53476《计算智能》第2章PPT
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计算机组成原理第2章计算机硬件基础PPT课件
09.12.2020
17
第2章 计算机硬件基础
三、逻辑函数的化简
【例1】F = ABC + ABC = AB （分配律、互补律）
【例2】F = B + A B D = B （交换律、吸收律）
【例3】F = ABC + ABC + A C = AB(C + C) + AC （分配律）
= AB + AC
一、逻辑运算与逻辑门 1、基本概念 2、3种基本逻辑门 3、其他逻辑运算
09.12.2020
3
第2章 计算机硬件基础
1、基本概念
逻辑常量：逻辑常量只有两个，即0和1，用来表 示两个对立的逻辑状态。 逻辑变量：逻辑变量一般用字母、数字及其组合 来表示，其取值只有两个，即0和1。
在“正逻辑”的数字电路设计中，用低电平信号 （如0.5V）表示逻辑0；用高电平信号（如3V）表 示逻辑1。
2.2 组合逻辑电路及部件 一、组合逻辑电路设计方法 二、二进制加法器 三、算术逻辑运算单元ALU 四、译码器
逻辑表达式： F＝AB＝A·B
逻辑门电路符号：
A
F
B
真值表：
ABF 001
运算规则： 有0就出1 0 1 1
101
110
09.12.2020
11
第2章 计算机硬件基础
或非门（NOR）
逻辑表达式：F＝A＋B
逻辑门电路符号：
A
F
B
真值表：
ABF 001
运算规则： 有1就出0 0 1 0
100
110
09.12.2020
（互补律）
【例4】F = AB + A C + BC= AB + A C （包含律）
计算智能综述PPT幻灯片
描述某一智能行为
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
算法
以计算理论、计算技术和计算工具研究对象模型的 核心CI研究对象是具有以下特征的数学模型
特征：具有计算功能的算法，一般应具有数值构造 性、迭代性、收敛性、稳定性和实效性
➢ 数值构造性：解是由数值量构造的 ➢ 迭代性：计算公式上表现为递推，理论上表现为动力学
BI⊃AI⊃CI
模糊集表示和 模糊逻辑技术
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能（Computational Intelligence，CI） 三层次智能关系——另一种观点
AI和CI是不同的范畴，虽然它们之间有部分重合， 但CI是一个全新的学科领域
无论是生物智能还是机器智能，CI都是最核心部分， 而AI是外层
什么是计算智能？
计算智能（Computational Intelligence，CI）
定义
借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、细胞网络的机 制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和 人类的智能机制。
J.C.Bezdek：一个系统是计算智能的，当它仅处理低层次的 数据信息，具有模式识别原件，没有使用AI意义上的知识。
性质，算法实现上表现为循环 ➢ 收敛性：算法结束于稳定的结果上（能够找到解） ➢ 稳定性：初始误差在迭代过程中可以得到控制 ➢ 实效性：在有限的存储空间和有效的运算时间内得到有
意义的计算结论
计算智能（Computational Intelligence）
计算智能的研究方法
实验
对算法的有效性、实效性以及效果性能评价，在许 多情况下是借助于实验来进行的，甚至难以用理论 分析来替代的
[课件]智能计算理论PPT
![[课件]智能计算理论PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/d0b8c3a5bceb19e8b8f6ba97.png)
符号主义认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世 纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智 能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎 系统。其有代表性的成果为启发式程序逻辑理论家，证 明了38条数学定理，代表了可以应用计算机研究人的思 维形成，模拟人类智能活动。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
陕西师范大学 计算机科学学院 9
陕西师范大学 计算机科学学院 14
2018/12/9
从符号主义到连接主义：行为主义
行为主义(actionism)，又称为进化主义(evolutionism)或 控制论学派(cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动 作型控制系统。 行为主义认为人工智能源于控制论。控制论思想早在20 世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早 期的人工智能工作者。维纳(Wiener)和麦克洛克 (McCulloch)等人提出的控制论和自组织系统以及钱学 森等人提出的工程控制论和生物控制论，影响了许多领 域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理 论、逻辑以及计算机联系起来。
陕西师范大学 计算机科学学院 10
2018/12/9
从符号主义到连结主义：符号主义
符号主义者，在1956年首先采用“人工智能”这个术语。 后来又发展了启发式算法->专家系统->知识工程理论与 技术，并在20世纪80年代取得很大发展。符号主义曾长 期一枝独秀，为人工智能的发展作出重要贡献，尤其是 专家系统的成功开发与应用，为人工智能走向工程应用 和实现理论联系实际具有特别重要的意义。在人工智能 的其他学派出现之后，符号主义仍然是人工智能的主流 派别。这个学派的代表人物有纽厄尔(Newell)、西蒙 (Simon)和尼尔逊(Nilsson)等。
《计算智能》课件
计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
05
计算智能课件
9
Publications
IEEE Transactions on Fuzzy Systems This journal is devoted to the theory, design and applications of fuzzy systems, ranging form hardware to software. Emphasis will be given to engineering applications.
