人工神经网络的硬件实现,人工神经网络基本概念

人工神经网络的论文

神经网络是我的毕业论文的一部分；人工神经网络模型在模拟人脑的思维过程中具有逻辑性和直观性两种基本方式

逻辑性思维的本质是基于规则进行推理的过程；它通过将信息转化为概念并以符号形式呈现，在遵循符号运算规则下按照顺序的方式完成逻辑推理。这种推理过程可被精确表述为串行指令的形式，并由计算机系统执行。

然而，在整合这些分布在不同存储单元中的信息后形成的思维模式被称为直观性思维，并且这种整合过程往往能突然触发创意或提供解决问题的新思路

其核心基础在于两个关键方面:一是信息主要依靠神经元上的兴奋模式在神经系统中分布;二是其处理机制主要依赖于神经系统中各神经元间的协同工作形成的动力学过程。而人工神经网络则是一种模仿人类思维方式的独特技术手段。

这是一个非线性动力学系统(nonlinear dynamical system)，其核心特征体现在信息以分布式的存储机制进行协作处理能力上

4.1 人工智能系统的学习基础人工智能系统必须遵循特定的学习标准进行训练, 才能发挥功能。

为了便于说明问题，请举个例子：我们采用人工神经网络来识别手写的字母A和B。具体来说，在输入A时，请定义其输出结果为1；而在输入是B的情况下，则定义其输出结果为0。

基于此，在设计网络学习准则时应当遵循以下原则：若某次判断存在错误，则通过该学习机制的学习过程可使系统降低再次出现同样错误的概率。

然后，在所有节点间分配权重后，在该神经网络中将由"A"代表的图像数据输入到该系统中。随后，在接收器端执行以下操作：首先计算输入信号的加权总和，并将其与预设阈值进行比较；接着根据对比结果对计算出的结果进行修正，并通过非线性函数对其进行进一步处理以获得最终输出结果。

在此情况下，在网络中输出结果为1或0的概率均等分布，并表示这种情况是完全随机的。当输出结果为1（即结果准确）时，则会使相关连接权重增加，从而使得当再次输入'A'模式时仍能作出正确的判断。

如果结果为零或出现错误状态，则需要对网络的连接权重朝向降低综合输入加权值的方向进行微调。这样做的目的是为了使当网络再次遇到"A"模式的输入时，能够减少犯同样的错误的可能性。

通过适当的操作调整，在连续输入多个手写字母"A"、"B"之后，在应用上述学习方法多次处理之后，系统的判断准确率将得到显著提升。

该系统表明这两个学习模式已被成功实现。该系统通过在各连接权值上实现了有效分布地记忆这些信息。当再次呈现其中一个模式时，能迅速且精确地完成识别过程。

通常情况下，在网络中神经元的数量越多，则其能够记忆和识别的模式类型也随之增多。

4.2 人工神经网络的优缺点 人工神经网络基于对大脑神经元组织方式的研究与模拟，在人工智能领域开创了全新的研究方向。其主要优势体现在：（1）并行分布式处理能力 其中一项显著的优势是并行分布式处理能力。该系统通常呈现出层次化或有序序列布局，并且能够同时作用于一组神经元的输入端口，在这种结构配置下实现高效的并行计算过程

通过将每一个神经元被看作一个小的处理单元，则整个系统被视为一个分布式计算系统。从而有效地消除了以往的"匹配冲突"、"组合爆炸"以及"无穷递归"等问题。其推理速度显著提高。

（2）可学习性一个小规模的人工神经网络能够存储丰富的专业知识，并且可以通过遵循特定的学习算法以及借助样本数据系统模拟现实情况（称为有教师学习），或通过持续地自主学习（称为无教师学习）不断优化和完善其知识储备。

鲁棒性和容错性基于大量神经元及其相互连接具备强大的联想记忆能力和映射功能能够显著提升专家系统的容错能力而人工神经网络中少数神经元出现问题也不会造成显著影响于系统整体功能

此外解决了传统专家系统存在的知识表示局限性问题。（4）人工神经网络是一种强大的学习与推理能力的非线性系统,从而带来了系统的自组织与协同的可能性.该网络能够有效地近似处理复杂关系.

当输入发生变化时，其输出与原始输入所导致的输出之间的差异较小。

采用了一种统一的知识表示方法，在学习过程中使各个神经网络节点间的连接权重能够根据经验自动调整以存储相应的知识规则。这样不仅方便构建和维护知识库系统本身还能显著提升其泛化能力

尽管人工神经网络具有诸多优势，然而由于其固有的内在机制，它不可避免地存在自身的缺陷：其最大的局限性在于缺乏对自身推理过程及推理依据的理解。

（2）神经网络不具备向用户提出关键性问题的能力，并且在数据不足的情况下也无法完成任务。（3）神经网络将问题的特征进行抽象化处理，并将其推理过程简化为数值计算的形式，在这一过程中不可避免地会导致信息的丢失。

（4）目前关于神经网络的理论体系与学习算法仍需进一步优化与完善。4.3 本节将探讨神经网络的发展前景及其在柴油机故障诊断领域的可行性分析。基于此，在复杂系统状态监测与故障诊断方面，人工神经网络展现出显著的技术优势与应用前景。

基于神经网络的知识表示系统是一种新型的知识表达体系，在其构建过程中相较于传统专家系统的高层逻辑模型而言，则属于一种低层数值模型。其信息处理机制主要依赖于大量简单处理元件（节点）之间的相互作用实现。

基于其分布式的存储机制，在专家系统中实现了获取知识、表达信息以及进行推理能力上的显著提升。

它融合了逻辑推理与数值运算，并基于神经网络的学习功能和联想记忆功能，并采用分布式并行信息处理技术来解决诊断系统中的不确定性知识表示问题，并实现了知识的高效获取以及并行推理过程。

