人工神经收集课件

人工神经网络制作者：仲伟汉肯岗宅望陵猫汛苟淳士翟儒签廓挣灰戍赂悍漳空蛇于添罩各狼金油瘪梯庇人工神经网络ppt人工神经网络ppt目录第一章人工神经网络的简介第二章人工神经网络第三章感知器神经网络第四章自组织竞争神经网络第五章径向基函数神经网络第六章反馈神经网络第七章小脑模型神经网络第八章支持向量机第九章遗传算法与神经网络进化第十章人工神经网络的适用范围名刘威煮竞肇曾引沮堵寺捶熔鹃俯淑末恩奉产攘飘面怔去茅绵噎巡滑沙屎人工神经网络ppt人工神经网络ppt第一章人工神经网络的简介1.1什么是人工神经网络在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）.人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与模拟.因此，人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的智能信息处理系统.遣差硒显糯卫宣悟饲侗茸厚袱猖霹记嘶偶霜封郭坪砸紧郎恋毕盛缘儒异柏人工神经网络ppt人工神经网络ppt1.2人工神经网络的基本特点与功能人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机制，人工神经网络可呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能。

1.人工神经网络的基本特点下面从结构、性能和能力三个方面介绍人工神经网络的基本特点。（1）结构特点：信息处理的并行性、信息存储的分布性、信息处理单元的互连性、结构的可塑性（2）性能特点：高度的非线性、良好的容错性和计算的非精确性（3）能力特征：自学习、自组织与自适应性勇室劳纷柑赃炳这瞬仟莫静纫咎奶阉喳恐禹蛮跪柏啤左祸编各酬资贼村崇人工神经网络ppt人工神经网络ppt2.人工神经网络的基本功能

人工神经网络是借鉴于生物神经网络而发展起来的新型智能信息处理系统，由于其结构上“仿造”了人脑的生物神经系统，因而其功能上也具有了某种智能特点.

下面对人工神经网络的基本功能进行简要介绍.

1.联想记忆：由于人工神经网络具有分布存储信息和并行计算的性能，因此它具有对外界刺激信息和输入模式进行联想记忆的能力。联想记忆有两种基本形式：自联想记忆、异联想记忆2.非线性映射：设计合理的人工神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任意复杂的非线性映射3.分类与识别：人工神经网络对外界输入样本具有很强的识别与分类能力,比传统的分类器具有更好的分类与识别能力。4.优化计算：利用人工神经网络可以在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使由该组合确定的目标函数达到最小值，即优化计算5.知识处理：在很多情况下，利用人工神经网络处理这类知识：无法用明确的概念和模型表达，或者概念的定义十分模糊，甚至解决问题的信息不完整、不全面赏围让恤梯逸撮荣派坟怜哈屹迫又研细知壶仅钞种彩说呀距盼嘉硅服掀篆人工神经网络ppt人工神经网络ppt第二章人工神经网络2.1人工神经网络模型人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中常见的两种分类方法是：按网络连接的拓扑结构分类和按网络内部的信息流向分类。（1）网络拓扑结构类型神经元之间的连接方式不同，网络的拓扑结构也不同。根据神经元之间连接方式，可将人工神经网络结构分为两大类：峨的苑血指商氢荐芳墅哼予萤护豫施与炒遇守整弥翁炽耿睹个难阅念针铬人工神经网络ppt人工神经网络ppt（a）层次型结构具有层次型结构的人工神经网络将神经元按功能分成若干层，如输入层、中间层（也称为隐层）和输出层，各层顺序相连。层次型网络结构有三种典型的结合方式：（a）单纯型层次网络结构（b）输出层到输入层有连接的层次网络结构（c）层内有互连的层次网络结构窃请泉被骚奔毒着柏萧蛹狱蛔夹里森呜壮蛹疮最铜拥劫咯新熬凹售模弦与人工神经网络ppt人工神经网络ppt（2）网络信息流向类型根据人工神经网络内部信息的传递方向，可分为两种类型：(a)前馈型网络前馈是因为网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名。(b)反馈型网络单纯全互连结构网络是一种典型的反馈型网络。在反馈型网络中所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接收输入，同时又可以向外界输出。凰柏爆客烈熙黎必折土还笔分肛挖交吠雏织忧簿鼠象汀踩疼抛矗孔捞躁皖人工神经网络ppt人工神经网络ppt2.2人工神经网络学习人工神经网络的学习算法很多，根据一种广泛采用的分类方法，可将人工神经网络的学习算法归纳为三类：（1）有导师学习（或称有监督学习）（2）无导师学习（或称无监督学习）（3）灌输式学习下面表格对常用学习算法作一简要概括，其具体应用将在后续各章中展开。肺贴帅汝屠稽劝式殉趴愉挖茎婆颓没穷私蛾烬续映划蓝斋蠕骨仗桐擒亩崩人工神经网络ppt人工神经网络ppt对人工神经网络的常用学习规则列表如下：学习规则权值调整权值初始化学习方式变换函数向量式元素式HebbianΔWij=ηf(WjTX)xΔωij=ηf(WjTX)xi0无导师任意离散PerceptronΔWj=η[dj-sgn(WjT)X]xΔωij=η[dj-sgn(WjT)X]xi任意有导师二进制连续感知器δ规则ΔWj=η(dj-oj)f(netj)XΔωij=η(dj-oj)f(netj)xi任意有导师连续最小均方LMSΔWj=η(dj-WjTx)XΔωij=(dj-WjTx)xi任意有导师任意相关CorrelationΔWj=ηdjXΔωij

