核数据处理2006b-6.pdf

核数据处理 第六章 人工神经网络 第六章 人工神经网络 成都理工大学 核自学院 成都理工大学 核自学院 成都理工大学马英杰 人工神经网络 人工神经网络 主要内容 概述 在解谱中的应用 在岩性识别中的应用 成都理工大学马英杰 人工神经网络——概述 人工神经网络——概述 定义 神经网络（Neural Network ） 生物神经网络(BNN)：在神经生理学领域，神经 解剖学的范畴内指的是生物神经网络(Biological Neural Networks ，简写为BNN) 。 人工神经网络(ANN)：在信息，计算机科学等领 域内，指的则是向生命学习而构造的人工神经网 络(Artificial Neural Networks ，简写为ANN) 。 成都理工大学马英杰 人工神经网络——概述 人工神经网络——概述 定义 人工神经网络(Artificial Neural Networks ) 由人工建立的以有向图为拓朴结构的动态系统， 它通过对连续或断续的输入状态响应而进行信息 处理。 即：它是一个超大规模非线性连续时间 自适应 信息处理系统。 实际上，人工神经网络是以对大脑的生理研究成 果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与 机制，实现某个方面的功能。 成都理工大学马英杰 人工神经网络——概述 人工神经网络——概述 人工神经网络发展史——3个阶段 第一阶段——启蒙时期(40年代-60年代) 神经网络理论研究的奠基阶段 1943年，神经生物学家McCulloch W.S.和青年数学 家Pitts W.A.合作，提出第一个人工神经元模型。 1949年，神经生物学家Hebb于1949年提出了连接权 值强化的Hubb法则。 ……不断提出新的模型、理论 成都理工大学马英杰 人工神经网络——概述 人工神经网络——概述 人工神经网络发展史——3个阶段 第二阶段——低潮时期(60年代-80年代) 美国麻省理工学院著名的人工智能专家M·Minsky在 他的专著：Perceptrons （《感知机》）中的悲观结 论 冯·诺曼依计算机在技术、规模和速度方面的迅猛发 展。当时，很多学者都把将电脑向人脑接近的人工 智能发展方向，寄托在不断改进和提高现行计算机 的性能的途径上。 成都理工大学马英杰 人工神经网络——概述 人工神经网络——概述 人工神经网络发展史——3个阶段 第三阶段——复兴时期(80年代-至今) 由于传统计算机存在不可逾越的物理极限和霍普非尔德 (J· J· Hopfield)在人工神经网络研究中所取得的突破性进展， 国际上掀起了研究人工神经网络信息处理方法的热潮。 1987年6月，成立了国际人工神经网络学会(International Neural Networks Society ，简称INNS) 。 1988年，人工神经网络杂志“Neural Networks”创立。