神经网络专家系统(冯定编著)思维导图
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
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3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
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4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
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人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
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关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
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基于神经网络的融合算法
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局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
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局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
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仿真结果
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仿真结果
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2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
最新神经网络诊断原理教学课件PPT幻灯片课件
4.2.1中心 的确定
常用的为K-均C j值算法具体过程为：
1）初始化所有的聚类中心 ；
2）如果
C 则j 将样本 划归到i
类。 XpCi m jinXpCj
Xp
3计算各类样本的均值
C j
1 N
X pj
X
p
式中 N j 为第j类的样本数。
4）重复步骤2）和3）直至所有聚类中心不在 变化。
是X第u jx个1j,x隐2,含x层n节是点R的BF输网出络；的输是入高数C斯j据核向函量；
数的中心值；h为隐含层RBF节点数； 为
半径 。j
输出分布符合3 原则。
注：影响RBP网络性能的关键因素是基函 数中心的选取而非所采用的的非线性激活 函数的形式。
4.2 RBP网络学习算法
学习过程：
1）确定每个RBP网络单元的中心 C j 和半径 ；
1)
Wj yj XW
j
2)
W j yjXy2 jW j
当权重不再调节时，对于Hebb规则 W j 趋于X
的均值；对于修正的Hebb2)规则
Wj
对于Hebb和修正的Hebb规则，其权解的最
终放向与输入的相关阵C的最大特征值所对
应的特征向量的方向一致或相反。
6.2无监督竞争学习
“胜者为王”的学习规则
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层 （逐层）－>输入层 其主要目的是将误差信号沿原来的连接通路返回， 修改各层的权重，使得误差信号最小。
对单样本学习的BP算法由推到可知第L-1层的信号误
差 L 1是由输出层的误差信号 L 经输出层权重 W L 反向
传播计算所得。
l Dfl Wl1 l1 l1,2,,L1（7.11）
最新神经网络、模糊控制及专家系统第五章_ppt课件-药学医学精品资料
2. 遗传学习控制
例：函数优化问题。设有函数f(x)=x2，求其在区间[0， 31]的最大值。
1、确定适当的编码，把问题的可能解表示为染色体数字
串，因为只有一个决策变量x，其取值范围为[0，31]，
使用5位无符号二进制数组成染色体数字串，即可表达
变量x，以及问题的解答方案。
2、选择初始种群，通过随机的方法产生由4个染色体数 字串组成初始种群。（表5-4）