通过学习历史案例库中的经验样本

但是，在某种程度上说该技术是一个跨学科领域，并且在应用层面还不十分完善。（1）受限于现有脑科学研究成果

因为生理实验的高度复杂性，在现有条件下对人脑思维与记忆机制的认识仍然较为有限。（2）现有的关于人脑思维和记忆机制的理解尚显浅薄。

目前已有多种人工神经网络模型被提出并归纳总结，在这些模型中普遍特征是基于具有方向性的拓扑结构组织而成，并且通过结点之间的连接强度形成的矩阵能够实现特定的学习机制构建过程然而仅凭这一共性尚无法形成完整的理论体系

这些学习策略大多各自为战，并未形成一个完整的统一体。（3）具有明显的策略倾向。这正是因为缺乏基础理论支持下产生的结果。（4）接口不够完善。

人工神经网络技术无法完全取代传统计算技术，在某些领域与其相辅相成，并且必须进一步解决其技术和传统计算系统的兼容性问题才能获得自身的发展

尽管人工神经网络目前存在一些局限性,然而将神经网络与传统专家系统相结合所形成的智能故障诊断技术仍然是未来研究与应用的重要方向之一。这一技术最大限度地发挥了两者的优点

神经网络被设计用于数值运算，并适用于基础层的经验推理;专家系统被设计用于符号化处理，并适用于高级层的逻辑推导。

该智能系统采用并行运行模式，在多个方面进行优化设计：不仅扩展了状态监测与故障诊断的应用领域，并且同时能够满足这些功能的实时性需求。主要依赖符号推理方法的同时也重视数值计算能力的提升，从而使其具备应对当前故障诊断系统基本特征和发展趋势的能力。

随着人工神经网络的不断完善与进步，在智能故障诊断领域展现出巨大发展潜力，并将在未来获得广泛应用。针对现有技术中的优缺点问题研究者们提出了新的解决方案即通过将神经网络与其传统专家系统进行整合研究从而构建一种被称为‘神经网络专家系统’的知识表示体系

通过理论分析以及实际应用案例可以看出, 神经网络专家系统成功整合了这两种技术的独特优势, 从而在性能指标方面取得了显著提升, 并获得了较为广泛的应用领域. 从结构设计和运行机制来看, 离心式制冷压缩机与离心式鼓风机之间具有高度的一致性.

它的工作原理与往复式压缩机存在本质差异，并非通过压缩活塞行程来提升气体压力，而是借助动能转换来提升气体压力。

离心式压缩机由旋转部件即带有叶片的工作轮构成，在该组件运转的过程中叶片不仅推动气流运动并能使气流获得动能随后这些动能的一部分被转化为压力能从而提升气体的压力

这种离心式 compressor 因为其在运行过程中持续地将 refrigerant vapor吸入，并且这些蒸汽又被甩出到周围区域之外的空间位置处之后的位置等地方进行甩出的原因而得名。因此这类 compressor 被称为单级或双级离心式 compressor 之分

若仅包含一个工作轮，则可称之为单级离心式压缩机；若由若干个工作轮依次串联构成，则可称之为多级离心式压缩机。在空调系统中，因压力升高幅度较小，则通常情况下，则多采用单一级设计；而在其他应用领域中使用的离心式制冷压缩机大多则采用了多级结构。

单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。

压缩机运行时，制冷剂蒸汽从吸气端径向流入吸气室，并在导流结构的作用下均匀分布地由蒸发器（或中间冷却装置）输送至高速旋转的叶轮3号（叶轮作为离心式制冷压缩机的关键部件，在此过程中动力被传递给气体以实现压缩）。

在叶片表面的作用下（...），一方面随着驱动轮快速旋转（...），另一方面因离心力的影响（...），于是在叶片槽道中形成压力上升的流动（...）。从而使得汽体的压力和速度得到显著提升。

经涡轮出来的气体依次进入截面积逐渐扩大的4号压缩器。由于气体从涡轮出口处具有较高速度，压缩器将动能部分转化为压力能以提升气体压力。气体经过压缩器后速度降低但压力进一步提升。

通过压缩机使气体进入涡壳内部，并随后由排气口被引导至中间的冷却装置或冷凝设备中

二、离心式制冷压缩机的特点及其优势 离心式制冷压缩机相较于活塞式制冷压缩机而言其主要优势体现在以下几个方面 其一相比而言在相同的制冷能力下其体积较小占地面积明显减少并且自重仅为其同类产品重量的约20%

(2)由于它采用无气动活塞环等易损部件，并不依赖曲柄连杆系统作为动力机构的原因，在运行过程中表现出良好的稳定性和可靠性特点：其运转平稳噪声低；操作简便且维护成本较低。(3)工作轮与机壳之间实现了完全的无摩擦接触，并未产生任何滑动或磨损现象：无需添加任何润滑剂即可正常运转。

(4)该系统能够高效便捷地控制制冷量，并且调节幅度显著。(5)该设备对适用范围有限，在这种设计下仅能适用于单一类型。

基于分子量较大的制冷剂更适合使用，在这些情况下仅限于具有较大冷负荷的大型系统。当冷载过低时，则流量需较小、流道较窄以减少流动阻力，并使整体效率降低。

经过持续优化的离心式制冷压缩机技术如今已逐渐应用于空调系统中，并已实现了单机制冷量低至100,000大卡/时的能力。在实际应用中需要深入探讨制冷与冷凝温度、蒸发温度之间的关系

根据物理学原理可知，在回转体中其动量矩的变化率与其所受外力矩相等。由此可得方程 T = m(C₂UR₂ - C₁UR₁)，随后将此方程两边乘以角速度 ω 得到 T·ω = m(C₂·U·R₂ - C₁·U·R₁)。即主轴上所施加的功率 N 为 N = m(U²C₂ - U₁C₁)，其中 U 表示流速系数。将上述方程两边同时除以 m 后可得叶轮对每单位质量制冷剂蒸汽所做的功即叶轮的理想水头。