4 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization
5 蚁群优化算法 Ant Colony Optimization
6 模拟退火 Simulated Annealing
7 禁忌搜索
Tabu Search
2
第1章 绪论
Preface
Computational Intelligence: A Glimpse History Magazine & Conference People
Company Logo
计算智能
（Computational Intelligence, CI） 中国石油大学（北京） 李莉 uplily@1Content
1 绪论 Preface
2 模糊逻辑 Fuzzy Logic
3 遗传算法 Genetic Algorithm
12
Putlications
IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games The journal is co-sponsored by IEEE CI Society the IEEE Computer Society, the IEEE Consumer Electronics Society and the IEEE Sensors Council.
《计算智能》PPT课件
编辑ppt
17
4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
编辑ppt
11
4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多 层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
6
4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
高级人工智能计算智能课件
总结词
人脸识别技术是AI在生物识别领域的重要应用，尤其在安防领域具有不可替代的作用。
详细描述
人脸识别技术通过比对数据库中的人脸信息和实时采集的人脸图像，实现身份验证和监控等功能。在安防领域，该技术广泛应用于门禁系统、视频监控等场景，提高了安全防范的效率和准确性。
感谢观看
THANKS
个性化学习
通过机器学习和自然语言处理技术对学生的作业、考试等进行评价和分析，提高教育评估的准确性和效率。
智能评估
借助人工智能技术提供在线课程、学习辅导等服务，打破时间和空间的限制，让教育资源更加公平地分配。
在线教育平台
案例分析与实践
AlphaGo是围棋领域的AI代表，其技术解析涉及深度学习和蒙特卡洛树搜索等关键技术。
人工智能的层次
弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，分别指机器在特定领域内具有智能、在多个领域内具有智能和全面超越人类智能的机器智能。
起步阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出现，机器开始模拟人类的某些简单智能行为。
发展阶段
20世纪80年代，专家系统、自然语言处理等应用开始出现，人工智能技术逐渐成熟。
药物研发
利用大数据和机器学习技术对金融市场和投资组合进行风险评估和预测。
风险评估与管理
基于人工智能技术为客户提供个性化的投资建议和资产配置方案。
智能投顾
通过机器学习算法检测和预防金融欺诈行为，保障金融交易的安全。
反欺诈
1
2
3
利用人工智能技术分析学生的学习行为和特点，为每个学生提供定制化的学习资源和建议。
不公平与歧视
在许多情况下，人工智能的决策过程并不透明，如何提高决策过程的透明度，让人们更好地理解其工作原理？
人工智能课件20 计算智能 Part2
✓ A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3
✓ ¬A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3
= 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
西安电子科技大学
模糊集合上的运算定律
❖幂等律 A A A, A A A
数，即 μA : U→[0,1] 或 u→μA(u)
则称μA为定义在U上的一个隶属函数，由μA(u)(u∈U)所 构成的集合A称为U上的一个模糊集，μA(u)称为u对A 的隶属度。
西安电子科技大学
模糊集
❖ 模糊集的例子
✓ 论域U={1,2,3,4,5}，用模糊集表示“大”和“小”。 ✓ 解：设A、B分别表示“大”与“小”的模糊集，μA ，
A , A
❖复原律 A A
❖摩根律 A B A B, A B A B
西安电子科技大学
模糊集的λ水平截集
❖ λ水平截集的定义：
✓ 设A是论域U上的模糊集，λ∈[0,1]，则称普通集合 Aλ = { u | u∈U, μA(u)≥λ }
为A的一个λ水平截集，λ称为阈值或置信水平。 ✓ 阈值λ越大，其水平截集Aλ越小。当λ＝1时，Aλ最小，
❖ 模糊度是模糊集的模糊程度的一种度量 ❖ 设A是论域U上的模糊集，记作A∈F(U) ，d是定义在
F(U)上的实函数，如果它满足以下条件：
✓ (1) d(A)∈[0,1]; ✓ (2)当且仅当A是一个普通集合时，d(A) = 0； ✓ (3)若A的隶属函数μA(u)≡0.5，则d(A) = 1; ✓ (4)若A, B∈F(U) ，且对任意u∈U，满足μB(u)≤μA(u)
AI计算智能资料PPT学习教案
AI计算智能资料
会计学
1
内容
第5章 计算智能 1、概述 2、神经网络 3、模糊计算 4、遗传算法
第1页/共82页
5.1 概述
现代科技发展的一个显著特点就是学科间的交叉、渗透和 促进。(如生物信息学)
计算智能是另一个有说服力的示例。 计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算 、蚁群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。 反映了多学科交叉与集成的发展趋势。
