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1、神经网络理论基础神经网络理论基础神经网络理论基础神经网络理论基础人脑人脑q人的思维由脑完成 人脑约由10111012个神经元组成，每个神经元约与104105个神经元连接，能接受并处理信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理巨系统。q 人脑 可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度的可变性上。人工神经网络人工神经网络q人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。q人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现，由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、联接强度的可
2、变性。神经网络的分类神经网络的分类q 神经网络的不同分类：1.按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；静态与动态网络 2.按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；再励学习三种q 从总的方面讲，一般将神经网络分为：前馈、反馈、自组织与随机型四种本章的主要内容本章的主要内容1.介绍模拟生物神经元的人工神经元模型2.阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论基础 神经网络理论基础神经网络理论基础引言引言生物神经元与人工神经元模型生物神经元与人工神经元模型感知器感知器线性神经网络线性神经网络多层前馈网络与多层前馈网络与BPBP学习算法学习算法径向基函数神经网络径向基函数神经网络小脑模型神经网络小脑模型神经网络 PID神经网络神经网络局部递归型神经网络局部递归型神经网络连续型连续型HopfieldHopfield网络网络应用应用SimulinkSimulink设计神经网络设计神经网络应用应用GUIGUI设计网络设计网络小结小结