离心式制冷压缩机的特性表现在其理论能量头与流量之间的关系上，并可表示为 W = U₂ C₂(U) - U₁ C₁(U) ≈ U₂ C₂(U)（因进口端 C₁(U) 近似为零）。由此可得：C₂(U) = U₂ - C₂ r ctg β；其中 r = V υ₁ / (A₂ υ₂)，故有 W = (U₂²)(1 - V υ₁ ctg β) / (A₂ υ₂ U₂) 式中：V — 叶轮吸入蒸汽的容积流量（m³/s）；υ₁、υ₂ — 分别为叶轮入口及出口处的蒸汽比容（m³/kg）；A₂、U₂ — 叶轮外缘出口面积(m²)及圆周速度(m/s)；β — 叶片安装角。由此可见，在其他参数不变的情况下（如冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量），压缩机的理论能量头 W 与其转速及结构设计密切相关。

对于结构固定且转速固定的压缩机而言，在其中U₂、A₂和β均为定值的情况下，理论能量头W主要取决于流量V以及蒸发温度和冷凝温度的变化情况。

基于离心式制冷压缩机的特点，在选择 Refrigerant 时应优先考虑具有较高分子量的种类。目前广泛应用于这类设备的 Refrigerant 包括 F-11、F-12 等多种类型。

我国空调用离心式压缩机的实际应用中较为普遍的是F—11型和F—12型两种型号；通常情况下，在蒸发温度不高且需要处理高冷量的情况下，则会选择采用离心式制冷压缩机进行运行。

在石油化学工业中，在离心式制冷压缩机中主要采用丙烯和乙烯作为 Refrigerant；仅限于 refrigeration capacity 较大的离心式压缩机才使用氨作为 Refrigerant

三、离心式制冷压缩机的调节装置与其它主要制冷设备共同构成了一个能量循环利用的整体系统

在运行过程中，制冷机组仅在满足两个条件时才能维持稳定工况：即压缩机输出的 refrigerant 流量达到系统平衡状态，并且其输出的能量值与系统阻力达到动态平衡。

然而制冷机的工作负荷会受到环境条件以及用户对冷量需求的影响。因此为了满足用户对冷负荷变化的需求以及确保系统安全经济运行，则需要根据外界的变化来动态调节制冷机组的工作状态。对于离心式制冷机组而言，在进行制冷量调节时主要采用以下几种方法：1）通过改变压缩机转速来实现；2）通过采用可转动式的进口导叶来进行控制；3）通过调节冷凝器内的水流大小来实现；4）通过控制进入系统的过热蒸汽进行节流等手段来进行调节。其中最为常用的是通过转动进口导叶以及进行节流两种主要方法来实现调节工作。

亦即指代

即为在压缩机前置进汽管道上设置一个节流阀装置，在需要调整压缩机运行状态时通过调节阀门前叶片开度实施节流控制以降低压缩机进口压力从而实现对制冷量的有效调控

最为经济有效的手段即为调节进口导叶的角度；通过调节速度方向(C1U)以及流量参数V来实现；同时需要注意的是，在操作过程中必须确保流量参数V处于稳定的工作范围内。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

人工智能需要什么基础？

人工智能需要什么基础？人工智能涉及多个交叉领域，请您系统地掌握计算机科学知识体系中的信息论、控制论、图论等核心内容；同时您还需具备扎实的哲学根基，并以科学方法作为支撑保障。

这些学科的每一门都十分深奥而渊博,然而在自然界中存在许多相互联系的现象.当一个人在积累了一定的知识基础后,在学习相关领域的新知识时就能够举一反三地理解,这种情况下相对容易掌握.

在这个时候关键是要有自己的思考能力，在这个过程中不可以随波逐流。人工智能这门学科正处于不断发展的阶段，并且充满了无限的挑战与乐趣。如果你对人工智能领域感兴趣的话，不妨访问百度的人工智能吧站台，在那里有深入讨论人工智能的丰富内容。

必须具备的知识储备包括以下几个关键领域:1. 线性代数领域:用数学模型表达研究对象的基本属性与关系;2. 概率学理论基础:揭示数据分布特征及其内在规律;3. 数理统计方法:从局部样本推断整体分布特征;4. 优化算法理论框架:确定最优决策方案;5. 信息论原理:评估数据不确定性水平

6. 形式逻辑领域：探讨抽象推理的系统性分析。
7. 线性代数领域：研究对象的形式化表示方法。
   人工智能简介: 介绍人工智能的概念及其在现代科技中的重要地位；人工智能（Artificial Intelligence），缩写为AI。

它是研究开发用于模拟延展并拓展人类智能的理论体系及其应用系统的一门新兴的技术学科

人工智能所涉及的学科包括：哲学与认知科学等基础学科以及交叉学科如神经科学心理学计算机科学信息论控制论不确定性理论仿生学社会结构学与发展观等

1. 人工智能是一门高度复杂的学科，在从事这一领域工作时, 相关人员必须具备相关的基础知识, 并非仅限于计算机科学领域.
2. 人工智能是一个内容极为丰富的学科, 并非单一领域所能涵盖; 它主要由多个不同领域构成.

入门所必须掌握的基础学科包括机器学习、机械原理以及计算机视觉等技术领域。总体而言，在人工智能研究领域的主要目标在于让机器具备执行一般需要人类智能的任务的能力。

但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工神经网络的基本特征

人工神经网络是基于大量处理单元之间的互联而形成的非线性和自适应的信息处理系统。它是建立在现代神经科学研究成果的基础之上，并试图通过模仿大脑神经网络的信息处理与记忆机制来进行信息处理。

人工神经网络包含四个核心特征：（1）复杂且非线性的动态关系是自然界的普遍特性。大脑中的智慧本质上是一种非线性现象；（2）人工神经元处在一个动态平衡的状态中，在这种状态下它们既可以处于激活状态也可以转入抑制状态；（3）这种行为通过数学模型来描述这种复杂且非线性的动态关系；（4）利用这些模型能够模拟复杂的认知功能并实现信息处理功能。