=ηdjxi0有导师任意胜者为王Winner-take-allΔWj*=η(X-Wj*)ΔWj*=η(xi-

ωij*)随机、归一化无导师连续外星OutstarΔWj=η(d-Wj)Δωij=η(dk-ωkj)0有导师连续瑶筷侣郸以柠颜即衫论祥卑佣僻封米釉窘蛙巫终砚欲刹夏装稳脓侄臃惜冶人工神经网络ppt人工神经网络ppt（1）感知器模型

单层感知器是指只有一层处理单元的感知器，如果包括输入层在内，应为两层。图中输入层也称为感知层，有n个神经元节点，这些节点只负责引入外部信息，自身无信息处理能力。输出层也称为处理层，有m个神经元节点，每个节点均具有信息处理能力。o1单层感知器x1x2o2omxn…

………输入层输出层染痊十功笆啪既馋独傣守撒循直藐圆现宗滚绍旬厚燕台义庶夕停算灰伐贫人工神经网络ppt人工神经网络ppt（2）单层感知器的功能

一个最简单的单计算节点感知器具有分类功能。其分类原理是将分类知识存储于感知器的权向量（包含了阈值）中，由权向量确定的分类判决界面将输入模式分为两类。单计算节点感知器可具有逻辑“与”和逻辑“或”的功能，而不具有“异或”功能。单计算节点感知器只能解决线性可分的问题而不能解决线性不可分问题。由此可知，单计算层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分类能力。单层感知器采用了感知器学习规则。虫鸥私焙恳遭跳酸碘脐用崔肤鸦抱颤驼悉萧州悦案店辈在晓客跺润察络箍人工神经网络ppt人工神经网络ppt3.3自适应线性单元简介1962年美国斯坦福大学教Widrow提出一种自适应可调的人工神经网络，其基本构成单元称为自适应线性单元，英文缩写ADALINE（AdaptiveLinearNeuron）。这种自适应可调的人工神经网络主要适用于信号处理中的自适应滤波、预测和模式识别。（1）ADALINE模型自适应线性单元在结构上与感知器单元相似。ADALINE学习算法采用Widrow-Hoff学习规则也称为LMS（LeastMeanSquare），即最小二乘法。外哭辰蛆扫惕循淑肃虐菲辖嗜噎碟册催亡逛失尝毒澈糯炳涝霉坷元稗潦相人工神经网络ppt人工神经网络pptdangADALINE有两种输出：（a）当变换函数为线性函数时，输出为模拟量:

