神经网络

神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。

神经网络的基础在于神经元。

神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。

大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了神经网络。神经网络是一个高度非线性动力学系统。虽然，每个神经元的结构和功能都不复杂，但是神经网络的动态行为则是十分复杂的；因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象。

神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(ArtificialNuearlNewtokr)s,是对人类大脑系统的一阶特性的一种描。简单地讲,它是一个数学模型。神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点：

1．并行分布处理。

2．高度鲁棒性和容错能力。

3．分布存储及学习能力。

4．能充分逼近复杂的非线性关系。

在控制领域的研究课题中，不确定性系统的控制问题长期以来都是控制理论研究的中心主题之一，但是这个问题一直没有得到有效的解决。利用神经网络的学习能力，使它在对不确定性系统的控制过程中自动学习系统的特性，从而自动适应系统随时间的特性变异，以求达到对系统的最优控制；显然这是一种十分振奋人心的意向和方法。

人工神经网络的模型现在有数十种之多，应用较多的典型的神经网络模型包括BP神经网络、Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络。

资料1．人工神经网络理论基础

包括：

（1） PDP(Parallel Distribated Processing)模式

（2） 容限理论

（3） 网络拓扑

（4） 混沌理论

1、PDP模式

PDP模式是一种认知心理的平行分布式模式。认知是信息处理过程，并且是知觉、注意、记忆、学习、表象、思维、概念形式、问题求解、语言、情绪、个性差异等等有机联系的处理过程。PDP模式是一种接近人类思维推论的模式。人脑中知识的表达是采用分布式的表达结构，人脑的控制是实行分布式的控制方式。相互作用、相互限制是PDP模式的基本思想，平行分布是PDP模式的基本构架。

PDP模式的实施，需要一种合理的表示方法，其中一种表示方法便是人工神经网络表示法。即采用类似于大脑神经网络的体系结构，在这种基本体系结构下，使人工神经网络经过学习训练，能适应多种知识体系。

参考：http://gamejedi.cn/bbs/dispbbs.asp?boardid=7&id=924&star=1&page=2

资料2．神经网络模型

信息加工模型有助于理论家把其理论假设进一步细致化、具体化。然而正如我们在第一节所讨论过的，遵循联结主义传统的学者对比提出了反对意见，认为这一模型假设认知过程是继时性流动，而事实并非总是如此，（参见Rumelhart, Hinton,和 McClelland, 1986），至少有一些认知过程更可能是同时发生的。比如说司机开车时可同时与人讲话。一种用得越来越多的模型是神经网络模型（或称并行分布模型）。这类模型认为不同的认知过程可以同时发生，这一假设与人们的主观感觉相一致：许多东西同时出现在脑海中。这一假设还与我们已知的大脑神经的操作相一致。

神经网络模型假设有一系列相互连接的加工单元，而且这些单元的激活水平是不同的。根据不同的传播规则，激活从一个单元传播到与之相连的其它单元。

参考：http://jpkc.ecnu.edu.cn/jxcg/931045/stu/ygg02/gg021/gg02102/gg02102c.htm

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