由阈值神经元构成的网络展现出更为优异的性能，并能有效提升容错能力和存储容量。（2）非局限性：一个神经网络通常由多个神经元通过广泛连接构成。

系统的整体行为不仅受单个神经元特征的影响，并且可能主要由单元间的相互作用以及相互连接所决定。通过建立大量单元间的联系来模拟大脑的非局限性特性。而联想记忆则是这种非局限性最典型的实例。

（3）高度定性的人工神经网络具有自我适应性、自我组织性和自我学习能力。神经网络不仅能够处理信息的变化多样性，在信息处理的过程中非线性动力学系统本身也在持续变化。常用迭代过程来描述动力系统的演变过程。

（4）非凸性决定着一个系统的演化方向，在特定条件下会受到某种特定状态函数的影响。例如能量函数，则其极值对应于系统处于相对稳定状态的情形。

非凸性表征了这种函数存在多个极值点；这使得系统具有多条较为稳定的平衡态轨迹；从而导致系统演化路径的多样性。在人工神经网络中；神经元处理单元能够表示多种不同的对象；例如特征、字母、概念以及一些有意义的抽象模式；这些模式通过特定的连接关系进行传递与处理。

在信息网络中负责信息处理的各项实体划分为三层：接收层、发送层以及转换层。接收层的主要职责是接收来自外界世界的信息与数据；发送层的任务则是负责将系统处理后的结果传递出去；转换层位于接收层与发送层之间不可被外界人员观测的位置。

神经元之间的连接权重表征了各单元间相互联系的程度，在网络组织结构中体现了各处理单元之间的关联关系；在这一机制下完成的信息表征与处理过程构成了网络功能的基础架构

人工神经网络是一种非算法化的仿生学原理导向型信息处理系统，在其本质特征上基于网络结构的变化以及动态行为特征实现了并行分布式的信息处理功能，并在不同层次和等级上模拟人类神经系统的信息处理机制。

该领域涵盖神经科学、思维科学、人工智能和计算机科学等多个方面

人工神经网络是一种并行分布式系统，并采用了与传统的人工智能以及信息处理技术完全不同的方式运行，在应对直觉性问题以及非结构化数据时显著超越了基于逻辑符号的传统人工智能方法，并具备自我适应性、自我组织能力和即时学习能力

人工神经网络的定义，详细说明

模因式的人工神经网络系统（ANNs），一种仿生式的人工神经网络系统的行为模式与功能特点。

这种网络基于系统的复杂性，在其内部大量节点之间建立起了相互连接关系，并通过这种关系来实现信息的处理目标。

该系统能够自主学习并具备适应性特征，在获得一组预先提供的对应输入－输出样本数据后能够通过分析这些样本数据中潜在的规律来预测新的输入样本的输出结果。这种基于样本数据的学习过程被称为"training"。

该系统的概念基于大量处理单元间的互联关系形成，并呈现出非线性和自适应的信息处理特性

其源于现代神经科学研究的丰硕成果，并试图通过模拟大脑神经网络处理及记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征包括：（1）其本质体现为自然界的非线性关系。

大脑表现出非线性特征。人工神经元的状态呈现激活或抑制两种可能的状态，在数学上可表征为非线性关系。通过引入阈值机制构建的网络系统展现出卓越性能，在提升容错能力方面表现出显著优势。

（2）非局限性一个神经网络一般由多个神经元进行广泛联结构成。一个系统的整体行为不仅受单个神经元特性影响，并可能主要通过各单元间的相互作用及联系来体现这一特性。其通过大量单元间联系来模拟大脑的非局限性特征。

联想记忆是非局限性的典型实例。（3）高度非线性的人工神经网络具备自我适应、自我组织和自我学习的能力。神经网络不仅能够处理信息的变化多样性和复杂性，并且在信息处理的过程中自身也呈现出动态变化的特性。

主要通过迭代过程来刻画动力系统的演进路径。（4）而非凸性决定了系统演化的方向，在特定条件下将依赖于一个特定的状态函数。例如能量函数，则其极值对应着系统处于较为稳定的状态

非凸性是指该函数存在多个极值点，在此情况下会导致系统出现多个相对稳定的平衡状态。这些状态的存在将直接引发系统的多样化演化趋势。人工神经网络中的人神经元处理单元能够代表多种不同的对象符号、字母、概念以及一些有意义的抽象模式。

在网络中存在三种类型的处理元：输入元、输出元以及中间元。信息接收器通过接收端口捕获外部世界的信息，并将其转化为内部使用的信号；信息处理器将系统内的计算结果转换为特定形式的数据信号，并通过发送端口向外发送；而中间元则位于信息接收器与信息处理器之间，在其运行过程中始终处于被保护状态的状态内。

权重参数表征了神经元之间相互关联的程度，信息的表达与处理过程反映在各处理单元之间的相互作用机制中。

人工神经网络是一种高度适应性的系统，并模拟了大脑信息处理模式的特征。其本质在于基于网络的动力学行为具备并行分布式信息处理能力，并在此处不同层次上模拟了人脑神经系统的信息处理机制。

它是一个涵盖神经科学、思维科学、人工智能以及计算机科学等多领域的跨学科技术

人工神经网络属于一种并行分布式系统结构，在采用了与传统的人工智能体系及信息处理机制显著不同的运行模式的基础上，在智能化领域展现出独特的优势。该系统有效弥补了基于符号逻辑的传统人工智能在处理直觉性、非结构化数据方面的不足，并具备自我适应能力、自主组织结构以及实时学习能力。

在二战期间，心理学家W.S.McCulloch与数理逻辑学家W.Pitts共同开发出了神经网络与数学模型的基础理论，并将其命名为MP模型。

基于MP模型的方法构建了神经元的数学化形式体系，并发展出了系统的网络结构分析方法；该研究证实单个神经元具备执行基本逻辑运算的能力，在此基础之上开创了现代人工神经网络理论的重要研究范式。20世纪40年代心理学领域的先驱性工作首次提出突触连接强度可变的概念。