y

=f(WTX)=WTX（b）当变换函数为符号函数时，输出为双极性数字量:

q

=sgn(y):(a)当y大于或等于0时，q=1(b)当y小于0，q=-1

勒犯虹肥嘻捧激筐瞎费狸异戈溺市妊快虑嚎酵芭呵找杏辕货僵管伺巴顾瞎人工神经网络ppt人工神经网络ppt从数字输出看，ADALINE与感知器的符号单元完全相同，可进行线性分类；从模拟输出看，它只作为调节误差的手段。由于模拟输出时的变化函数为线性，故称为自适应线性单元ADALINE。（2）ADALINE功能

ADALINE的功能是，将ADALINE的期望输出与实际的模拟输出相比较，得到一个同为模拟量的误差信号，根据该误差信号不断在线调整权向量，以保证在任何时刻始终保持期望输出与实际的模拟输出相等（y=d），从而可将一组输入模拟信号转换为任意期望的波形d。蹭镣殴练悼蹄浸鱼瞒姥唐每厅暇瓶死互舔剃弧未祖遥且伴睡霹锑躬握卢隧人工神经网络ppt人工神经网络ppt（3）ADALINE应用ADALINE学习算法采用Widrow-Hoff学习规则也称为LMS（LeastMeanSquare），即最小二乘法。LMS算法和感知器算法都是基于误差的有导师学习算法，由于隐层的误差无从得知，该算法不能用于多层网络。ADALINE主要应用于语音识别、天气预报、心电图诊断、信号处理以及系统辨识等方面。例如：用单个ADALINE作为信号处理的自适应滤波器。膳兰唬班势窝棱箩竟缄捎下饯荣颁跑谋滴冉过微漠反涸扫反絮帆铅指榔束人工神经网络ppt人工神经网络ppt3.4误差反传算法（1）误差反传算法简介虽然含有隐层的多层感知器能大大提高网络的分类能力，但长期以来没有提出解决权值调整问题的有效算法。1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播（ErrorBackProragation，BP）算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。

由于多层感知器的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层感知器直接成为BP网。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。噎锥劈厂翱佰鞭番围著趴雄驻釉浸锹局亥涪斑撰废艺厨语每铃烙济寡秤蹋人工神经网络ppt人工神经网络ppt(2)基于BP算法的多层感知器

采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的人工神经网络，在多层感知器的应用中，以右图所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层感知器称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输入层。BP算法的特点是信号的前向计算和误差的反向传播。x1o1输出层隐藏层输入层x2o2omxn…………瓦禾凯早布涨稻问蛀恃母咱跺甜蜗翘腊痛悔喷凿函晓馈软片映南屋嫁困自人工神经网络ppt人工神经网络ppt（4）BP算法的局限性

误差曲面的分布有以下两个特点：（1）存在平坦区域（2）存在多个极小点误差曲面的平坦区域会使训练次数大大增加，从而影响收敛速度；而误差曲面的多极小点会使训练陷入局部极小，从而使训练无法收敛于给定误差。以上两个问题都是BP算法的固有缺陷，其根源在于其基于误差梯度降的权值调整原则每一步求解都取局部最优（该调整原则即所谓贪心（Greedy）算法的原则）。此外，对于较复杂的多层前馈网络，标准BP算法能否收敛是无法预知的，因为训练最终进入局部最小还是全局极小与网络权值的初始状态有关，而初始权值是随机确定的。弱点：训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。优点：广泛的适应性和有效性。歧步灰饿喊煎乌鳃嗡驯寝般钡莱喘桩侗礼沙袒智肋迢录访栖蓑睁吐酣袋挟人工神经网络ppt人工神经网络ppt（5）标准BP算法的改进将BP算法用于具有非线性变换函数的三层感知器，可以以任意精度逼近任何非线性函数，这一非凡优势使多层感知器得到越来越广泛的应用。然而标准的BP算法在应用中暴露出不少内在的缺陷：（1）易形成局部极小而得不到全局最优（2）训练次数多使学习效率低，收敛速度慢（3）隐节点的选取缺乏理论指导（4）训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势针对上述问题，国内外已提出不少有效地改进算法，下面是其中三种较常用的方法：（1）增加动量项（2）自适应调节学习率η

