人工神经网络介绍主要参考书目前言例子：数据拟和例子：学习样本集1学习样本集2大家有疑问的，可以询问和交流前言前言前言前言前言第一节神经网络原理人脑的活动机理人脑的活动机理人脑的活动机理M－P模型(模拟人脑网络)在M-P模型基础上发展起来的常用神经网络模型如图所示：神经元的工作过程一般是：(1)从各输入端接收输入信号xi；(2)根据连接权值wi，求出所有输入的加权和σ：(3)用某一特性函数(又称作用函数)f进行转换，得到输出y：第二节神经网络模型感知器感知器2、单层感知器及其算法单层感知器只有一个计算层，它以信号模板作为输入，经计算后汇总输出，层内无互连，从输出至输入无反馈，是一种典型的前向网络，如图所示。在单层感知器中，当输入的加权和大于等于阈值时，输出为1，否则为0或-1。它与M-P模型的不同之处是假定神经元间的连接强度(即连接权值wij）是可变的，这样它就可以进行学习。单层感知器的学习及其算法：学习的目的是调整连接权值，以使网络对任何输入都能得到所期望的输出。考虑仅有一个输出节点的情况，其中，xi是该输出节点的输入；wi是相应的连接权值(i=1，2．…，n)；y(t)是时刻t的输出；d是所期望的输出，它或者为1，或者为-1。学习算法如下：(1)给wi(0)(i=1，2，…，n)及阈值θ分别赋予一个较小的非零随机数作为初值；这里wi(0)表示在时刻t=0时第i个输入的连接权值。(2)输入一个样例X={x1，x2，…，xn}和一个所期望的输出d。(3)计算网络的实际输出：(4)调整连接权值：此处0<η≤1，它是一个增益因子，用于控制调整速度。如果实际输出与已知的输出一致，表示网络已经作出了正确的决策，此时就无需改又wi(t)的值。(5)转到第(2)步，直到连接权值w，对一切样例均稳定不变时为止。中国神经网络委员会（CNNC）简介中国神经网络委员会（CNNC）简介中国神经网络委员会（CNNC）简介中国神经网络委员会（CNNC）简介中国神经网络委员会（CNNC）简介中国神经网络委员会（CNNC）简介