人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演講稿

ArtificialNeuralNetwork組別：第二組題目：《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用實(shí)例》制作者：陳強(qiáng)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述1.人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的歷史4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域1.人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)記為AI）最初在1956年被引入。它研究怎樣讓計(jì)算機(jī)模仿人腦從事推理、設(shè)計(jì)、思考、學(xué)習(xí)等思維活動(dòng)，以解決和處理較復(fù)雜的問題。智能的概念智能是個(gè)體有目的的行為，合理的思維，以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合能力。智能是個(gè)體認(rèn)識(shí)客觀事物和運(yùn)用知識(shí)解決問題的能力。人類個(gè)體的智能是一種綜合能力。研究人工智能的目的

模擬人的智能，將人類從復(fù)雜的腦力勞動(dòng)中解脫出來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出

聯(lián)想、推理、判斷、決策語(yǔ)言、運(yùn)用進(jìn)行抽象概括的能力上述這5種能力，被認(rèn)為是人類智能最為基本的能力作為5種能力綜合表現(xiàn)形式分為3種能力：發(fā)現(xiàn)、發(fā)明、創(chuàng)造、創(chuàng)新的能力實(shí)時(shí)、迅速、合理地應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境的能力預(yù)測(cè)、洞察事物發(fā)展、變化的能力人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從以下四個(gè)方面去模擬人的智能行為1.物理結(jié)構(gòu)：人工神經(jīng)元將模擬生物神經(jīng)元的功能2.計(jì)算模擬：人腦的神經(jīng)元有局部計(jì)算和存儲(chǔ)的功能，通過連接構(gòu)成一個(gè)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中也有大量有局部處理能力的神經(jīng)元，也能夠?qū)⑿畔⑦M(jìn)行大規(guī)模并行處理3.存儲(chǔ)與操作：人腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是通過神經(jīng)元的連接強(qiáng)度來(lái)實(shí)現(xiàn)記憶存儲(chǔ)功能，同時(shí)為概括、類比、推廣提供有力的支持4.訓(xùn)練：同人腦一樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將根據(jù)自己的結(jié)構(gòu)特性，使用不同的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)過程，自動(dòng)從實(shí)踐中獲得相關(guān)知識(shí)人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)生物神經(jīng)元及其網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)元及其網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)元及其網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)元模型

生物神經(jīng)元模型就是一個(gè)簡(jiǎn)單的信號(hào)處理器。樹突是神經(jīng)元的信號(hào)輸入通道，接受來(lái)自其他神經(jīng)元的信息。軸突是神經(jīng)元的信號(hào)輸出通道。2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)并行、分布處理結(jié)構(gòu)，它由處理單元及其稱為聯(lián)接的無(wú)向訊號(hào)通道互連而成。這些處理單元（PE—ProcessingElement）具有局部?jī)?nèi)存，并可以完成局部操作。每個(gè)處理單元有一個(gè)單一的輸出聯(lián)接，這個(gè)輸出可以根據(jù)需要被分枝成希望個(gè)數(shù)的許多并行聯(lián)接，且這些并行聯(lián)接都輸出相同的信號(hào)，即相應(yīng)處理單元的信號(hào)，信號(hào)的大小不因分支的多少而變化。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念處理單元的輸出信號(hào)可以是任何需要的數(shù)學(xué)模型，每個(gè)處理單元中進(jìn)行的操作必須是完全局部的。也就是說，它必須僅僅依賴于經(jīng)過輸入聯(lián)接到達(dá)處理單元的所有輸入信號(hào)的當(dāng)前值和存儲(chǔ)在處理單元局部?jī)?nèi)存中的值。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)非常簡(jiǎn)單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)是靠其狀態(tài)對(duì)外部輸入信息的動(dòng)態(tài)響應(yīng)來(lái)處理信息的。一種由許多簡(jiǎn)單的并行工作的處理單元組成的系統(tǒng)，其功能取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接強(qiáng)度以及其各單元的處理方式是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力有以下優(yōu)點(diǎn)：(1)大規(guī)模并行分布式結(jié)構(gòu)(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力以及由此而來(lái)的泛化能力。泛化是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不在訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）集中的數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生合理的輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的四個(gè)時(shí)期啟蒙時(shí)期（1890～1969）低潮時(shí)期（1969～1982）復(fù)興時(shí)期（1982～1986）高潮時(shí)期（1987～）