（3）引入陡度因子λ

矾曝风颊卧赴沽赚同足屏陆剐醇遮二然弥襟呈病蝇赎誓经健抓骑斯踞伞犬人工神经网络ppt人工神经网络ppt第四章自组织竞争神经网络4.1自组织竞争神经网络的介绍

在很多情况下，人在认知过程中没有预知的正确模式，人获得大量知识常常是靠“无师自通”，即通过对客观事物的反复观察、分析与比较，自行揭示其内在规律，并对具有共同特征的事物进行正确归类。对于人的这种学习方式，基于有导师学习策略的神经网络是无能为力的。自组织神经网络的无导师学习方式更类似于人脑大脑中生物神经网络的学习，其最重要的特点是通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。这种学习方式大大拓宽了人工神经网络在模式识别与分类方面的应用。

自组织网络结构上属于层次性网络，有多种类型，其共同特点是都具有竞争层。最简单的网络结构具有一个输入层和一个竞争层。竞争学习是自组织网络中最常用的一种学习策略。堡拾犁狞疤潮固改疫疮判葛浩桩獭奢肝户扰虾檬泞返此盂祥捷笛许浴温湖人工神经网络ppt人工神经网络ppt4.2自组织特征映射神经网络1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网（Self-OrganizingFeatureMap，SOFM），又称为Kohonen网。Kohonen认为，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一个看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。看弃仪向罢酥铝伤宴侦喊霸梯萤娜啸挎退镐您酵灼峻坷撒洋愁业贰沟裴举人工神经网络ppt人工神经网络ppt（1）SOFM网的拓扑结构SOFM网共有两层，输入层各神经元通过权向量将外界信息汇集到输出层的各神经元。输入层的形式与BP网相同，神经元数与样本维数相等。输出层也是竞争层，神经元的排列有多种形式，如一维线阵、二维平面阵和三维栅格阵，常见的是前两种类型。（2）SOFM网的运行原理SOFM网的运行分训练和工作两个阶段。SOFM网训练结束后，输出层各神经元与各输入模式类的特定关系就完全确定了，因此可用作模式分类器。当输入一个模式时，网络输出层代表蛙蜂炔宫裹蚂坟枫涸觅气终右旱录擂茨叔羞腿隋色睛壁杏铸哥表受穴闸声人工神经网络ppt人工神经网络ppt该模式类的特定神经元将产生最大响应，从而将该输入自动归类。然而，当向网络输入的模式不属于网络训练时见过的任何模式类时，SOFM网只能将它归入最近的模式类。（3）SOFM网的功能特点（a）保序映射保序映射，即能将输入空间的样本模式类有序地映射在输出层上。（b）数据压缩数据压缩是指将高维空间的样本在保持拓扑结构不变的条件下映射到低维空间。（c）特征提取当通过SOFM网映射到低维输出空间后，其规律往往一目了然，因此这种映射就是一种特征提取。

(4)SOFM网的应用

（a）SOFM网用于声音信号识别（b）SOFM网用于解决旅行商最优路径问题（c）SOFM网用于皮革外观效果分类酝式垄掷佣刑影迅绰拓予月济胰投蟹恨冤策氰炳麦痔曝沟眩咎镰平专兑容人工神经网络ppt人工神经网络ppt（5）学习向量量化神经网络

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）网络是在竞争网络结构的基础上提出的，LVQ网络将竞争学习思想和有监督学习算法相结合，在网络学习过程中，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服了自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。

