神經(jīng)網(wǎng)絡概述ppt課件(參考版)
2025-01-08 15:49本頁面
【正文】 小結 ? 什么是人工智能 ? 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特征 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 返回 58 參考書目 ? Simon Haykin著 , 葉世偉 , 史忠植譯 . 神經(jīng)網(wǎng)絡原理 . 機械工業(yè)出版社 , 2022 ? Gee F. Luger著 ,史忠植等譯 . 人工智能 —— 復雜問題求解的結構和策略 . 機械工業(yè)出版社 , 中信出版社 ? 蔣宗禮 . 人工神經(jīng)網(wǎng)絡導論 . 高等教育出版社， 2022 ? 胡守仁，余少博，戴葵 . 神經(jīng)網(wǎng)絡導論 . 國防科技大學出版社， 1993 ? 韓力群 . 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、設計及應用 . 化學工業(yè)出版社， 2022 ? 王旭，王宏，王文輝 . 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡原理與應用 . 東北大學出版社，2022 ? 徐麗娜 . 神經(jīng)網(wǎng)絡控制 . 哈爾濱工業(yè)大學出版社， 1999 ? 閻平凡，張長水 . 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模擬進化計算 . 清華大學出版社，2022 ? 孫增圻等 . 智能控制理論與技術 . 清華大學出版社 , 廣西科學技術出版社 , 1999 返回 。 ? 故障診斷與容錯控制 神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷與容錯控制有兩種途徑：一種是在傳統(tǒng)的方法中使用神經(jīng)網(wǎng)絡；另一種是用神經(jīng)網(wǎng)絡直接構成具有容錯能力的控制器。 55 ? 神經(jīng)控制器 控制器在實施控制系統(tǒng)中起著大腦的作用神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習和自適應的等智能特點，非常適合做控制器。不需要建立以實際系統(tǒng)數(shù)學模型為基礎的辨識格式，故可以省去辨識前對系統(tǒng)建模這一步驟。與傳統(tǒng)的基于算法的辨識方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識具有如下特點： (1) 由于神經(jīng)網(wǎng)絡可以任意精度逼近非線性函數(shù)，故它可以為非線性系統(tǒng)的辨識提供一個通用的模式。 53 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡的應用已經(jīng)滲透到自動化控制領域的各個方面，包括系統(tǒng)辨識、系統(tǒng)控制、優(yōu)化算法以及控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制等。 ? 在自動控制發(fā)展的過程中，計算機科學一直對它產(chǎn)生著巨大的影響。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與自動控制 ? 自動控制是上世紀中形成和發(fā)展起來的一門新興學科，它是一門涉及到諸如數(shù)學、計算機、信息、電工、電子等眾多領域的交叉學科。 ? 市場預測 神經(jīng)網(wǎng)絡的市場預測已經(jīng)廣泛應用于股票和期貨價格的預測中。 ? 醫(yī)學專家系統(tǒng) 利用神經(jīng)網(wǎng)絡學習功能、聯(lián)想記憶功能和分布式并行信息處理功能，來解決醫(yī)學專家系統(tǒng)中的知識表示、獲取和并行推理等問題。 50 醫(yī)學領域 ? 檢測數(shù)據(jù)分析 利用神經(jīng)網(wǎng)絡多道腦電棘波檢測系統(tǒng)可用來提供腦電棘波的實時檢測和癲癇的預報。例如，譜分析、化學反應生成物的鑒定等。 ? 軍事工程 神經(jīng)網(wǎng)絡已應用于飛行器的跟蹤、水下潛艇位置分析、密碼學等軍事領域。 信息領域 47 ? 數(shù)據(jù)壓縮 神經(jīng)網(wǎng)絡可以對待傳送（或待存儲）的數(shù)據(jù)提取模式特征，只將該特征傳出（或存儲），接收（或使用）時再將其轉換為原始模式。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用領域 ? 信號處理 神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛用于自適應信號處理（自適應濾波、時間序列預測等）和非線性信號處理（非線性濾波、非線性預測等） ? 模式識別 模式識別涉及模式的預處理變換和將一種模式映射轉為其他類型的操作。 45 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 返回 ?知識處理 神經(jīng)網(wǎng)絡的知識抽取能力使其能夠在沒有任何先驗知識的情況下自動從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并通過自組織過程加強自身，構建適合于表達所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。 輸入樣本 神經(jīng)網(wǎng)絡 輸出樣本 自動提取 非線性映射規(guī)則43 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 ?分類與辨識 對輸入樣本的分類實際上是在樣本空間找出符合分類要求的分割區(qū)域，每個區(qū)域內的樣本屬于一類。 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本功能 ? 聯(lián)想記憶 40 異聯(lián)想記憶 網(wǎng)絡中預先存儲了多個模式對，每一對模式均由兩部分組成，當輸入某個模式對的一部分時，即使輸入信息是殘缺的或迭加了噪聲，網(wǎng)絡也能回憶起與其對應的另一部分。這種分布式存儲使得神經(jīng)網(wǎng)絡能存儲較多的復雜模式和恢復記憶的信息。這種能力是通過神經(jīng)元之間的協(xié)同結構以及信息處理的集體行為實現(xiàn)的。 神經(jīng)網(wǎng)絡研究的意義 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特征 神經(jīng)網(wǎng)絡的特征歸納為 結構特征 和 能力特征 。 2022年王鈞教授因為在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡及其在優(yōu)化和工程方面的應用的突出成績被評為IEEE Fellow。 36 著名學者 Prof. Jun Wang (王鈞 ) 香港中文大學 1991年 凱斯西儲大學 博士 研究方向：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和工程應用 現(xiàn)任香港中文大學自動化與計算機輔助工程系計算智能實驗室主任。 2022年，他因在非線性動態(tài)系統(tǒng)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡方面作出的貢獻而被選為 IEEE Fellow。 35 著名學者 劉德榮 教授 伊利諾大學芝加哥分
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