字串：
A` 1 1 0 1 0 0
第一节 学习控制
2. 遗传学习控制
（3）变异运算
模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引 起的基因突变，它以很小的概率随机地改变遗传基因（ 表示染色体的符号串的某一位）的值。
若只有选择和交换，而没有变异操作，则无法在初 始基因组合以外的空间进行搜索，使进化过程在早期就 陷入局部解而终止进化过程。
所 选 染 色 体 号 3 7 10 3 1 3 7
2. 遗传学习控制
（2）交换运算
它模拟生物进化过程中的繁殖现象。通过两个染色体 的交换组合，来产生新的优良品种。例如，从匹配集中取 出的一对染色体为：
染色体 A 1 1 0 1 0 1 1 0
染色体 B
01011001
随机产生的一点交换位置是5，交换染色体A、B中染色体右 边的部分—110和001，得到两个下一代（子孙）染色体数
复制后交换 交换配对 交换位置
集种群 （随机选择） （随机选择）
0110∣1
2
4
1100∣0
1
4
11∣000
4
2
10∣011
3
2
和
平均
最大
新种群 x
01100 11001 11011 10000
神经系统笔记之欧阳组创编
神经系统思维导图神经系统小脑大脑组成，神经元及垂直柱脑脊膜及脑脊液神经系统详细内容中枢神经系统，大脑和小脑的灰质位于表层——皮质灰质：神经元胞体集中的结构。
白质：不含神经元胞体，只有神经纤维的结构。
白质内,神经元胞体集中而成的一些团块——神经核(团)周围神经系统中神经节/神经丛：神经元胞体集中的结构Structure大脑胼胝体间脑（丘脑和下丘脑）脑干：中脑，小脑，脑桥，延髓脊髓大脑皮质中的神经元数量庞大，种类丰富都是多极神经元，主要可分为高尔基I型神经元和高尔基II 型高尔基Ⅰ型神经元•大型锥体细胞•中型锥体细胞•梭型细胞1、轴突组成投射纤维，发向脑干或脊髓。
2、轴突组成联合传出纤维，发向大脑皮质同侧或对的其他区域，把该区域形成的信息传递出去。
高尔基II 型神经元大量的颗粒细胞（是脑皮质中间神经元）：水平细胞、星形篮状上行轴突等。
主要接受来自神经系统其他部位传入的信息，并加以综合、贮存或传递给高尔基Ⅰ型神经细胞。
锥体细胞占神经细胞66%，长三角锥状胞体，向皮质表面发出单一的顶树突，向皮质深处发出多根底树突和一根长轴突树突上均有无数的棘，并随树突远离胞体而增多，这些棘是形成轴—树突触之处。
一根长轴突自轴丘发出，一些形成联络纤维，另一些则形成投射纤维。
颗粒细胞数量最多，散于皮质内。
胞体小，形态不一，多呈三角或多形。
梭形细胞从胞体上下两极发出树突。
而轴突从胞体中下部发出，进入髓质，与锥体细胞一样形成投射纤维或联络纤维。
分子层:细胞小而少,主要是水平细胞和星形细胞组成 .• 外颗粒层:许多星形细胞和少量小锥体细胞构成 .• 外锥体细胞层:许多中小型锥体细胞和星形组成 .• 内颗粒层:细胞密集,多是星形细胞 .• 内锥体细胞层:由大,中型锥体细胞组成，在中央前回有称Betz 细胞的巨大锥体细胞• 多形细胞层:梭形细胞为主,还有锥体细胞和颗粒细胞分子层• 位于大脑皮质的最表面。
神经元较少，主要是水平细胞和星形，水平胞的树突和轴与皮质表面平行分布；还有许多与皮质表面平行的神经纤维。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
专家系统-智能科学网站
2019/11/2
史忠植 人工智能：专家系统
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专家系统工具CLIPS
CLIPS中的知识表示
1. 字段
• 在CLIPS中，把从键盘或文件读入的一组有特定意义的
2019/11/2
史忠植 人工智能：专家系统
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专家系统的工作过程
2019/11/2
目标问题分析
根据目标问题集聚知识 形成解决问题的假设方案集 对假设方案集进行排序 选择最优方案执行之
Y
问题已解决？
N
还有其它方案
N
？
Y
选择下一个方案并执行
史忠植 人工智能：专家系统
知识库
成功结束 失败结束
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专家系统开发工具
字符叫做一个“令牌（token）”，它是CLIPS的基本
语言符号单位。