LVQ网络的结构由输入层、竞争层和输出层神经元组成。LVQ网络的学习规则结合了竞争学习规则和有导师学习规则，需要一组有教师信号的样本对网络进行训练。LVQ网络是SOFM网络的一种有监督形式的扩展，两者有效地结合可更更好地发挥竞争学习和有监督学习的优点。齐遂运再笑责获讽幂岿绞聊抉舶艳眠斥浦慷嗣攘矾巡彭立羌肉全窘力挎委人工神经网络ppt人工神经网络ppt（6）对偶传播神经网络1987年，美国学者RobertHecht-Niesen提出了对偶神经网络模型（CounterPropagationNetwork，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。CPN的学习规则：由无导师学习和有导师学习组合而成

CPN网的应用：用于烤烟烟叶颜色模式分类乒呜价凉郑件杭虐几添渤迸呈辅羡罪牵侵六念抢劫口咬位彤苞趁改抿缆驴人工神经网络ppt人工神经网络ppt对偶传播神经网络（CPN）的标准三层结构：x1y1WV自组织映射（无导师学习）Kohonen层散射星（有导师学习）Grossberg层输入层K1G1K2G2x2y2………KhGmxnym卒礼渍樱梨霹再糜授垄彝痢蜡改村侩挛卿栅蔡纽瞻钧缺助忠笑难既琉狙遭人工神经网络ppt人工神经网络ppt（7）自适应共振理论（ART）网络

1976年，美国Boston大学学者G.A.Carpenter提出自适应共振理论（AdaptiveResonanceTheory,ART），他多年来一直试图为人类的心理和认知活动建立统一的数学理论，ART就是这一理论的核心部分。随后G.A.Carpenter又与S.Grossberg提出了ART网络。经过多年的研究和不断发展，ART网已有三种形式：

（a）ARTI型用于处理双极型或二进制信号（b）ARTII型是ARTI的扩展形式，用于处理连续型模拟信号（c）ARTIII型是分级搜索模型，它兼容前两种结构的功能并将两层神经元网络扩大为任意多层神经元网络。由于ARTIII型在神经元的运行模型中纳入了生物神经元的生物电-化学反应机制，因而具备了很强的功能和可扩展能力。

鄙蓝它湍王规沂姿钳夹语役盏睛螺赖摇弃港娟琶揩塘拈竣桓丙链脐晃柔摘人工神经网络ppt人工神经网络ppt无论是有导师学习还是无导师学习，由于给定网络的规模是确定的，因而有W矩阵所能记忆的模式类别信息总是有限的，新输入的模式样本必然会对已经记忆的模式样本产生抵消或遗忘，从而使网络的分类性能受影响。靠无限扩大网络规模解决上述问题是不现实的。如何保证在适当增加网络规模的同时，在过去记忆模式和新输入的训练模式之间做出某种折中，既能最大限度地接收新的模式信息（灵活性），同时又能保证较少地影响过去的模式样本（稳定性）呢？ART网较好地解决了稳定性和灵活性兼顾的问题。ART网络及算法在适应新的输入模式方面具有较大的灵活性，同时能够避免对网络先前所学模式的修改。螟佬傈瘦滨掌讨肆送钧健樟制察境术慎掂汹延鼠稿捷展馁搽嫉掏爪泞则伙人工神经网络ppt人工神经网络pptARTI型网络的应用：ARTI网络可以用学习算法实现，也可以用硬件实现。ARTI用于模式分类。在无噪声情况下，ARTI在训练与运行两方面均有很好的性能。它对单极性二进制输入向量的分类是稳定可靠的。但是，只要训练模式中稍有噪声，就会引起问题。ARTII型网络的应用：ARTII神经网络不仅能对双极性或二进制输入模式分类，而且能够对模拟输入模式的任意序列进行自组织分类，其基本设计思想仍然是采用竞争学习策略和自稳机制。ARTII型神经网络应用在系统辨识中。芒荫鹰畸弦忠凌再特耸颈鄂评咳紧恶良赦罗依途卵昨戊余危拔徒腰徽黍甚人工神经网络ppt人工神经网络ppt第五章径向基函数神经网络从神经网络的函数逼近功能来分，神经网络可以分两类：

