量机
162 第6章模糊计算
20计算智能与科学配方
?主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾
?其他责任者：杨宁 ; 马琳涛
?主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究?出版者：科学出版社
?ISBN：978-7-03-020603-9
?出版地：北京
?出版日期：200801
?页数：272
前
10 目录
16 第一章绪论
38 第二章产品配方与感觉品质评估
65 第三章神经网络与感觉评估
99 第四章知识发现与复杂相关性分析
154 第五章模式识别与原料分类
187 第六章支持向量机方法
214 第七章进化计算配方寻优方法
243 第八章计算智能的若干哲理
256 第九章人机交互智能配方系统
278 参考文献
287 致谢
21.计算智能与计算电磁学
主要责任者：田雨波; 钱鉴
主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究
出版者：科学出版社
ISBN：978-7-03-021201-6
出版地：北京
出版日期：200804
页数：233
7 目录
11 第1章绪论
19 第2章遗传算法基本原理
50 第3章遗传算法电磁应用
98 第4章模糊理论基本原理
122 第5章神经网络基本原理
188 第6章神经网络电磁应用
235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站
236 附录2 相关程序
22.脉冲耦合神经网络原理及其应用
丛书题名：智能科学技术著作丛书
主要责任者：马义德
主题词：神经网络; 理论; 应用
出版者：科学出版社
ISBN：7-03-016657-4
出版地：北京
出版日期：200604
页数：182
6 内容简介
9 《智能科字技术著作丛书》库
11 前
15 目录
19 第1章神经网络图像处理技术
34 第2章PCNN模型及其应用概述
49 第3章PCNN在图像滤波中的应用
66 第4章PCNN在图像分割中的应用
120 第5章PCNN在图像编码中的应用
137 第6章PCNN与图像增强
152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用
23.人工神经网络教程
主要责任者：韩力群
主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材
出版者：北京邮电大学出版社
ISBN：7-5635-1367-1
出版地：北京
出版日期：200612
页数：330
7 序
9 目录
17 第1章绪论
38 第2章人工神经网络建模基础
63 第3章感知器神经网络
100 第4章自组织竞争神经网络
143 第5章径向基函数神经网络
162 第6章反馈神经网络
192 第7章小脑模型神经网络
201 第8章支持向量机
218 第9章遗传算法与神经网络进化
237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统
281 附录A 常用算法的MA TLAB程序
298 附录B 常用神经网络源程序
340 附录C 神经网络常用术语英汉对照
344 参考文献
24.神经网络专家系统
主要责任者：冯定
主题词：人工神经元网络
出版者：科学出版社
ISBN：7-03-017734-7
出版地：北京
出版日期：200609
页数：348
7 目录
11 第1章从专家系统到神经网络专家系统
22 第2章神经网络设计
75 第3章数据的前后处理
94 第4章神经网络专家系统中的模糊数
146 第5章基于神经网络的知识表示
199 第6章机器学习
218 第7章基于神经网络的推理
251 参考文献
254 附录神经网络源程序
25.神经网络新理论与方法
主要责任者：张代远
主题词：人工神经元网络
出版者：清华大学出版社
ISBN：7-302-13938-5
出版地：北京
出版日期：200611
页数：125
9 目录
11 第1章概论
17 第2章基本概念
24 第3章实神经网络的代数算法
44 第4章全局最小值分析
51 第5章复数神经网络的代数算法
61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法
124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用
主要责任者：田景文; 高美娟
主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究
出版者：北京理工大学出版社
ISBN：7-5640-0786-9
出版地：北京
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,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。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
人工神经网络概论 梁飞 （中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班，江苏，徐州，221116） 摘要：进入21世纪以来，神经网络近来越来越受到人们的关注，因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。 关键词：人工神经网络；人工智能；神经网络；神经系统 1．人工神经网络的简介 人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为 ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。 2．人工神经网络的工作原理 人脑的处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高，但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。 因此，从处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法，一直是人工智能追求的目标。 人脑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，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。
神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155
神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的
人工神经网络发展前景 姓名 单位 摘要 在分析人工神经网络的发展过程、基本功能、应用范围的基础上，着重论述了神经网络与专家系统、模糊技术、遗传算法、灰色系统及小波分析的融合。 关键词 英文摘要 英文关键词 1前言 人工神经网络的发展起源于何时，说法不一。一般认为，其起源可追溯到Warren WcCulloch和Walter Pitts提出的MP模型。从此拉开了神经网络的序幕。20世纪50年代后期，Frank Rosenblatt定义了一种以后常用的神经网络结构，称为感知器。这是人工神经网络第一个实际应用；20世纪60年代，Bernard Widrow和Ted Hoff提出了一个新的学习算法用于训练自适应线性神经网络；20世纪70年代，Grossberg 提出了自适应共振理论。他研究了两种记忆机制（短期记忆和长期记忆），提出了一种可视系统的自组织神经网络，这是一种连续时间竞争网络，是构成自适应谐振理论网络基础；20世纪80年代，Hopfield 及一些学者提出了Hopfield网络模型，这是一种全连接的反馈网络。此外，Hinton等提出了Boltzman机。Kumellhart等人提出误差反向
传播神经网络，简称BP网络。目前BP神经网络已成为广泛使用的网络。 2应用现状 神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： 1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。 3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。 4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。 5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。 6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。 7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分