实际应用：计算机视觉、自然语言理解、优化计算、智能控制等。
第23页/共82页
人工神经网络的特性：
并行分布处理：并行结构，耐故障。(实时、动态) 非线性映射：任意非线性映射能力。(非线性问题) 通过训练进行学习：通过数据记录进行训练，能处理由数学
模型或描述规则难以处理的问题。 适应与集成：自适应和信息融合能力。(复杂、大规模、多变量) 硬件实现：快速和大规模处理能力。(并行处理)
第2页/共82页
通过人工方法模仿人类智能已有很长历史（如仿生学的众多成果）,都 是人类人工模仿智能的典型例证，而现代人工智能领域则力图抓住智能 的本质。
人工神经网络（ANN）主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播 (BP)网络训练多层感知器来推广的，将神经网络(NN)归类于人工智能可 能不太合适，而归类于计算智能（CI）应更能说明问题实质。
或者说是一种具有大量连接的并行分布处理器，具有 通过学习获取知识并解决问题的能力，且知识是分布存储 在连接权（对应于生物神经元的突触）中，而不是像常规 计算机那样按地址存储在特定的存储单元中。
第17页/共82页
人工智能的各种学派： 符号（功能）主义：符号逻辑推理 联结（结构）主义：人工神经网络 行为主义：智能行为模拟， “模式-动作” 联结主义的观点：智能的寓所在大脑皮层，是由大量非线
会计学
1
内容
第5章 计算智能 1、概述 2、神经网络 3、模糊计算 4、遗传算法
第1页/共82页
5.1 概述
现代科技发展的一个显著特点就是学科间的交叉、渗透和 促进。(如生物信息学)
计算智能是另一个有说服力的示例。 计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算 、蚁群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。 反映了多学科交叉与集成的发展趋势。
实际应用：计算机视觉、自然语言理解、优化计算、智能控制等。
第23页/共82页
人工神经网络的特性：
并行分布处理：并行结构，耐故障。(实时、动态) 非线性映射：任意非线性映射能力。(非线性问题) 通过训练进行学习：通过数据记录进行训练，能处理由数学
模型或描述规则难以处理的问题。 适应与集成：自适应和信息融合能力。(复杂、大规模、多变量) 硬件实现：快速和大规模处理能力。(并行处理)
第2页/共82页
通过人工方法模仿人类智能已有很长历史（如仿生学的众多成果）,都 是人类人工模仿智能的典型例证，而现代人工智能领域则力图抓住智能 的本质。
人工神经网络（ANN）主要是通过Hopfield网络的促进和反向传播 (BP)网络训练多层感知器来推广的，将神经网络(NN)归类于人工智能可 能不太合适，而归类于计算智能（CI）应更能说明问题实质。
或者说是一种具有大量连接的并行分布处理器，具有 通过学习获取知识并解决问题的能力，且知识是分布存储 在连接权（对应于生物神经元的突触）中，而不是像常规 计算机那样按地址存储在特定的存储单元中。
第17页/共82页
人工智能的各种学派： 符号（功能）主义：符号逻辑推理 联结（结构）主义：人工神经网络 行为主义：智能行为模拟， “模式-动作” 联结主义的观点：智能的寓所在大脑皮层，是由大量非线
最新计算智能ppt课件
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
相关主题
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1, 1,
x≥0 x0
f(x)
1
0
x
-1
阶跃函数
符号函数
人工神经元--激励函数—饱和型函数
1, f (x) kx, 1,
x≥ 1 k
1≤x 1
k
k
x1 k
f(x) 1
0
x
-1
饱和型函数
人工神经元-激励函数-双曲正切函数
f
(x)
tanh(x)
ex ex
ex ex
f(x) 1
0
x
-1
双曲正切函数
参数 逻辑与 逻辑或
表 2.1 逻辑与和逻辑或神经网络结构中参数的选取
1
2
f(x)
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.75
f (x) 0 x 0
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.25
f (x) 0 x 0
逻辑与和逻辑或的实现
人工神经元-激励函数-S型函数
f (x)
1
, 0
1 exp(1 x)
f(x)
β=5.0
1
0.5 β=1
0
x
S型函数
人工神经元-激励函数-高斯函数
f (x) ex2 /2
f(x) 1
-1
0 1x
高斯函数
2、人工神经元网络结构
1 前馈型网络结构 2 反馈型网络结构
人工神经元网络结构---前馈型网络结构
学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数的算法， 使获得的网络结构能够适应实际需要的变化。具体说， 学习规则就是人工神经网络学习过程的一系列规定，包 括调整加权系数的规则、输出误差判定规则等。
学习 规则
人工 神经 网络 主要 算法
感知器 BP网络 RBF网络 Hopfield神经网络
感知器特点
感知器模型时代
学者Resentblatt提出了感知器模型提出了全新的迭代逼近求解方 法，到目前为止一直是人工神经网络的求解模式
复兴时代
前馈型人工神经网络算法的提出并软件成熟，人们对人工神经网络 开始产生了兴趣，特别是误差反向传播神经网络的提出。
多流派，百家争鸣
提出了很多研究成果，有径向基函数神经网络、Hopfield神经网络和 自组织特征映射模型等，最著名的就是深度学习模型
• 连接权值可通过 对训练样本的学 习而自动变化
二、人工神经基本理论
1、人工神经元
1 人工神经元是人工神经网络的基本单元 2 它模拟了大脑神经网络中一个脑细胞结构 3 它是一个多输入、单输出的非线性组件
人的脑细胞结构
人工神经元----人工神经元结构
x1
1
x2 2
i xi n
xn
f ()
输入信号： xi (i 1, 2, , n)
...