• 字段（field）是由一组令牌组成的，是CLIPS中知识 表示的基本单位。字段可以是常量也可以是变量， CLIPS有七种字段，它们是CLIPS的原始数据类型：整
型（Integer）பைடு நூலகம்浮点型（Float）、符号型（Symbol
）、字符串型（String）、外部地址（External address）、示例名（Instance name）和示例地址（ Instance address）。
• 1977年，基于关幼波先生的经验，研制成功了我国第一个“中医 肝病诊治专家系统”。
• 1985年10月中科院合肥智能所熊范纶建成“砂姜黑土小麦施肥专 家咨询系统”， 这是我国第一个农业专家系统。
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
人脑中的神经网络结构
人脑中的神经网络结构人脑中的神经网络结构是一个庞大而复杂的系统，它由数十亿个神经元和数万亿条神经元之间的连接组成。
这些连接形成了一张错综复杂的网络，用于处理信息、控制行为和认知。
人类神经系统的核心部分是大脑，它被认为是人脑中最重要的神经网络结构之一。
大脑分为左右两个半球，每个半球又进一步细分为若干个叶状回。
每个叶状回上有许多的脑细胞，这些细胞密集地连接在一起，形成了复杂的神经回路。
神经细胞基本单位是神经元，它们有着特殊的形态和功能。
神经元之间通过突触连接起来，信息在神经元之间通过化学和电信号的传递进行交流。
这种交流方式是通过突触结构中的神经递质释放和接收来完成的。
神经网络结构的基本原理是信息传递。
当一个刺激到达神经元时，神经元会将这个信息通过突触传递给其他神经元。
这种信息传递可以是兴奋性的，也可以是抑制性的。
通过这种兴奋和抑制的交替，神经网络能够实现信息的处理和传递。
人脑中的神经网络结构可以分为多个层次。
在最基本的层次上，有大脑皮层、边缘系统和脑干。
大脑皮层是人类智力和认知的主要中枢，负责处理感知、记忆和思维等高级功能。
边缘系统则负责控制运动、生理反应和情绪等底层功能。
脑干位于大脑的底部，调节睡眠、呼吸和消化等基本生理功能。
在大脑皮层内部，神经网络进一步分为多个功能模块。
这些模块专门处理特定的感知和认知任务，例如视觉、听觉、语言和运动控制等。
每个模块内部的神经元互相连接，形成了一个局部的神经网络。
除了这种局部的连接，大脑中还存在着长程的连接。
这些连接将不同的脑区连接起来，形成了多个功能模块之间的信息传递通路。
这些通路在人类思维和学习中起着重要的作用，例如记忆的形成和知识的获取等。
总体而言，人脑中的神经网络结构是一个高度复杂和精密的系统。
它具有自组织和自适应的特性，能够根据外界的环境和需求进行调整和优化。
通过研究人脑中的神经网络结构，我们可以更好地理解人脑的工作原理和认知机制，进而深入研究和开发人工智能和机器学习等领域。
脑神经网络图谱构建及其认知过程
脑神经网络图谱构建及其认知过程人类的大脑是一个异常复杂而精密的器官，是我们思考、学习和理解世界的中枢。
在了解人脑如何工作的过程中，构建脑神经网络图谱以及深入研究其认知过程变得越来越重要。
本文将探讨脑神经网络图谱的构建方法以及它在认知科学中的应用。
脑神经网络图谱是指对人脑中神经元之间的连接进行绘制和描述的方法。
它是基于现代神经科学的进展和技术手段，如脑成像技术和遗传学研究，来理解人脑的组织和功能的重要工具。
构建脑神经网络图谱的关键在于收集人脑连接的信息，并将其可视化为图形表示。
构建脑神经网络图谱的第一步是收集数据。
这可以通过使用非侵入性的脑成像技术，如功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG），来记录大脑的活动。
这些技术可以提供大脑不同区域之间的连通性信息。
此外，还可以利用色素示踪法和光遗传学技术在动物模型中研究神经元之间的连接。
收集到的数据可以通过分析和处理来构建脑神经网络图谱。
常见的分析方法包括图论分析和机器学习算法。
图论分析可以用来识别神经元之间的模式和特征，如神经元簇和功能模块。
机器学习算法则可以辅助识别和分类连接模式，并预测脑神经网络的组织和功能。
一旦脑神经网络图谱构建完成，它可以用于解析人脑的认知过程。
认知过程是指人类对外界信息进行感知、处理和理解的能力。
脑神经网络图谱可以帮助我们了解人脑在认知任务中的信息传递和处理过程。
通过研究脑神经网络图谱，我们可以揭示不同脑区之间的连接模式和信息传递途径。
这有助于我们理解不同认知任务的脑功能区域，以及它们之间的相互作用。
例如，研究发现，语言处理涉及到大脑中的多个区域，包括布洛卡区和温克尔区。
