【正文】 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 ?參考文獻(xiàn) [1]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程（第 1版）韓力群，北京：北京郵電大學(xué)出版社， 2022年 [2]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (影印版 ) , Satish Kumar ,北京： 清華大學(xué)出版社 ， 2022年 [3]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) (英文版 ) （美）黑根 等著 ,機(jī)械出版社，中信出版社， 2022 [4] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其 MATLAB仿真程序設(shè)計(jì)，周開(kāi)利，康耀紅，北京： 清華大學(xué)出版社 ， 2022年 19:35:28 23 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?MATLAB基本的學(xué)習(xí)方法 help指令 比如： help plot lookfor指令： 可以根據(jù)用戶提供的完整或不完整的關(guān)鍵詞，去搜索出一組與之有關(guān)的指令 doc、 helpwin和 helpdesk指令 demo指令 幫助菜單 19:35:28 24 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?語(yǔ)言規(guī)則 ?MATLAB要區(qū)分大小寫，它的命令全是小寫的。如用“；”則該函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果不顯示（圖形函數(shù)除外）。 19:35:28 25 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?數(shù)值與變量 ①數(shù)值 ②變量： ?變量名、函數(shù)名是對(duì)大小寫很敏感的，兩個(gè)字符串表示的變量，字母都相同，大小寫不同，也視為不同的變量； ?第一個(gè)字母必須是英文字母； ?字符間不可留空格； ?最多只能有 31個(gè)字符（只能用英文字母、數(shù)字和下連字符） ?一行中“ %”后的內(nèi)容僅作注釋用，對(duì) MATLAB的計(jì)算不產(chǎn)生任何影響。當(dāng)步長(zhǎng)為 1時(shí)可以省略。1:2:6 ?②特殊命令： linspace(x,x2,n): ones(n) ?（ 3）用 input指令輸入單個(gè)參數(shù) ?（ 4）用小型矩陣或用數(shù)據(jù)文件輸入 19:35:28 28 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?矩陣元素的操作 ?（ 1）矩陣元素的提?。? ?（ 2）小矩陣構(gòu)造大矩陣。 19:35:28 29 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?運(yùn)算符 ?算術(shù)運(yùn)算符： +， ， *,/,\,^ ?關(guān)系運(yùn)算符： ==,~=,=,= 19:35:28 30 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?M文件的編輯與建立 ?命令文件 ?按在指令窗口中的指令輸入順序，依次將指令編輯在命令文件中。如： ?函數(shù)文件 ?function 返回變量列表 =函數(shù)名（輸入變量列表） ?命令文件的變量在文件執(zhí)行完后保留在內(nèi)存；而函數(shù)文件內(nèi)定義的變量?jī)H在函數(shù)文件內(nèi)部起作用，當(dāng)函數(shù)文件執(zhí)行完成后，這些內(nèi)部變量將被清除。 x=0:pi/100:2*pi。plot(x,y) ?plot3：繪制三維線性圖形及三個(gè)坐標(biāo)軸；plot3(x,y,z) t=0:pi/100:6*pi。y=sin(t)。plot3(y,x,z) 19:35:28 32 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 二、 MATLAB簡(jiǎn)介 ?M文件的編輯與建立 ?命令文件 ?按在指令窗口中的指令輸入順序，依次將指令編輯在命令文件中。如： ?函數(shù)文件 ?function 返回變量列表 =函數(shù)名（輸入變量列表） ?命令文件的變量在文件執(zhí)行完后保留在內(nèi)存；而函數(shù)文件內(nèi)定義的變量?jī)H在函數(shù)文件內(nèi)部起作用，當(dāng)函數(shù)文件執(zhí)行完成后，這些內(nèi)部變量將被清除。 ?生物神經(jīng)元 ?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 19:35:28 38 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ?生物神經(jīng)元 19:35:28 39 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 生物神經(jīng)元在結(jié)構(gòu)上由 : 細(xì)胞體 (Cell body)、 樹(shù)突 (Dendrite)、 軸突 (Axon)、 突觸 (Synapse) 四部分組成。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ) 19:35:28 40 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ?生物神經(jīng)元 :信息的產(chǎn)生 ?神經(jīng)元間信息的產(chǎn)生、傳遞和處理是一種電化學(xué)活動(dòng)。 