（1）全局逼近网络（2）局部逼近网络前面介绍的多层前馈网络是全局逼近网络的典型的例子。由于全局逼近网络学习速度慢，对于有实时性要求的应用来说常常是不可容忍的。而局部逼近网络具有学习速度快的优点，这一点对于有实时性要求的应用来说至关重要。目前常用的局部逼近网络有径向基函数（RBF）网络、小脑模型（CMAC）网络和B样条网络等，下面介绍RBF网络。焉宙翻挝绎诗殖胜挥酣格甲捐轨秒沫吩锋郝昏医韵祝栖雕潭幢淆茨壳愈哀人工神经网络ppt人工神经网络ppt1.正则化理论正则化理论（RegularizationTheory）是Tikhonov于1963年提出的一种用以解决不适定问题的方法。正则化的基本思想是通过加入一个含有解的先验知识的约束来控制映射函数的光滑性，若输入-输出映射函数是光滑的，则重建问题的解是连续的，意味着相似的输入对应着相似的输出。2.正则化RBF网络

用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的RBF网络称为正则化网络。其特点是隐节点数等于输入样本数，隐节点的激活函数为Green函数，将所有输入样本设为径向基函数的中心，各径向基函数取统一的扩展常数。正则化RBF网络可用作函数逼近。精钞创郸塘胎剔暂曝呸串样评蚁揪蓑苏扼衍肃配嫁厢浅草爪禁系寒顷据似人工神经网络ppt人工神经网络ppt3.广义RBF网络

由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的。当样本数P很大时，实现网络的计算量将大得惊人。此外，P很大则权值矩阵也很大，求解网络的权值时容易产生病态问题（illconditioning）。为解决这一问题，可减少隐节点的个数，即N<M<P，N为样本维数，P为样本个数，从而得到广义RBF网络。与正则化RBF网络相比，广义RBF网络有以下几点不同：（1）径向基函数的个数M与样本个数N不相等，且M常常远小于N（2）径向基函数的中心不再限制在数据点上，而是由训练算法确定署景盲续则雌巡厄无铃桔配矽肉滨减宾佐饺耍薛短遗卡皱扁跟播驾吭连印人工神经网络ppt人工神经网络ppt（3）各径向基函数的扩展常数不再统一，其值由训练算法确定（4）输出函数的线性中包含阈值参数，用于补偿基函数在样本集上的平均值与目标值之平均值之间的差别4.RBF网络常用学习算法及其应用（1）RBF网络常用学习算法（a）数据中心的聚类算法（b）数据中心的监督学习算法（2）RBF网络的应用实例（a）RBF网络应用在液化气销售量预测中（b）RBF网络应用在地表水质评价中（c）RBF网络应用在汽油干点软测量中诺盔范趴智院搂遗埔叹役抬样柔碑倾懂攒笆渔枫碗察品巍遵孔跌慕锤瑞豁人工神经网络ppt人工神经网络ppt第六章反馈神经网络根据神经网络运行过程中的信息流向，可以分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络通过引入隐层以及非线性转移函数，网络具有复杂的非线性映射能力。但前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授在1982年发表了对神经网络发展颇具影响的论文，提出一种单层反馈神经网络，后来人们将这种反馈神经网络称作Hopfield网。J.J.Hopfield教授在反馈神经网络中引入了“能量函数”的概念，这一概念的提出对神经网络的研究具有重大意义，它使人工神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据。家杖傍嚣何各诸强岗售臣薄纬润烛姻伙端钞鹊抽众竹奔夕富荒驻明深减制人工神经网络ppt人工神经网络ppt

Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记作DHNN（DiscreteHopfieldNeuralNetwork）和CHNN（ContinuousHopfieldNeuralNetwork）。1.离散型Hopfield神经网络（1）网络的结构离散型Hopfield神经网络是一种单层全反馈网络，其特点是，每个神经元都通过连接权接收所有神经元输出反馈回来的信息，其目的是为了让任一个神经元的输出都能受所有神经元输出的控制。反馈网络作为非线性动力学系统，具有丰富的动态特性，如稳定性、有限环状态和混沌状态等。如：利用Hopfield网的稳态，可以实现联想记忆功能。怕溺狼斯颂承艰嘲莉奸殆挎腰找全陵钎酵尔侍逼焕椎跳色纯碗醋祖运掳勺人工神经网络ppt人工神经网络ppt2.连续型Hopfield神经网络1984年Hopfield把DHNN进一步发展成连续型Hopfield网络，缩写为CHNN网（ContinuousHopfieldNeuralNetwork）。CHNN的基本结构与DHNN相似，但CHNN中所有神经元都同步工作，各输入-输出量均是随时间连续变化的模拟量，这就使得CHNN比DHNN在信息处理的并行性、实时性等方面更接近于实际生物神经网络的工作机理。3.Hopfield网络应用Hopfield网络在图像、语音和信号处理、模式分类与识别、知识处理、自动控制、容错计算和数据查询等领域已有许多成功的应用。Hopfield网络的应用主要有联想记忆和优化计算两类，其中DHNN网主要用于联想记忆，CHNN网主要用于优化计算（TSP的问题）。苯蘸临疤葛啼圣钨孩有艾彪真拿贝棒吴监际膜齿傣材曾翱匪含砌涵坚齿窿人工神经网络ppt人工神经网络ppt4.双向联想记忆神经网络联想记忆网络的研究是神经网络的重要分支，在各种联想记忆网络模型中，由B.Kosko于1988年提出的双向联想记忆（BidirectionalAssociativeMemory，BAM）网络的应用最为广泛。前面介绍的Hopfield网可实现自联想，CPN（对偶传播神经网络）网可实现异联想，而BAM网可实现双向异联想。BAM网有离散型、连续型和自适应型等多种形式。（1）BAM网结构BAM网是一种双层双向网络，当向其中一层加入输入信号时，另一层可得到输出。由于初始模式可以作用于网络的任一层，信息可以双向传播，所以没有明确的输入层或输出层。谐纯抖楷升窗喻埃灸裕多甲褒碘杰盗厉竹烁秤沈喝慢必户佣蘸十右桨脆稀人工神经网络ppt人工神经网络ppt（2）BAM网的应用BAM网具有实时性和容错性，更具魅力的是，这种联想记忆法无需对输入向量进行预处理。便可直接进入搜索，省去了编码与解码工作。下面给出了两个应用实例：

（a）BAM网在功率谱密度函数分类中的应用（b）BAM网在汽车牌照识别中的应用议望织浆幻考栗矗找篮王喇侯装憎龙彻漆龚森丸罩勇威拷棺盒胡沮汰钒该人工神经网络ppt人工神经网络ppt5.随机神经网络

对于BP网和Hopfield网会落入局部极小点而达不到全局最小点，下面要介绍的随机网络可赋予网络既能“下坡”也能“爬山”的本领，因而能有效克服上述缺陷。（1）Boltzmann机G.E.Hinton等人于1983~1986年提出一种称为Boltzmann机的神经网络。在这种网络中神经元只有两种输出状态，即单极性二进制0或1.状态的取值根据概率统计法则规定，由于这种概率统计法则的表达形式与著名统计力学家L.Boltzmann提出的Boltzmann分布类似，故将这种网络取名Boltzmann机。帐腐绞像雍毗诛乎除污笋酥摆价垦种浦墒底墅哪塔趾籽眷辈孔失屋典蛋履人工神经网络ppt人工神经网络ppt（2）BM机的拓扑结构BM机的拓扑结构比较特殊，介于DHNN网的全互连结构与BP网的层次结构之间。从形式上看，BM机与单层反馈网络DHNN网相似，具有对称权值。但从神经元的功能上看，BM机与三层BP网相似，具有输入节点、隐节点和输出节点。一般将输入输出节点称为可见节点，而将隐节点称为不可见节点。

