[课件]人工神经元计算方法PPT
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轴突和树突共同作用，实现了神经元间的信息传递。轴突的末端与树 突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发 送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输 入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。无论什么时候达到阈值 电平，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入 轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。越来越明显的证据表明，学 习发生在突触附近，而且突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下 一个神经元的兴奋或抑制。
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这
种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往
往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工 神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
2021/5/11
8
生理神经元的结构
大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。 突分两类， 即轴突(axon)和树突(dendrite)，如图所示。轴突是个突出 部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。 树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突 相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
1957年罗森勃拉特（Rosenblatt）提出的感知机 （Perceptron）模型是该领域的一个重要进展，第一次 把神经网络研究从纯理论的探索付诸于工程实现。
2021/5/11
4
20世纪60年代以后，由于数字计算机技术的飞速发展以及人工神 经网络在对布尔逻辑中的异或等简单非线性问题的分类时所表现 的无能为力，使得人工神经网络的研究陷入了低潮。此外，明斯 基（M.Minsky）等在1969年出版了“Perceptron”一书，该书对感 知器得出了悲观的结论，以至使不少学者从神经网络转向其他研 究领域。
2021/5/11
7
人工神经网络的优越性：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的
图像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。自学习功能对于预测 有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提 供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
2021/5/11
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生理神经元的功能 脑神经生理学研究结果表明，每个人脑大约含有1011-1012个
神经元，每一神经元又约有103-104个突触。神经元通过突触形成 的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极 其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。
2021/5/11
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8.2 人工神经元的基本构成
2021/5/11
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8.1 概述
人工神经网络的特点：
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元， 故有很强的鲁棒性和容错性； (3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； (4)可学习和自适应不知道或不确定的系统； (5)能够同时处理定量、定性知识。
使人们从新认识到了神经网络的巨大潜力。目前神经网络在自动
控制、模式识别、优化计算、数据压缩、股票预测等各个领域都 得到成功的应用。
2021/5/11
5
神经网络的结构及其分类
对神经网络的描述可从下面三个最主要的方面进行，即 神经网络的网络结构、信息传递方向和学习规则。对于 网络结构一般可分为单层网络和多层网络。从信息传递 方向来看，神经网络可分为前馈和反馈型两类。如果把 神经网络看成一个生命体的话，网络结构就是这个生命 体的外壳或躯体，网络的学习规则就是这个生命体的灵 魂和智能所在。网络的学习规则一般可分为误差纠正学 习、Hebb规则学习和竞争型学习等。再则，根据网络 的学习方式可将神经网络分为有教师监督型的和无监督 型的两类。另外，组成神经网络的神经元的输入输出特 性也是影响网络功能的重要指标。
2021/5/11
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பைடு நூலகம்
8.1 概述
神经网络的发展历程
神经网络是指将具有一定处理能力的单元按一定方式相 互联结，用以模仿人类大脑的结构和功能的系统。
关于神经网络的研究可追溯到上世纪的40年代。1943年， 美国心理学家麦克洛奇（McCulloch）和数理逻辑学家 皮兹（Pitts）在数学生物物理学公报（Bulletin of Mathematical Biophysics）上发表了关于神经网络的数 学模型。这个模型现在被称为M－P模型。他们总结了 神经元的一些基本生理特性，提出神经元形势化的数学 描述和网络的结构方法，从而开创了神经计算的时代。
x1 w1
x2 w2 … xn wn
∑ net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn）
联接权：W=（w1，w2，…，wn）T
网络输入： 向量形式：
net=∑xiwi net=XW
2021/5/11
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人工神经元计算的应用
人工神经元计算在许多不同领域的诸多方面都有广泛的应用，例 如，工业、金融、通信和环境等等领域。在工业领域，应用包括 运动控制、质量控制、生产规划、故滩诊断等方面。在金融与财 政领域，应用包括市场预测与建模、投资决策、信贷分析等方面， 在通信领域，应用包括信号分析与处理、数据压缩、口语实时翻 译等方面。在环境领域，应用包括天气预报、资源管理等方面。
人工神经元计算方法
内容概况
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
第八章
第九章 第十章
绪论 设计方法学 优化设计 可靠性设计 有限元法 机械动态设计 计算机辅助设计
人工神经元计算方法
遗传算法 智能工程
2021/5/11
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第八章 人工神经元计算方法
8.1 概述 8.2 BP网络 8.3 实例