時(shí)間整合： 各 輸入脈沖 抵達(dá)神經(jīng)元的時(shí)間先后不一樣。 ?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 19:35:28 45 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 ? 由多個(gè)生物神經(jīng)元以確定方式和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 相互連接即形成生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 神經(jīng)元之間的突觸連接方式和連接強(qiáng)度不 同并且具有可塑性 ， 這使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在宏觀 呈現(xiàn)出千變?nèi)f化的復(fù)雜的信息處理能力 。因此，模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)首先模擬生物神經(jīng)元 人工神經(jīng)元 (節(jié)點(diǎn) ) 從三個(gè)方面進(jìn)行模擬 : ?節(jié)點(diǎn)本身的信息處理能力 ?節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間連接 (拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ) ?相互連接的強(qiáng)度 (通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)整 ) 19:35:28 46 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 決定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體性能的三大要素 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模基礎(chǔ) ?節(jié)點(diǎn)本身的信息處理能力 (數(shù)學(xué)模型 ) ?節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間連接 (拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ) ?相互連接的強(qiáng)度 (通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)整 ) 19:35:28 47 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ?模型的六點(diǎn)假設(shè)： (1) 每個(gè)神經(jīng)元都是一個(gè)多輸入單輸出的信息處理單元； (2) 神經(jīng)元輸入分興奮性輸入和抑制性輸入兩種類型； (3) 神經(jīng)元具有空間整合特性和閾值特性； (4)神經(jīng)元輸入與輸出間有固定的時(shí)滯 , 主要取決于突觸延擱； (5) 忽略時(shí)間整合作用和不應(yīng)期； (6) 神經(jīng)元本身是非時(shí)變的 ， 即其突觸時(shí)延和突觸強(qiáng)度均為常數(shù) 。 19:35:28 49 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ? 假設(shè) 2 ? 生物神經(jīng)元具有不同的突觸性質(zhì)和突觸強(qiáng)度，其對(duì)輸入的影響是使有些輸入在神經(jīng)元產(chǎn)生脈沖輸出過(guò)程中所起的作用比另外一些輸入更為重要。 19:35:28 50 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ? 假設(shè) 3 ? 作為 ANN的基本處理單元，必須對(duì)全部輸入信號(hào)進(jìn)行整合，以確定各類輸入的作用總效果，圖 (c)表示組合輸人信號(hào)的 “ 總和值 ” ，相應(yīng)于生物神經(jīng)元的膜電位。 19:35:28 51 《 醫(yī)學(xué)信息分析與決策 》 課程組 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) ? 假設(shè) 4 ? 圖 (d) 人工神經(jīng)元的輸出也同生物神經(jīng)元一樣僅有一個(gè) ，如用 oj表示神經(jīng)元輸出 ， 則輸出與輸入之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系可用圖 (d)中的某種非線性函數(shù)來(lái)表示 ， 這種函數(shù)一般都是非線性的 。 (1) 上述內(nèi)容可用一個(gè)數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行抽象與概括。 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) 19:35:28 54 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；A(chǔ) })]({[)( jn1iiijj Ttxwf1to ??? ??(2) 為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，將 1上式中的突觸時(shí)延取為單位時(shí)間，則式 (1)可寫為 2式。其中輸入 xi的下標(biāo) i=1,2,…,n ，輸出 oj的下標(biāo) j體現(xiàn)了神經(jīng)元模型假定 (1)中的“多輸入單輸出”。 Tj代表假定 (3)中神經(jīng)元的“閾值”；“輸入總和”常稱為神經(jīng)元在 t時(shí)刻的凈輸入， 19:35:28 55 神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型： ????n1iiijj t