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什么是人工神经网络?有什么特点和应用?

  人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs),也简称为神经网络(NNs),是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能。目前,人工神经网络已应用于很多领域。本章主要对人工神经网络的基本理论做一个全面简要的介绍。

  1.并行分布式处理 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力,具有高速寻找优化解的能力,能够发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

  2.非线性处理 人脑的思维是非线性的,故神经网络模拟人的思维也应是非线性的。这一特性有助于处理非线.具有自学习功能 通过对过去的历史数据的学习,训练出一个具有归纳全部数据的特定的神经网络,自学习功能对于预测有特别重要的意义。

  4.神经网络的硬件实现 要使人工神经网络更快、更有效地解决更大规模的问题,关键在于其超大规模集成电路(V LSI)硬件的实现,即把神经元和连接制作在一块芯片上(多为CMOS)构成ANN,神经网络的VLSI设计方法近年来发展很快,硬件实现已成为ANN的一个重要分支。

  近些年来神经网络在众多领域得到了广泛的运用。在民用应用领域的应用,如语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故障检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知科学研究等等;在军用应用领域的应用,如雷达、声纳的多目标识别与跟踪,战场管理和决策支持系统,军用机器人控制各种情况、信息的快速录取、分类与查询,导弹的智能引导,保密通信,航天器的姿态控制等。

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