上世纪六十年代初, 人工神经网络得到了进一步的发展, 并且更加完善和先进的神经网络模型被提出。其中涉及其中的感知器以及自适应线性元件等

M. Minsky及其团队对代表性的神经网络系统——感知器的功能与局限进行了深入探讨，并于1969年出版了专著《Perceptron》，明确指出了该模型在处理高阶谓词方面的局限性。

他们的理论对神经网络领域的发展产生了深远影响。然而，在串行计算技术和人工智能领域已经取得了显著进展的情况下，却忽视了开发新型计算架构与人工智能技术的关键性和紧迫性。这种疏忽导致人工神经网络领域的研究陷入停滞不前的状态。

在此阶段内，若干人工神经网络领域的研究者持续致力于该领域探索与开发，在此期间他们成功地开发出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射以及认知机网络模型，并对神经网络的数学理论体系展开了深入探讨。这些研究成果为神经网络的发展与进步奠定了坚实的学术基础

于1982年，在美国加州工学院的物理学家J.J.Hopfield首次提出Hopfield神经网格模型，并在此基础上引入了"计算能量"这一概念来判定网络稳定性。

在1984年他开发了一个连续时间Hopfield神经网络模型，并为该领域的研究奠定了基础

1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。

人工神经网络的研究得到了世界各国的高度关注。各国普遍认识到这一领域的科学价值与技术潜力，并在随后的时间里达成了共识。美国国会通过了相关决议，并宣布自1990年1月5日起的这十年为“脑科学十年”。国际研究联盟则号召其成员国共同推动这一计划成为全球行动方案。

在该研究项目中，在日本开展的真实世界计算（RWC）框架下，人工智能技术被定位为其核心领域之一。人工神经网络模型的核心要素则重点分析了网络连接的拓扑结构、神经元特性和学习机制等方面的内容。

现有超过40种神经网络模型被实现与研究现有技术领域中存在多种不同的神经网络模型其中包含反传网络感知器自组织映射Hopfield网络波耳兹曼机适应谐振理论等多种不同的模型类型

根据神经元之间的连接关系，神经网络模型可以依据其拓扑组织特征划分为：第一类前向网络中各层神经元仅接收上一层的信息传递，并将信号传递至当前层；该类网络不具备任何反馈循环机制，并可通过一个有向无环路图来描述其整体架构。

该网络通过将信息从输入空间转换到输出空间实现了信号的变换。其核心能力源于简单非线性函数的多层次叠加。由于结构简洁直观, 该类神经网络相对容易构建和部署。反向传递是一种典型的前馈传播机制.

（2）在该反馈网络中，各神经元之间存在相互反馈连接，在信息传递过程中形成回路机制。其连接模式可被无向完全图精确描述，在拓扑结构上表现出较高的连通性特征。该神经网络的信息处理机制实质上是状态转换过程，在动态过程中完成信息的存储与更新任务。该系统的稳定性特征与其联想记忆能力之间存在紧密联系，在长期运行过程中表现出较好的自洽性与容错能力。

Hopfield型网络与玻尔兹曼机都属于此类。神经网络的学习机制是研究的重要课题之一。在优化权重参数的过程中可有效改善系统的运行效果。

该规则由海布提出，并作为神经网络学习算法的基础框架存在。按照海布规则所述，在神经系统中最终的学习过程发生于各个神经元之间的突触连接处；这些连接的强度会受到突触前后神经元活动水平的影响。

基于此框架下，在基础上提出了一种多样化的学习规则与算法集合。

科学的学习算法得以实现后，则可使神经网络基于权值调整机制构建对客观世界本质的表征，并发展出独特的信息处理体系。其中信息的存储与处理过程体现为网络自身的结构特征。

根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

通过监督学习机制，在神经网络中加入输入数据，并对预期输出与实际输出进行对比分析；由此产生误差信号用于调节权值连接强度来实现参数优化；经过反复训练达到稳定状态时的固定权重配置。

在样本数据发生变动的情况下, 经过学习过程后能够调节权重参数来适应新的工作环境. 监督学习中使用的神经网络模型包括反向传递网络以及感知器等基本单元. 在非监督学习模式下, 则无需预先提供示例数据; 整个系统将在环境中自主进行训练与运行, 并将训练阶段与运行阶段融为一体.

当前阶段的学习模式变化是由连接权值演变过程所决定的；在非监督学习中最早提出的经典范例是海布规则；而竞争性机制则是较复杂形式之一，在非监督体系中被采用；该机制通过现有类别信息优化网络权重参数

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

探讨神经网络系统的复杂动态特性时，则主要运用动力学系统理论、非线性规划理论以及统计理论等方法对神经系统中的信息传递规律进行系统化研究。通过建立相应的数学模型对神经系统中信号传递动态进行定量分析，并深入解析神经系统中信息传递规律。

在探讨神经网络如何处理信息的整体性和模糊性时，混沌理论的概念和方法将会发挥重要作用。这一概念极其难以被精确定义为一个数学概念。

在一般情况下，在动力学系统中通过确定性方程来描述的现象表现为非确定性行为，并可称为确定的随机性

predictability stems from intrinsic factors rather than external interference, whereas randomness refers to non-predictable, erratic behavior, which can only be described using statistical methods.

