人工神经网络及其应用总论

人工神经网络及其应用总论

【摘要】本文介绍了人工神经网络的概念，主要讲述了人工神经网络的特征、基础知识、一般结构和分类，进一步说明了人工神经网络学习和训练，模型的

建立过程，最后综述了其应用。

【Abstract】This paper introduces the concept of artificial neural networks ，mainly discusses the features,base knowledges,the general structure and classification of artificial neural networks.And it further illustrates the artificial neural networks' learning, training,the process of model building.finally it introduces the applications of artificial neural networks．

【关键词】神经网络 人工智能

【Kay words】Artificial Neural Networks Artificial intelligence

0 引言

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)，是由大量处理单元(即神经

元Neurons)广泛连接而成的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的

基本特征。人工种经网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息处理的功能。它是根值于神经科学，数学．统计学、物理学、计算

机科学及工程等学科的一种技术[1]。人工神经网络是计算智能和机器学习研究中

最活跃的分交之一。

1 神经网络概念

lech-Nielsen将神经网络定义为一个并行、分布处理结构，它由神经元及其称

为联接的无向讯号通道互连而成。这些神经元具有局部内存，并可以完成局部操

作。每个神经元有一个单～的输出联接，这个输出可以根据需要被分支成希望个

数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应神经元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。神经元的输出信号可以是任何需要的数学模

型，每个神经元中进行的操作必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仪依赖于

经过输入联接到达神经元。

人工神经网络(ANN)与基于传统模型的方法相比，它具有非线性、数据驱动并自

适应等特点。它是建模强有力的工具，尤其是当基本数据之间的关系未知时，其

显威力。ANN能够辨识和学习输入数据集和相应目标值之间的关系。训练后，ANNs