從19世紀(jì)末開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史，可以看出它與神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、電子學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及人工智能學(xué)之間的聯(lián)系。3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史歷史總結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究已有50多年的歷史，它的發(fā)展道路是曲折的，幾經(jīng)興衰，目前已在許多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用

圖象處理(ImageProcessing)

人臉識(shí)別(FaceRecognition)

語(yǔ)音信號(hào)處理(VoiceProcessing)

時(shí)間序列分析(TimeSeriesAnalysis)

機(jī)器人控制(RobotControl)等

新時(shí)期研究熱點(diǎn)問題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能聯(lián)想記憶由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分布存儲(chǔ)信息和并行計(jì)算的性能，因此它具有對(duì)外界刺激信息和輸入模式進(jìn)行聯(lián)想記憶的能力。這種能力是通過神經(jīng)元之間的協(xié)同結(jié)構(gòu)以及信息處理的集體行為實(shí)現(xiàn)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過其突觸權(quán)值和連接結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)信息的記憶。這種分布式存儲(chǔ)使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能存儲(chǔ)較多的復(fù)雜模式和恢復(fù)記憶的信息。聯(lián)想記憶自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先存儲(chǔ)（記憶）多種模式信息，當(dāng)輸入某個(gè)已存儲(chǔ)模式的部分信息或帶有噪聲干擾的信息時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能通過動(dòng)態(tài)聯(lián)想過程回憶起該模式的全部信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能異聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先存儲(chǔ)了多個(gè)模式對(duì)，每一對(duì)模式均由兩部分組成，當(dāng)輸入某個(gè)模式對(duì)的一部分時(shí)，即使輸入信息是殘缺的或迭加了噪聲，網(wǎng)絡(luò)也能回憶起與其對(duì)應(yīng)的另一部分。聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能非線性映射

設(shè)計(jì)合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)系統(tǒng)輸入輸出樣本對(duì)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)，能夠以任意精度逼近任意復(fù)雜的非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能非線性映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能分類與辨識(shí)

對(duì)輸入樣本的分類實(shí)際上是在樣本空間找出符合分類要求的分割區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)的樣本屬于一類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能優(yōu)化計(jì)算

指在已知的約束條件下，尋找一組參數(shù)組合，使由該組合確定的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值。引例：水果分類的問題（識(shí)別不同的水果）說明：1.對(duì)水果的分類，是一個(gè)模式的識(shí)別問題。而對(duì)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的判斷，也是一個(gè)模式識(shí)別，因此可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行判斷。

2.為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)值參量（形狀、大小、成分等），就可以得到對(duì)應(yīng)的種類屬性（蘋果、桔子）。因此，使用各種信號(hào)數(shù)據(jù)參數(shù)作為輸入，也可以獲得機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的屬性參量。

3.權(quán)值相量、判斷標(biāo)準(zhǔn)、誤差輸入可以不斷的修正。汽車工程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成功應(yīng)用于擋位選擇系統(tǒng)、剎車智能控制系統(tǒng)以及柴油機(jī)燃燒系統(tǒng)中。軍事工程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已應(yīng)用于飛行器的跟蹤、水下潛艇位置分析、密碼學(xué)等軍事領(lǐng)域。化學(xué)工程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在制藥、生物化學(xué)、化學(xué)工程領(lǐng)域取得了不少成果。例如，譜分析、化學(xué)反應(yīng)生成物的鑒定等。4.ANN應(yīng)用領(lǐng)域—工程領(lǐng)域水利工程