神经网络绪论丰富版培训课件

神经网络绪论丰富版在能源动力行业中的应用两相流流型识别

流动不稳定性分析、预测两相流动图像处理风功率、太阳能功率预测能源消耗分析、需求预测锅炉燃烧油页岩2神经网络绪论丰富版神经网络的应用场景系统十分复杂，无法建立系统的准确数学模型，只能获取一些数据；存在描述系统的数学模型，但在某些情况下求解十分困难；对结果的要求不是特别精确。3神经网络绪论丰富版2023/7/214课程目的和基本要求掌握人工神经网络的基本理论。介绍常见的人工神经网络模型。应用人工神经网络解决实际应用中的问题。神经网络绪论丰富版课程安排内容课次第1、2章基础3第9、10章设计和展望1端午节放假1总复习最后一节课1第3~8章14个神经网络105神经网络绪论丰富版6原则内容最基本单层感知器最常用BP、RBF比较新（先进）SVM基于单层感知器BP、RBF、SVM一块讲同一大类讲一种（1.按影响力、相关性排；2.能讲多少是多少）大类代表竞争学习SOM反馈神经网络离散型Hopfield（连续性选讲）组合学习CPN其它（不讲）竞争学习ART组合学习LVQ反馈神经网络双向联想记忆随机神经网络递归神经网络基于数学原理主分量分析小脑模型CMAC神经网络绪论丰富版讲课方式及其它以讲为主，讲、记、练结合纪律：考勤、迟到、课堂纪律考试80%7神经网络绪论丰富版2023/7/218学习支持网站神经网络学习网站智能中国网论坛MATLAB中文论坛神经网络参考书籍：MATLAB神经网络神经网络绪论丰富版人工神经网络

第一章:绪论1.1人脑与计算机1.2人工神经网络发展简史1.3神经网络的基本特征与功能1.4神经网络的应用领域9神经网络绪论丰富版10神经网络绪论丰富版1.1人脑与电脑人脑强大or电脑强大？2023/7/2111神经网络绪论丰富版1.1人脑与电脑钱学森先生认为：人脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵感思维三种基本方式。迄今为止，计算机在解决与形象思维和灵感思维相关的问题时，显得无能为力。如人脸识别、骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题，人脑可以从中体会那些只可意会不可言传的直觉和经验，可以根据情况灵活掌握处理问题的规则，从而轻而易举地完成此类任务，而计算机在这方面显得十分笨拙。2023/7/2112神经网络绪论丰富版13(一)记忆与联想能力(二)学习与认知能力(三)信息加工能力(四)信息综合能力(五)信息处理速度一、人脑与计算机信息处理能力的比较神经网络绪论丰富版2023/7/21141.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较唐诗三百首记忆与联想能力PK神经网络绪论丰富版2023/7/21151.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较学习与认知能力熟能生巧书读百遍，其义自见神经网络绪论丰富版2023/7/211.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息加工能力非逻辑加工逻辑加工模糊逻辑辩证逻辑二值逻辑回忆联想想象

二值逻辑16神经网络绪论丰富版2023/7/211.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息综合能力综合判断耳听八方眼观六路经验直觉17神经网络绪论丰富版2023/7/21181.1概述一、人脑与计算机信息处理能力的比较信息处理速度神经网络绪论丰富版20二、人脑与计算机信息处理机制的比较(一)系统结构(二)信号形式(三)信息存储(四)信息处理机制神经网络绪论丰富版人脑电脑系统结构神经网络由数百亿神经元相互连接组合而成。每个神经元相当于一个超微型信息处理与存储单元，只能完成一种基本功能，而连接后形成的神经网络可进行各种极其复杂的思维活动。由各种二值逻辑门电路构成的逻辑机器，它由运算器、控制器、存贮器和输入／输出设备组成。信号形式

模拟量和离散脉冲两种形式。模拟量信号具有模糊性特点离散的二进制数和二值逻辑形式，必须用确定的逻辑表达式来表示。不能处理模糊逻辑关系和非逻辑关系信息存储方式

分布地存储于整个系统中，不是相互孤立的，而是联想式的。从失真和缺省的模式中恢复出正确的模式存储器中，且存储单元之间相互孤立。信息处理机制

高度并行的非线性信息处理系统。信息存储与信息处理一体化的并行处理方式有限集中的串行信息处理机制21神经网络绪论丰富版22

人脑的结构、机制和功能中凝聚着无比的奥秘和智慧。

现在是探索脑的奥秘，从中获得智慧，在其启发下构造为人类文明服务的高级智能系统的时候了！人类的发展与工具之间的关系神经网络绪论丰富版23三、什么是人工神经网络

生物神经网络人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。人工神经网络以数学和物理方法以及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（ArtificialNeuralNetwork，缩写ANN）。神经网络绪论丰富版24人工神经网络定义神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。神经网络绪论丰富版阶段时期标志原因启蒙时期1890-1969心理学、生理学的发展1969，《感知器》人脑结构与功能的研究低潮时期1969-19821969，《感知器》1982，《神经网络和物理系统》认识、应用和实现方面数字计算机（冯·诺依曼）依然在发展（ART\SOM）复兴时期1982-19861982，《神经网络和物理系统》1986，《并行分布式处理》模拟与数字混合的超大规模集成电路实用化数字计算机的发展在视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上困难新时期1987-…1987，首届国际人工神经网络学术会议251.2人工神经网络发展简史神经网络绪论丰富版未来：数字计算机与神经计算机结合26神经网络绪论丰富版271.3神经网络的基本特征结构特征：并行式处理（时间）分布式存储（空间）容错性能力特征：自学习（训练）自组织（构建）自适应性（调整）神经网络绪论丰富版281.3神经网络的基本功能联想记忆功能神经网络绪论丰富版291.3神经网络的基本功能非线性映射功能神经网络绪论丰富版301.3神经网络的基本功能分类与识别功能神经网络绪论丰富版311.3神经网络的基本功能优化计算功能神经网络绪论丰富版32知识处理功能1.3神经网络的基本功能神经网络绪论丰富版1.4神经网络的应用领域信