智能计算：神经网络.docx资源-CSDN文库

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1．人工神经网络简介

近代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是由约一千多亿个

神经元交织在一起的、极其复杂的网状结构，能完成智能、思维、情绪等高

级精神活动。人工神经网络（简称NNS），是以计算机网络系统模拟生物神

经网络的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和

模拟。常用的神经网络模型主要有：前馈网络、反馈网络、自组织网络。人

工神经网络在经济分析、市场预测、金融趋势、化工最优过程、航空航天器

的飞行控制、医学、环境保护等领域都有广阔应用的前景。

1.1 人工神经元模型

人工神经网络有许多种类型，但其基本单元—人工神经元是基本相同

的。人工神经元是生物神经元的简单的模仿、简化和抽象，是一个极其简单

的计算单元（函数）。如图 1 是一个典型的人工神经元模型：

x

w

1

1

x

y

2

x

w

n

n

图 1 人工神经元模型

神经元实现了 R

 R

1

的极其简单的非线性函数：

n





1,

if x

 0





n





  ( )

w x   f Wx  ， 



y

 f

f x 





0, otherwise

i

i





i1

其中 x —输入，Input（来自其它神经元的信号）；

i

—输出，output (轴突上的电信号)；

y

w —权值，weight (突触的强度)；

i

 —阈值、门限，threshold;

—激励函数、传输函数，activation function, transfer function.

f

人工神经元依连接方式不同构成不同的神经网络模型。

1.2 前向型神经网络

将多个神经元有机地连接成一个整体，各神经元接受前一层的输入，并

1

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