这些脑区之间的连接模式可以帮助我们理解人类语言的产生和理解过程。
此外，脑神经网络图谱还可以用于研究认知功能障碍的发生机制。
例如，通过比较正常个体和患有阿尔茨海默病或帕金森病等认知障碍的个体的脑神经网络图谱，可以揭示疾病对脑功能的影响。
这有助于识别疾病的生理基础，进一步指导疾病的诊断和治疗。
人工神经网络
人工神经网络大脑是由约100亿个高度互联的神经元组成的，这些神经元构成一个协同处理的复杂网络结构，即神经网络，成为认知的物质与生理基础。
人工神经网络是模拟大脑构建的计算模型，由大量模拟神经元的处理单元——人工神经元构成，形成一个大规模的非线性自适应系统，拥有学习、记忆、计算以及智能处理能力，可以在一定程度上模拟人脑的信息储存、检索和处理能力。
6.1 感知机6.1.1 感知机模型1957年康奈尔大学的Rosenblatt提出了感知机的概念。
感知机模拟生物神经元，接收一个或者多个输入，处理后输出一个结果。
图6-1是感知机的示意图。
图6-1 感知机示意图感知机可以有一到多个输入，每个输入带有一个权重w，用来表示该输入的i和b构成了感知机的参数集合。
感知机重要程度，每个感知机有一个偏置b，wi计算输入的线性组合(或者叫作预激活)并将其交予激活函数f(a)得到输出y。
激活函数用于模拟生物神经元的激活与非激活状态，通常采用阶梯函数、sigmoid函数和分段线性函数及其变体。
图6-2给出了几种激活函数的定义和图形。
图6-2 几种激活函数6.1.2 感知机学习策略依据训练样本的数据确定wi 和b(不区分的时候统一记为θi)值的过程就是感知机的学习过程，其学习算法基于误差驱动。
首先，将未经学习的θi设置为0或者很小的随机值，然后对训练集中的每个样本进行分类预测，并根据预测结果更新参数值。
参数更新依据式(6-1)进行。
其中是样本j的实际类别;yj (t)是样本j的本次预测类别;xji是样本j的第i个特征;η是控制学习速率的超参数，叫作学习率。
显然，如果预测正确-yj(t)=0，则参数不需要更新，否则更新参数，这种更新规则类似于梯度下降算法。
学习遍历训练集中的每个样本称为一个训练周期(Epoch)。
如果在一个训练周期内对所有样本都分类正确，则模型达到收敛状态，停止训练;否则，进入下一周期，直至模型收敛，或者达到最大训练周期数。
《神经网络第四章》PPT课件
令人满意的结果。
医学PPT
4
1985年Hopfield和D．W．Tank用这种网络模型成 功地求解了优化组合问题中的具有典型意义的旅行 商(TSP)问题，在所有随机选择的路径中找到了其 中十万分之一的最优路径，这在当时是神经网络研 究工作中所取得的突破性进展。
用差分方程表征；
医学PPT
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从系统动力学的观点看，此时的网络已不象误差反 向传播那样只是非线性映射的网络，而是一个反馈 动力学系统。
准确地说．是一个多输入、多输出、带阈值的二态非 线性动力学系统。
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一个抽象的动力学系统，与一个具有实际物理意义
的动力学系统比较，抽象系统的动态过程必定是使 某个与实际系统形式上一致的“能量函数”减小的 过程。
u 这里特别应该注意的是，改变状态的神经元 i，并
不是按顺序进行的，而是按随机的方式选取的。
医学PPT
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下面将Hopfield工作运行规则总结如下：
(1)从网络中随机选取一个神经元ui； (2)求所选中的神经元ui的所有输入的加权总和；
(3)计算ui的第t+1时刻的输出值，即
医学PPT
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(4)ui以外的所有神经元输出保持不变
U＝(u1，u2，…,un) 其中，ui＝1或0 (i＝1，2，…．n)
Hopfield网络的各个神经元都是相互连接的，即每
一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有 其它神经元，同时每个神经元又都接收所有其它神 经元传递过来的信息。
医学PPT
Hale Waihona Puke 15特别值得注意的是，由于Hopfield网络的这种结构 特征，对于每一个神经元来说、自己输出的信号经 过其它神经元又反馈回自己，所以也可以认为