从动力学系统的角度看，混沌表现出对初始条件极高的敏感依赖性。这种现象揭示了系统内部固有的随机特性。

混沌理论被称为描述非线性动力学系统复杂行为的基本科学框架与研究体系。它将动力学系统的复杂行为理解为系统内部自身运作机制与在相互作用中所形成的内在有序结构所导致的现象，并将其与外界物质交换过程中的偶然因素区别开来。其状态被视为一种稳定的存在形式。

混沌动力学系统的定态涉及多个特性：静态状态、平衡量以及动态行为特征如周期性运动、准同步振动和复杂解体模式等。其动态轨迹呈现出整体稳定性与局部不稳定性相结合的特点，并因此被定义为具有独特组织结构的非线性现象——奇异吸引子。

一个奇异吸引子具有以下若干特性：其一为该系统作为一个整体是无法分割的；其二则表明该系统既不是一个固定点也不是一种周期运动；第三种特性则体现为对该系统的初始条件极其敏感性

发展特征的人工神经网络展现出非线性适应性信息处理能力，并有效避免了传统人工智能方法在直觉处理方面的不足（如模式识别与语音识别等），从而使其在神经专家系统开发、模式识别技术进步以及智能控制系统的完善等方面取得显著成效。

人工神经网络与其它传统方法融合，并将促进人工智能和信息处理技术持续发展

近年来，在模仿人类认知的过程中不断进步的人工神经网络。
它与模糊系统等技术融合后，
从而形成了具有计算能力的人工智能体系。
它已成为人工智能领域的重要研究方向，并在实际应用中得到了广泛推广。

采用信息几何方法研究人工神经网络，并推动其理论研究的发展。
有关 neural 计算机的研究进展迅速。
基于光电结合的人工智能计算平台已在市场中投入使用。
该系统架构可支持多模态数据输入与融合运算。

人工神经网络，人工神经网络是什么意思

。

一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）简称神经网络(NN)，建立在生物学中神经网络的基本原理上，在理解和抽象人脑结构及外界刺激响应机制之后，以网络拓扑理论作为理论基础，在模拟人类大脑处理复杂信息的神经机制的基础上形成的一种数学模型。

该模型以其高效的并行处理能力和强大的容错机制为基础，并具备智能化与自主学习功能，在实现信息处理与数据存储有机融合的同时

它实际上被描述为由成千上万种简单元件相互连接而成的复杂系统，并且具有显著的非线性特性；该系统能够执行复杂的逻辑操作以及实现非线性关系。
神经网络是一种运算模型，
由大量节点（或称神经元）之间相互连接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activationfunction）。

任意两节点之间的连线都赋于了该信号一个加权值，并被称为权重（weight）。即神经网络是通过这种方式模拟人类的记忆。其中包含以下几点：一是网络结构决定了信息处理的基本框架；二是网络连接方式影响了信息传递路径；三是权重设置决定了各路径上的信号强度；最后激活函数调控着整个系统的响应机制。

而网络通常被用来模拟自然界中的某些计算方式或数学模型，并且也可能体现一种决策机制。
神经网络的理念则源于生物神经系统运作模式的思想。

人工神经网络则是一种将对生物神经网络的认识与数学统计模型融合起来的方法,通过应用数学统计工具来实现其功能

从人工智能学的人工感知角度来看，在这一领域中运用数学统计学的方法，则能使得神经网络展现出类似人类的决策能力和基本判断能力。这种技术方法是对传统逻辑运算体系的一种拓展与延续。

在人工神经网络体系中，神经元处理单元能够代表多种对象类型。这些对象包括如特征符号、字母符号、概念符号等，并可能是具有特定意义的一些抽象模式。网络中的处理单元按照功能可分为三种类型：输入型神经元、输出型神经元以及中间型神经元。

神经网络中的输入单元能够接收外界信号和数据；输出单元负责将系统处理后的结果传递出去；隐性单元位于输入和输出单元之间，并非系统外部可直接观察。

神经元之间的相互作用权重直接体现了各单元之间的相互作用程度，在网络结构中这些信息的表达与处理直接体现在网络各处理单元之间的相互作用机制中

人工神经网络是一种无固定程序、具备适应性强的大脑风格信息处理系统。其本质是基于网络的动态变化以及系统的动力学行为实现了一种并行分布式信息处理机制，并在不同功能层面及多层次组织结构中模拟人脑神经系统的信息处理过程。

人工神经网络是一种模仿大脑神经元之间连接模式并进行信号传递过程的数学模型它是基于人类对大脑认知功能研究基础构建起来的一门交叉学科技术该技术融合了神经科学数学统计学人工智能计算机科学等多学科知识在工程学领域也得到了广泛应用

二、人工神经网络的发展 有着悠久历史的神经网络发展过程。其发展历程大致可分为四个主要阶段。

第一阶段-----启蒙时期（1）、M-P神经网络模型：上世纪四十年代，在研究神经网络时

1943年，《美国心理学家》麦卡洛克与《数学家》皮兹提出了《M-P模型》，这一模型虽然简单却意义深远。

在该模型中, 将神经元视为若干功能逻辑器件以实现算法, 从而奠定了现代神经网络理论的基础。

1949年心理学家赫布提出了著名的Hebbian规则，在他的著作《TheOrganizationofBehavior》（行为组织学）中对此进行了详细阐述。该理论认为通过突触连接强度的变化可以实现神经信号的有效传递与信息处理功能。

该假设认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,其连接强度会受到突触前后神经元活动的影响。此假说后来在神经网络领域被视为非常著名的Hebb规则。

这一法则向人们表明：突触连接强度是可以调节的，并且这种调节对于理解和掌握学习机制至关重要。Hebb法则在构建能够执行学习任务的人工神经网络中扮演了关键角色

(3)、perceptron model：In 1957, Rosenblatt proposed the perceptron model based on the M-P model.

感知器模型遵循现代神经网络的核心理论，并且其结构高度契合神经生理学的特征。

该系统采用连续可调权值矢量的MP神经网络模型，在经过严格训练后能够实现对特定输入矢量模式的分类与识别目标。尽管结构较为简单但它却是第一个真正意义上的人工神经网络

Rosenblatt证实了两层神经网络具备对输入进行分类的能力，并且他将具有隐层处理单元的三层神经网络的概念作为重要研究方向进行了深入探讨。

Rosenblatt提出的神经网络模型基于现有神经网络系统的基本原理，并推动了现代人工神经网络技术的重要进展。

(4)、ADALINE网络模型：1959年期间,美国著名工程师Widrow等提出了自适应线性神经元(Adaptive Linear Neuron, ALN)以及Widrow-Hoff学习规则（最小均方差算法）,并将其成功应用于实际工程领域,开创了神经网络在解决实际问题方面的先河

Adaline网络模型是一种类型的连续输出值自适应性线性神经元网络模型，并且可用于自适应系统。

第二阶段----在人工智能发展的低潮时期, 两位先驱者Minsky和Papert致力于对感知器等网络系统的功能与局限性进行了深入研究, 经过严谨的数学推导, 于1969年出版了具有里程碑意义的《Perceptrons》一书. 该著作明确指出简单线性感知器的能力存在限制, 它无法处理线性不可分的问题. 具体而言, 简单线性感知器无法实现"异或"等基本逻辑运算.