BM机可用于优化计算中，可求得最优解。BM机还有联想功能（具有自联想和异联想功能）。见僚奉涡巾纯夺清砷鹤麻伏又讼龙蚜泳恕奄接庇易寐缨比陈怎杂咸蜜倒材人工神经网络ppt人工神经网络ppt第七章小脑模型神经网络1975年，J.S.Albus提出一种模拟小脑的功能的神经网络模型，称为CerebellarModelArticulationController，简称CMAC。CMAC网络是仿照小脑控制肢体运动的原理而建立的神经网络模型。小脑指挥运动时具有不假思索地作出条件反射式迅速响应的特点，这种条件反射式响应是一种迅速联想。扬蛀通活鸟烂艾陶兄俱霸溶雌腊错账斧卜历幅泵杖檀援黎乙讳缀缚蚜尸题人工神经网络ppt人工神经网络ppt小脑模型神经网络有三个特点：（1）作为一种具有联想功能的神经网络，它的联想具有局部推广（或称泛化）能力，因此相似的输入将产生相似的输出，远离的输入将产生独立的输出（2）对于网络的每一输出，只有很少的神经元所对应的权值对其有影响，哪些神经元对输出有影响则由输入决定（3）CMAC的每个神经元的输入-输出是一种线性关系，但其总体上可看作一种表达非线性映射的表格系统扎遏参凋壳宿瘸憎煤温杖段甸蔼达忽矢蔫雹厨叁掉笨刷厉移韭拖相渭陇握人工神经网络ppt人工神经网络ppt由于CMAC网络的学习只在线性映射部分，因此可采用简单的δ算法，其收敛速度比BP算法快得多，且不存在局部极小问题。CMAC网络的应用：CMAC是一种通过多种映射实现联想记忆的神经网络。这种映射实际上是一种智能查表技术，它模拟了小脑皮层神经系统感受信息和存储信息，并通过联想利用信息的功能。CMAC网络不仅学习速度快，而且精度高，在智能控制领域具有重要的应用价值，特别是在机器人的手臂协调控制中有着广阔的应用前景。其后进一步用于机器人控制、模式识别、信号处理以及自适应控制等领域。甸桌睡游讽旺换另场瞬罪啪摹置宏伦怪秃娇挤泵氛入感郭柑街歉灌意费骨人工神经网络ppt人工神经网络ppt第八章支持向量机由Vapnik首先提出的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是又一种通用的前馈神经网络，可用于解决模式分类与非线性映射问题。支持向量机常被用于径向基函数网络和多层感知器的设计中。蒋啼疟妈怂第它算咸稻洽惯淄编密惨惦柑诚抓盟萧咙乒篆凿诀芽豫亭惦互人工神经网络ppt人工神经网络ppt与径向基函数和多层感知器相比，支持向量机有其优缺点：优点：支持向量机的算法不依赖于设计者的经验知识，且最终求得的是全局最优值而不是局部极值，因而具有良好的泛化能力而不会出现过学习现象缺点：由于算法复杂导致训练速度较慢，其中最主要原因在算法的寻优过程中涉及大量矩阵运算。口卖味杉茅循孤耿澡死屠抖拄皮矽脏跺庙冕苗馁够斥痴袖磁殆鸡赂阵素旁人工神经网络ppt人工神经网络ppt支持向量机的应用（1）人工数据分类利用向量机可以对人工数据进行分类（2）手写体阿拉伯数字识别手写体阿拉伯数字识别是图像处理和模式识别领域中的研究课题之一。在相同条件下，用SVM和BP神经网络分别进行手写体数字识别，SVM识别方案在识别率上优于BP网络识别方案。矾中胰姆葫鞋大岛淆工醒贫廊靖污厨册橱拓四阁窗闯种崔翅鞠袜擎呈埠幂人工神经网络ppt人工神经网络ppt第九章遗传算法与神经网络进化遗传算法是一种新发展起来的基于优胜劣汰、自然选择、适者生存和基因遗传思想的优化算法，20世纪60年代产生于美国的密歇根大学。目前遗传算法已被广泛应用于许多实际问题