人工神经网络研究背景目的意义与现状 1研究背景 2国内外研究状况及趋势 3研究的目的及意义 1研究背景 现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚的可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等各方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到人的智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思路转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和脑模型的研究。随着对生物脑的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。60多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百花气放、百家争鸣的局面已经形成。 在进行神经网络的理论研究时，人们可以将自己的神经网络模型或算法在通用的串行或并行计算机上编程实现，但这只是研究的手段而绝非目的，在构造实际的神经网络应用系统时，必然要考虑到硬件实现问题，特定应用下的高性能专
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
人工神经网络综述 摘要：人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分，它的提出是基于现代神经科学的相关研究，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。首先论述了人工神经网络的发展历程，并介绍了几种常见的模型及应用现状，最后总结了当前存在的问题及发展方向。 关键词：神经网络、分类、应用 0引言 多年以来，科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密，希望能制作模拟人脑的人工神经元。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。在研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“人工神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。 1人工神经网络概述 1.1人工神经网络的发展 人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点，因其具有独特的结构和处理信息的方法，使其在许多实际应用中取得了显著成效。 1.1.1人工神经网络发展初期 1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发，采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性，他们提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型，简称MP模型，这是人类最早对于人脑功能的模仿。他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强，为计算神经行为的某此方面提供了可能性，从而开创了神经网络的研究。1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron)，用来进行分类，并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。1960年Bernard Widrow等提出自适应线形元件ADACINE网络模型，用于信号处理中的自适应滤波、预测和模型识别。 1.1.2人工神经网络低谷时期
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。
WIND 一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理 神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。 人工神经元模型的基本结构如图 1所示。图中X=(x 1, x 2, … x n T ∈ R n 表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示 神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。其表达式为 y i =f( n j =i Σw ij x j +θi 式中, f (
·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。 图 1 (二人工神经网络的发展 人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。 60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。 80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。 90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。 (三人工神经网络分类 人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中 BP 网络(BackPropagationNN 是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中, 80%~90%的人工神经网络模型是采用 BP 网络或它的变化形式,它也
人工神经网络发展历史与训练算法概述 以一己之力战胜两位世界级围棋高手李世石及柯洁的Alpha Go 的横空出世，不仅仅吸引了相应人才从事此方面的研究，更显示了其的巨大潜力。而Alpha Go 能战胜这两位围棋中顶级选手，与其采用了人工神经网络不无关联。而人工神经网络是一门结合了众多学科的内容而发展起来的一门新的信息处理学科。 1 人工神经网络的发展历史 1) 起源。人工神经网络最初是由科研工作者根据生物神经网络的特点而创造出来的一种可以进行简单信息处理的模型。生物神经网络( Biological Neural Networks )以神经元为骨架，通过神经元彼此之间的连结形成了一个完整的能对所给刺激产生反应的系统。人工神经网络就是类比生物神经网络的这个可以进行信息处理的原理而制造出来的。用节点替代神经元，且每个节点代表一种固定的函数，节点之间彼此联接形成一个庞大的网状系统，可处理一些信息。综合人工神经网络的起源、特点及定义，它可以用这样一句话概括：人工神经网络是一种信息处理系统，目的在于模仿人类大脑的相应结构及其相关功能[ 1 ] 。 2) 摸索阶段。历史上第一个提出人工神经网络设想并藉此制造出了第一个模型的是心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家。他们提出的模型就是MP模型，而MP模型的建立不仅证明了单个
神经元执行逻辑功能的可行性，还带来对人工神经网络研究的热潮。因此W.S.McCulloch 和被后来者尊称为人工神经网络研究的先驱。但是当时的人工神经网络只是一个胚胎，甚至只能说是一个大胆的猜想，缺乏相应的理论支持。 50年代末，F?罗森布拉特提出并设计了感知机。60年代初，Windrow 提出了一种自适应线性元件网络，这两项工作第一次将人工神经网络的研究成果应用到实践中[7] 。而他们的成功也激励了其他众多科学家，提高了他们对人工神经网络的研究兴趣。但是当时有学者指出感知机本身存在问题，且该问题的不可解决性，再加上当时正值计算机高速发展、各种研究成果竞相发表的时期，众多科学研究者纷纷转向计算机的研究，因此人工神经网络的研究被搁置。人工神经网络的发展也停滞不前。 3）高速发展阶段。1982年及1984 年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 先后提出了Hopfield 神经网格模型与连续时间Hopfield 神经网络模型，这两项研究解决了感知机所存在的不能解决高阶谓词的问题，为人工神经网络的研究提供了一个新思路。随后，一些学者提出了玻尔兹曼模型。这三项研究不仅为人工神经网络的发展做了开拓性的研究，更是使人工神经网络这个备受冷落的研究项目重新回到科研人员的视野中。也正是有这些科学工作人员的一个又一个的研究成果，才能令人工神经网络从原本不被重视的状态扭转为当时备受人们追捧的状态。 1991年，Aihara 等基于之前的推导和实验，提出了一个混沌
人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。
（4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1 ，为稳定平稳状态。 X X
介绍人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经