然而，即使在低潮时期，仍有一批学者坚持着他们的研究。经过 一段潜心研究和理论积累后，进入20世纪80年代神经网络开始复 兴。1982年至1986年，美国物理学家霍谱菲尔德（Hopfield）陆续 发表了几篇有影响的论文。他在网络中引入能量函数的概念，成 功地解决了组合优化难题旅行商问题。1986年，鲁姆尔哈特 （Rumelhart）和麦克劳提出了多层网络的反向传播学习算法，即B －P神经网络。利用该网络可以对任意非线性函数进行逼近，从而 解决了感知器所不能解决的非线性分类问题。这些突破性的进展，
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这
种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往
往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工 神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
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生理神经元的结构
大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。 突分两类， 即轴突(axon)和树突(dendrite)，如图所示。轴突是个突出 部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。 树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突 相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
1957年罗森勃拉特（Rosenblatt）提出的感知机 （Perceptron）模型是该领域的一个重要进展，第一次 把神经网络研究从纯理论的探索付诸于工程实现。
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20世纪60年代以后，由于数字计算机技术的飞速发展以及人工神 经网络在对布尔逻辑中的异或等简单非线性问题的分类时所表现 的无能为力，使得人工神经网络的研究陷入了低潮。此外，明斯 基（M.Minsky）等在1969年出版了“Perceptron”一书，该书对感 知器得出了悲观的结论，以至使不少学者从神经网络转向其他研 究领域。
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人工神经网络的优越性：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的
图像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。自学习功能对于预测 有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提 供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
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生理神经元的功能 脑神经生理学研究结果表明，每个人脑大约含有1011-1012个
神经元，每一神经元又约有103-104个突触。神经元通过突触形成 的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极 其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。
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8.2 人工神经元的基本构成
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8.1 概述
人工神经网络的特点：
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元， 故有很强的鲁棒性和容错性； (3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； (4)可学习和自适应不知道或不确定的系统； (5)能够同时处理定量、定性知识。
使人们从新认识到了神经网络的巨大潜力。目前神经网络在自动
控制、模式识别、优化计算、数据压缩、股票预测等各个领域都 得到成功的应用。
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神经网络的结构及其分类
对神经网络的描述可从下面三个最主要的方面进行，即 神经网络的网络结构、信息传递方向和学习规则。对于 网络结构一般可分为单层网络和多层网络。从信息传递 方向来看，神经网络可分为前馈和反馈型两类。如果把 神经网络看成一个生命体的话，网络结构就是这个生命 体的外壳或躯体，网络的学习规则就是这个生命体的灵 魂和智能所在。网络的学习规则一般可分为误差纠正学 习、Hebb规则学习和竞争型学习等。再则，根据网络 的学习方式可将神经网络分为有教师监督型的和无监督 型的两类。另外，组成神经网络的神经元的输入输出特 性也是影响网络功能的重要指标。
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பைடு நூலகம்
8.1 概述
神经网络的发展历程
神经网络是指将具有一定处理能力的单元按一定方式相 互联结，用以模仿人类大脑的结构和功能的系统。
关于神经网络的研究可追溯到上世纪的40年代。1943年， 美国心理学家麦克洛奇（McCulloch）和数理逻辑学家 皮兹（Pitts）在数学生物物理学公报（Bulletin of Mathematical Biophysics）上发表了关于神经网络的数 学模型。这个模型现在被称为M－P模型。他们总结了 神经元的一些基本生理特性，提出神经元形势化的数学 描述和网络的结构方法，从而开创了神经计算的时代。
x1 w1
x2 w2 … xn wn
∑ net=XW
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。
输入：X=（x1，x2，…，xn）
联接权：W=（w1，w2，…，wn）T
网络输入： 向量形式：
net=∑xiwi net=XW
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人工神经元计算的应用
人工神经元计算在许多不同领域的诸多方面都有广泛的应用，例 如，工业、金融、通信和环境等等领域。在工业领域，应用包括 运动控制、质量控制、生产规划、故滩诊断等方面。在金融与财 政领域，应用包括市场预测与建模、投资决策、信贷分析等方面， 在通信领域，应用包括信号分析与处理、数据压缩、口语实时翻 译等方面。在环境领域，应用包括天气预报、资源管理等方面。
人工神经元计算方法
内容概况
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
第八章
第九章 第十章
绪论 设计方法学 优化设计 可靠性设计 有限元法 机械动态设计 计算机辅助设计
人工神经元计算方法
遗传算法 智能工程
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第八章 人工神经元计算方法
8.1 概述 8.2 BP网络 8.3 实例
然而，即使在低潮时期，仍有一批学者坚持着他们的研究。经过 一段潜心研究和理论积累后，进入20世纪80年代神经网络开始复 兴。1982年至1986年，美国物理学家霍谱菲尔德（Hopfield）陆续 发表了几篇有影响的论文。他在网络中引入能量函数的概念，成 功地解决了组合优化难题旅行商问题。1986年，鲁姆尔哈特 （Rumelhart）和麦克劳提出了多层网络的反向传播学习算法，即B －P神经网络。利用该网络可以对任意非线性函数进行逼近，从而 解决了感知器所不能解决的非线性分类问题。这些突破性的进展，