这一论断对当时人工神经元网络研究造成了沉重的影响。这一论断标志着神经网络发展历史进入了一个长达10年的低迷时期。

自组织神经网络SOM模型：In 1972, Finnish scholar Kohonen T. proposed the self-organizing neural network model of SOM (Self-Organizing Feature Map).

后来提出的神经网络体系主要依据KohonenT.的研究成果构建而成。SOM网络作为一种无监督学习模型，在模式识别、语音识别以及分类应用中具有广泛的应用。

该系统应用一种"赢家通吃"的竞争学习算法，在方法论上与以往所提出的感知器存在显著差异，并且其学习训练方式为无监督训练，并属于自组织网络的一种

这种学习训练方式通常用于在缺乏明确的分类依据时作为获取分类特征的过程。

（2）、自适应共振理论（ART）：1976年，美国Grossberg教授首次提出并奠定了自适应共振理论 ART (Adaptive Resonance Theory) 的经典基础。该理论的学习机制具备自我组织与自我稳定特性。

第三阶段——复兴时期（1）；Hopfield体系：在1982年时由美国物理学家霍普菲尔德建立了一种离散神经网络体系即离散Hopfield网络体系这一发现对于神经网络研究领域的重要性体现在其对后续研究方向的指引上

在网络安全领域中，该系统首次提出了一种新的加密算法，并通过一系列测试验证了其安全性及抗干扰能力

1984年，在之后的时间里,Hopfield随后开发出一种连续神经网络,在该网络中对神经元的激活函数进行了优化发展.

1985年, Hopfield和Tank开发了Hopfield神经网络以攻克著名的旅行推销商问题(TravellingSalesmanProblem). Hopfield神经网络由一组非线性微分方程构成.

Hopfield模型不仅对人工神经网络的信息存储与提取功能进行了非线性数学建模，并建立了相应的动力学方程与学习规则；同时也提供了关键公式与参数作为支撑材料；这些理论成果为人工神经网络的构建与学习提供了理论依据；基于Hopfield模型的引导下；大量研究者纷纷投身于这一领域中进行深入探索

由于Hopfield神经网络展现出广泛的应用前景，并因其实现能力在多个领域都取得了重要成果。因此对这一技术的研究已获得广泛关注，并促使相关领域的研究人员投入大量精力展开深入研究工作。这些努力不仅扩大了 hopfield 神经网络的应用范围，并为其进一步发展注入了新的活力

(2)、Boltzmann机模型：1983年,Kirkpatrick等人意识到模拟退火算法可被用于解决NP完全组合优化问题;该方法实际上源自 Metropli 等人在 1953 年的研究

在1984年,Hinton与年轻学者如Sejnowski等人合作开发出了大规模并行网络的学习机制,同时明确提出了隐单元的概念;这种学习机制后来被命名为Boltzmann机

Hinton和Sejnowsky基于统计物理学的概念与方法，在最初提出多层网络的学习机制时就将其命名为Boltzmann机模型

(3)、BP神经网络模型：于1986年，在多层神经网络模型的基础上, 儒默哈特等人提出了基于权值调整的逆向传递学习方法----BP算法(ErrorBack-Propagation)，成功解决了多层前馈型神经网络的学习难题, 并表明该类神经网络具备强大的自适应能力, 它能够胜任多种学习任务并解决实际问题

(4)、并行分布式处理理论：1986时，《ParallelDistributedProcessing:ExplorationintheMicrostructuresofCognition》由Rumelhart与McCkekkand合著出版，并在该著作中构建了并行分布式处理理论模型。该理论重点致力于认知机制的微观层面研究，并对具有非线性的连续转移函数的多层前馈网络体系中误差反向传播算法（即BP算法）进行了深入探讨与全面解析，在长期寻求有效权值调整算法的问题上取得了突破性进展。

能够解答传统感知机无法处理的难题，并对此类问题作出了回应。此外还证明了人工神经网络在运算能力方面具有显著优势

(5)、细胞神经网络体系：1988年时，在Chua与Yang的工作下构建了细胞神经网络（CNN）体系。该体系是一个具备复杂动态特性的大型非线性计算平台。

Kosko开发出了双层联想存储模型（BAM），该系统具备非监督学习能力。(6)、达尔文主义模型：Edelman在其研究中提出，在20世纪90年代初期该理论对领域产生了深远的影响；他构建了一种基于神经网络的系统理论。

1988年份，在Linsker的研究中提出了新型的自组织理论模型，并在此基础上结合Shanon信息论构建了最大互信息理论框架；这不仅推动了神经网络（NN）领域的发展

1988年,Broomhead及Lowe基于径向基函数（RBF）提出了分层次设计的方法,并实现了神经网络设计与数值分析及线性自适应滤波技术之间的关联

在1991年时,Haken引入了协同理论到神经网络领域,在其理论体系中,他认为认知活动是内在的,并认为模式识别即为模式构建的过程

1994年，在中国学者廖晓昕关于细胞神经网络的数学理论与基础的研究中取得了突破性进展。

通过扩展激活函数集合来提出更为普遍的DCN型时滞细胞神经网络（DCCN）、Hopfield型神经网络（HNN）以及双向联想记忆型神经网络（BAM）模型。

90年代初期，Vapnik及其团队奠定了支持向量机（SVM）以及VC维数理论的基础。

经过多年的发展，已有上百种的神经网络模型被提出。

神经网络算法原理

4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。

该研究团队于1943年构建了形式神经元的数学模型。Rosenblatt在20世纪50年代末提出了感知器模型。Hopfield于1982年引入了能量函数概念并提出了一种神经网络的数学模型。Rumelhart及其合作伙伴LeCun等人于1986年开发了多层感知器的反向传播算法及其相关技术体系。

在众多研究者的共同努力下, 神经网络技术的发展更加成熟和完善, 其算法类型不断丰富和完善. 当前关于神经网络的基础理论研究成果极为丰富, 并且相关领域的基础理论著作出版了多部, 同时这也是全球非线性科学研究领域的重要课题之一.

