资料介绍
人工神经网络( Artificial Neural Networks ,ANN)系统是 20 世纪 40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(BackPropagation )算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
(1)人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性,后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏;聋哑人善于运用手势;训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然,对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统,可以发展知识,以致超过设计者原有的知识水平。通常,它的学习训练方式可分为两种,一种是有监督或称有导师的学习,这时利用给定的样本标准进行分类或模仿;另一种是无监督学习或称无为导师学习,这时,只规定学习方式或某些规则,则具体的学习内容随系统所处环境(即输入信号情况)而异,系统可以自动发现环境特征和规律性,具有更近似人脑的功能。
(2)泛化能力
泛化能力指对没有训练过的样本,有很好的预测能力和控制能力。特别是,当存在一些有噪声的样本,网络具备很好的预测能力。
(3) 非线性映射能力
当对系统对于设计人员来说,很透彻或者很清楚时,则一般利用数值分析,偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型,但当对系统很复杂,或者系统未知,系统信息量很少时,建立精确的数学模型很困难时,神经网络的非线性映射能力则表现出优势,因为它不需要对系统进行透彻的了解,但是同时能达到输入与输出的映射关系,这就大大简化设计的难度。
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