20xx年醫(yī)學(xué)專題—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合1(編輯修改稿)
2024-11-15 13:23 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ,第十五頁，共五十二頁。,ANN結(jié)構(gòu) 下圖是一個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)圖，通過與生物神經(jīng)元的比較可以知道它們的有機(jī)(yǒujī)聯(lián)系，生物神經(jīng)元中的神經(jīng)體與人工神經(jīng)元中的結(jié)點(diǎn)相對應(yīng)，樹突（神經(jīng)末梢）與輸入相對應(yīng)，軸突與輸出相對應(yīng)，突觸與權(quán)值相對應(yīng)。,第十六頁，共五十二頁。,ANN研究與應(yīng)用的主要內(nèi)容 (1) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原型研究，即大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 生理結(jié)構(gòu)、思維機(jī)制。 ? 神經(jīng)元的生物特性如時(shí)空(sh237。 kōnɡ)特性、電化 學(xué)性質(zhì)等的人工模擬。 ? 易于實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法與學(xué)習(xí)系統(tǒng)。,第十七頁，共五十二頁。,(2) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本(jīběn)理論 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性特性，包括自組織、自適應(yīng)等作用。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本性能，包括穩(wěn)定性、收斂性、容錯(cuò)性、魯棒性、動力學(xué)復(fù)雜性。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力與信息存貯容量。,第十八頁，共五十二頁。,待 (3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能信息處理系統(tǒng)的應(yīng)用 ? 認(rèn)知與人工智能，包括模式識別、計(jì)算機(jī)視覺與聽覺、特征提取、語音識別語言翻譯、聯(lián)想記憶、邏輯推理、知識工程、專家系統(tǒng)、故障診斷、智能機(jī)器人等。 ? 優(yōu)化與控制，包括決策與管理、系統(tǒng)辨識、魯棒性控制、自適應(yīng)控制、并行控制、分布控制等。 ? 信號處理，自適應(yīng)濾波、時(shí)間序列(x249。li232。)預(yù)測、消噪、非線性預(yù)測、非線性編碼等。,第十九頁，共五十二頁。,ANN 與人工智能 對于智能的模擬和機(jī)器再現(xiàn)肯定可以開發(fā)拓展出一代新興產(chǎn)業(yè)。由于智能本質(zhì)的復(fù)雜性，現(xiàn)代智能研究已超越傳統(tǒng)(chu225。ntǒng)的學(xué)科界限，成為腦生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、微電子學(xué)，乃至數(shù)理科學(xué)共同關(guān)心的“焦點(diǎn)”學(xué)科。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重大研究進(jìn)展有可能使包括信息科學(xué)在內(nèi)的其他學(xué)科產(chǎn)生重大突破和變革。展望人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功應(yīng)用，人類智能有可能產(chǎn)生一次新的飛躍。,第二十頁，共五十二頁。,ANN的信息處理能力 存貯能力和計(jì)算能力是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)中的兩個(gè)基本問題，同樣，它們也構(gòu)成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的基本問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力包括兩方面的內(nèi)容(n232。ir243。ng)： ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息存貯能力 即要解決這樣的一個(gè)問題：在一個(gè)有N個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，可存貯多少值的信息? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力,第二十一頁，共五十二頁。,（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存貯能力 定義：一個(gè)存貯器的信息表達(dá)能力定義為其可分辨的信息類型(l232。ix237。ng)的對數(shù)值。 在一個(gè)M1的隨機(jī)存貯器RAM中，有M位地址，一位數(shù)據(jù)，它可存貯2M位信息。M1的RAM的存貯能力為：C＝2M(位)。,第二十二頁，共五十二頁。,定理1 N個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力上限為： C＜ (位)。 定理2 N個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力下限(xi224。xi224。n)為： C (位)。 其中[N／2]指小于或等于N／2的最大整數(shù)。 定理3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以存貯2N1個(gè)信息，也可以區(qū)分2N1個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò)。,第二十三頁，共五十二頁。,（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力 ● 數(shù)學(xué)(sh249。xu233。)的近似映射 ● 概率密度函數(shù)的估計(jì) ● 從二進(jìn)制數(shù)據(jù)基中提取相關(guān)的知識 ● 形成拓?fù)溥B續(xù)及統(tǒng)計(jì)意義上的同構(gòu)映射 ● 最近相鄰模式分類 ● 數(shù)據(jù)聚類 ● 最優(yōu)化問題 用來求解局部甚至是全局最優(yōu)解。,第二十四頁，共五十二頁。,（3）感知器模型 感知器是一種早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由美國學(xué)者F.Rosenblatt于1957年提出.感知器中第一次引入了學(xué)習(xí)的概念，使人腦所具備的學(xué)習(xí)功能在基于符號處理(chǔlǐ)的數(shù)學(xué)到了一定程度的模擬，所以引起了廣泛的關(guān)注。 感知器在形式上與MP模型差不多，它們之間的區(qū)別在于神經(jīng)元間連接權(quán)的變化。感知器的連接權(quán)定義為可變的，這樣感知器就被賦予了學(xué)習(xí)的特性。,第二十五頁，共五十二頁。,感知器的結(jié)構(gòu),第二十六頁，共五十二頁。,感知器處理單元對n個(gè)輸入進(jìn)行加權(quán)和操作： 其中， xi為第i個(gè)輸入，wi為第i
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