人工智能與專家系統(tǒng)(ppt51頁)-展示頁
2025-02-26 16:10本頁面
【正文】 進入興奮狀態(tài)，發(fā)出輸出脈沖，并由軸突的突觸傳遞給其它神經(jīng)元。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 神經(jīng)元的基本工作機制 – 一個神經(jīng)元有兩種狀態(tài) —— 興奮和抑制 – 平時處于抑制狀態(tài)的神經(jīng)元，當(dāng)接收到其它神經(jīng)元經(jīng)由突觸傳來的沖擊信號時，多個輸入在神經(jīng)元中以代數(shù)和的方式疊加。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 神經(jīng)元間信號的傳遞 – 神經(jīng)元間的信號通過突觸傳遞。 ?軸突：用以輸出信號，有些較長（可達 1米以上），軸突的遠端也有分枝，可與多個神經(jīng)元相連。神經(jīng)元的組成： ?細胞體：它是神經(jīng)元的本體，內(nèi)有細胞核和細胞質(zhì)，完成普通細胞的生存功能。 ?網(wǎng)絡(luò)收斂性的問題。 ?網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計沒有嚴(yán)格確定的方法（一般憑經(jīng)驗），所以選擇訓(xùn)練方法和所需網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。 ?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以并行方式工作的。 （ 4） ANN的特點與優(yōu)勢 ? 具有自學(xué)習(xí)功能 ? 具有聯(lián)想存儲功能 ? 具有高速尋找優(yōu)化解的能力 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性 – 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于高精度的計算 ?正像很多人不善于直接計算類似資金的問題一樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不用于計算資金方面的問題。 ? 實現(xiàn)技術(shù)的研究 ：探討利用電子、光學(xué)、生物等技術(shù)實現(xiàn)神經(jīng)計算機的途徑。 （ 3） ANN的研究內(nèi)容 ? 理論研究 ：從數(shù)學(xué)上描述 ANN的動力學(xué)過程，建立相應(yīng)的 ANN模型。 （ 2） 研究 ANN方法 ● 生理結(jié)構(gòu)的模擬 用仿生學(xué)觀點，探索人腦的生理結(jié)構(gòu)，把對人腦的微觀結(jié)構(gòu)及其智能行為的研究結(jié)合起來即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。 （ 1）研究 ANN目的 ? 探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)律，設(shè)計具有人類智能的計算機系統(tǒng)。第八章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用 ? 利用機器模仿人類的智能是長期以來人們認識自然、改造自然和認識自身的理想。 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Artificial Neural Network）是一個用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)，是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。 ? 探討人腦的智能活動，用物化了的智能來考察和研究人腦智能的物質(zhì)過程及其規(guī)律。 ● 宏觀功能的模擬 從人的思維活動和智能行為的心理學(xué)特性出發(fā)，利用計算機系統(tǒng)來對人腦智能進行宏觀功能的模擬，即符號處理方法。對于給定的學(xué)習(xí)樣本，找出一種能以較快的速度和較高的精度調(diào)整神經(jīng)元間互連權(quán)值，使系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)，滿足學(xué)習(xí)要求的算法。 ? 應(yīng)用的研究 ：探討如何應(yīng)用 ANN解決實際問題，如模式識別、故障檢測、智能機器人等。 – 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不適于做類似順序計數(shù)的工作。 – 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練是一個艱難的過程。 ?脫機訓(xùn)練往往需要很長時間，為了獲得最佳效果，常常要重復(fù)試驗多次。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物原型 — 大腦 ? 簡單的神經(jīng)元 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 簡單的神經(jīng)元 – 神經(jīng)元就是神經(jīng)細胞，在人
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