3、人工神经网络学习
学习 方法
学习方法也称为训练方法，根据不同的学习环
境人工神经网络的学习方法计可算分智为能有教师学习
（或称监督学习、有指导学习）和无教师学习
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（或称无监督学习、无指导her学e to习ad）d 。your text.
标时，感知器可将其有效分类 6. 单层感知器也可解决简单的非线性问题，如逻辑代数中的基本运算与、或。 7. 多层感知器的训练与学习过程类似于单层感知器，它可以实现许多逻辑功能，如2层感知器可以
实现异或逻辑。目前理论上已经证明，3层或3层以上的感知器可以以任意精度逼近非线性函数。
前馈神经网络---主要算法---感知器
输出信号： y f(I )
n
y
I i xi
i 1
加权系数： i
门限值：
激活函数： f ( )
阈值型函数 . 饱和型函数
双曲正切型函数
S型函数 高斯函数
五种常用的激励函数
人工神经元--激励函数--阈值型函数
1, x ≥ 0 f (x) 0, x 0
f(x) 1
0
x
sgn(x)
f
(x)
前馈型神经网络采用一种单向多层结构，其中每一层包含若干个神经元，同一层 的神经元之间没有互相连接，层间信息的传递只沿一个方向进行。典型的前馈网络有 感知器网络、BP网络以及RBF网络等。是有训练样本的学习，也叫有监督学习或者有 教师学习。
输入层
隐含层
输出层
人工神经元网络结构---反馈型网络结构
反馈型神经网络的输出信号通过与输入连接而返回到输入端，从而形成一个回路。 典型的反馈网络有Hopfield神经网络、自组织特征映射神经网络等。是无训练样本的 学习，也叫无监督学习或者无教师学习。
y j
f
n
i, j xi
j
i1
i, j (t 1) i, j (t)
d
p j
y
p j
xip
前馈神经网络---主要算法---感知器
开始
计算实际 输出
第三步 第四步
初始化参 数
第二步 第一步
第五步
确定输入样本 及其对应的期 望输出
检查
调整加权系数， 返回步骤3输入 下一样本及对应 期望输出
1. 1957年美国计算机科学家罗森布拉特提出了感知器（Perceptron），这是最早的前馈型神经网 络模型。
2. 感知器分单层感知器和多层感知器。 3. 单层感知最简单的前馈网络结构。 4. 单层感知器学习的基本思想是：逐步地将样本输入到网络中，根据输出结果和期望输出之间的
误差来调整网络中的加权系数， 5. 单层感知器特别适合解决线性可分的模式分类问题，当感知器的外部输入为线性可分的两类目
20世纪40年代
人 工
神
1957年
经 网
络
发
20世纪80年代
展 历
程
至今
人工神经网络的特点
• 分布式存储方 式使人工神经 网络具有良好 的鲁棒性和容 错性。
分布式 存储信
息
• 使网络具有非 常强的实时性
并行协 同处理
信息
• 神经元兼有信 息处理和存储 功能
信息处 理与存 储合二
为一
自组织、 自学习
第二章 人工神经网络
主讲：毕晓君教授
本章主要内容
01 概 述
02 ANN基本原理
03 感知器
04 BP、RBF网络
1 人工神经网络是一个算法，简称ANN 2 它模拟了大脑的神经网络结构和功能 3 能够实现非线性函数的数学模型
开创神经科学理论的研究时代
心理学家W.S.McCulloch和数学逻辑学家 W.Pitts通过对生物神经 系统的深入研究联合提出了人工神经网络的第一个数学模型
x p (x1p , x2p , , xnp ) d p (d1p , d2p , , dmp )
初始化参数：权值和最大训 练循环次数
计算 y j
f
n
i, j xi
j
i 1
检查实际输出与期望输出是否相同， 否
是否已经最大循环次数
结束
逻辑与和逻辑或的实现
单层感知器也可解决简单的非线性问题，如逻辑代数中的基本运算与、或。