神经网络与 matlab 仿真
摘要
随着技术的发展，人工神经网络在各个方面应用越来越广泛，由于 matlab 仿
真技术对神经网络的建模起着十分重要的作用，因此，本文通过讨论神经网络中基
础的一类——线性神经网络的 matlab 仿真，对神经网络的 matlab 仿真做一个基本
的了解和学习。
关键词：人工神经网路 matlab 仿真 线性神经网络
1 神经网络的发展及应用
人工神经网络（ Artificial Neural Network ，简称 ANN）是一种高度并行的
信息处理系统，它具有高度的容错性，自组织能力和自学习能力；它以神经科学的
研究成果为基础，反映了人脑功能的若干基本特性，对传统的计算机结构和人工智
能方法是一个有力的挑战，其目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，进
而应用于人工智能系统。
1.1 神经网络的研究历史及发展现状
神经网络的研究已有较长的历史。 1943 年，心理学家 McCulloch 和数学家
Pitts 合作提出形式（兴奋与抑制型）神经元的数学模型（ MP模型），开创了神经
科学理论研究的时代。 1944 年， Hebb提出了神经元连接强度的修改规则，它们至
今仍在各种神经网络模型中起着重要作用。 50 年代末 60 年代初，开始了作为人工
智能的网络系统的研究。 1958 年，F.Rosenblatt 首次引进了模拟人脑感知和学习
能力的感知器概念，它由阈值性神经元组成。 1962年， B.Widrow 提出的自适应线
性元件（ adaline ），具有自适应学习功能，在信息处理、模式识别等方面受到重
视和应用。在这期间，神经网络大都是单层线性网络。此时，人们对如何解决非线
性分割问题很快有了明确的认识，但此时，计算机科学已被人工智能研究热潮所笼
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