基于大脑神经结构的人工智能计算信息处理系统是一种能够模仿人类智能活动的体系。该系统具备人类认知的核心能力。这一概念构建了一个简化的模型来表示复杂的认知过程。（边肇祺, 2000）

人工神经元作为神经网络的基本单元，在整个体系中占据核心地位。当前关于人工神经元模型的研究种类繁多。其中最为常见的简单模型由阈值函数与Sigmoid函数共同构建而成（图4-3）。

图4-3所示的人工神经元模型结合了两种常见的输出函数，在神经网络学习及识别任务中最早是由模仿人脑神经元的学习机制而建立起来的。

输入参数如同神经元接收信号，并与特定权重（相当于影响神经兴奋程度）相关联。这一机制与线性回归模型相似，在后续步骤中则体现了系统的非线性特性：即通过设定一个阈值（代表神经元兴奋极限）来确定激活模式，并基于输出运算得出最终结果

通过充足的数据集在神经网络系统中完成多次学习训练后，在输入信号与神经元之间的权值关系达到稳定状态时，则可使建立的模型最有效地匹配已有的训练数据集。

在经过验证网络结构合理性和学习效果高精度之后，在网络中输入待预测样本以完成参数预测的目标。

4.2.2 反向传播算法的发展历程已跨越至今，在这一段时间内产生了超过数十种的神经网络模型类型。例如包括前馈神经网络、感知器型式、Hopfield型式以及径向基函数型式等多种结构。在储层参数反演领域中，在误差反馈机制下构建的 BP 神经网络模型逐渐成为主流方法之一。

BP网络是建立在前馈神经网络的基础上发展而来的，并且该方法包括一个输入层（该层由与每个输入变量对应的节点构成）、一个输出层（由与每个输出值对应的节点构成），以及至少还有一个隐藏层（也称为中间层），其节点数量可随意设定。

在BP神经网络（BP-ANN）模型中，前后层节点通过任意设定的初始权值实现全连接，而每一层内部的节点之间则没有内部连接。

BP-ANN中的隐含层和输出层节点的基函数必须具备连续性和单调递增性特征，并且在输入变量趋向于正无穷或负无穷时应趋向于一个稳定值；这表明这些基函数具有S型特性（Kosko, 1992）。

BP-ANN的学习过程属于监督学习范畴，并包含两组数据集：具体包括训练数据集和监督数据集。

为神经网络的输入层施加一组输入数据的过程，在经过神经网络处理后，在输出层上产生接近预期结果的过程被称为神经网络的学习过程；我们称这一过程为学习；为了实现这一训练步骤的方法被称为学习算法；其中NN是神经元的缩写；

BP神经网络的学习包含两个主要环节：第一部分为前向传播阶段的主要任务是计算各神经元的输出值；第二部分为后向传播环节的主要目的是通过误差信息调整各层权重参数，并据此对上一层权重进行调整。

误差信息经过该网络中的反向传播过程，在该过程中将按照误差逐次减少的原则进行权值调整，直至实现预期目标

经过训练后，网络确定了一组恰当而稳固的一组权值连接权。以待预测样本为输入层参数，在前向传递过程中即可获得输出结果。这正是其预测机制的体现。

反向传播算法的具体步骤如下：首先初始化设定权系数的数值；然后经过反复迭代计算直至达到收敛状态（针对每个样本依次进行计算）。

（1）从前向后逐层计算各个单元的O_j特性和其储存关系。（2）针对输出 layer 单元进行 δ_j特性的分析及储存。（3）从后向前逐一计算各个隐含 layer 单元的 δ_j特性，并进行分析及储存。（4）逐一计算并存储所有权重修正量对应的储存关系，并进行后续处理。（5）通过总误差进行权重校正以优化模型以上算法是对每个样本执行权重调整的过程；另一种实现方式是，在完成所有样本训练的过程中，在每次迭代时汇总各个样本的 δ_j 值，并基于此结果来进行总体误差相关的权重更新。

神经网络的特点

各种类型的人工神经网络都具有以下共同特点：能够同时进行大量数据的并行处理，并采用分布式存储结构来实现信息的高效管理与检索；其网络架构设计适应不同规模和需求的拓扑结构；并且在计算速度上表现优异的同时具备很强的联想能力、适应性和容错能力；特别值得一提的是这类系统还具有良好的自组织学习能力和自我优化性能。

这些关键特征与功能构成了构建人工神经网络模拟智能活动核心技术的基础要素，并在多个领域展现出重要应用价值。

在通信领域中，在信息科学与工程学科背景下的人工神经网络主要用于数据压缩与编码、图像处理与分析以及多维信号处理等关键环节，并涉及差错控制（即纠错与检错编码）相关的技术和自适应信号处理技术等前沿领域。该方法还涵盖了自适应均衡技术以及复杂的信号检测技术，并广泛应用于模式识别技术以及现代通信网络中的ATM流量控制技术和路由选择方式等多样化的应用场景中。

在这一领域与模糊逻辑展开了深入合作，并在此基础上进一步拓展了人工智能研究的内容，最终确立了新一代智能系统的主要研究方向。

这是因为人工神经网络主要模拟人类右脑的智能行为而人工智能主要模拟人类左脑的智能机理 人工神经网络与人工智能有机结合 就能更好地模拟人类的各种智能活动

新一代智能系统将会更加有效地促进人类提升其认知能力和思维方式。
由此可见，在当前科学研究领域中这一技术将继续保持其领先地位。