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2023-05-26 发布于山东
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神经网络理论基础课件.ppt

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神经网络理论基础神经网络理论基础人脑人的思维由脑完成人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经元约与10^4～10^5个神经元联接，能接受并处理信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理巨系统。人脑可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结构的可塑性，主要反映在神经元之间联接强度的可变性上。人工神经网络人工神经网络是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。人工神经网络信息处理由人工神经元间的相互作用来实现，由联接权来传递，具有学习能力、自适应性、联接强度的可变性。神经网络的分类神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；静态与动态网络 2. 按联接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；再励学习三种从总的方面讲，一般将神经网络分为：前馈、反馈、自组织与随机型四种本章的主要内容 1. 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论基础神经网络理论基础引言生物神经元与人工神经元模型感知器多层前馈网络与BP学习算法自适应线性神经元径向基函数神经网络小脑模型神经网络 PID神经网络全递归型神经网络局部递归型神经网络连续型Hopfeld网络小结