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1、计算机前沿研究之人工神经网络摘要：现代计算机有很强的计算和信息处理能力，但是它对于模式识别、感知和在复杂环境中作决策等问题的处理能力却远远不如人，特别是它只能按人事先编好的程序机械地执行，缺乏向环境学习、适应环境的能力.人们也知道人脑的工作方式与现在的计算机是不同的，人脑是由极大量神经元组成，神经元之间经过复杂的相连组成一个复杂的、非线性的、并行处理的信息处理系统.巨大的神经元使人脑处理较快，从而使人们思考时候利用计算机较强的处理能力模拟神经网络.关键字：论文；计算机；发展前沿；神经网络人工神经网络就是指为了模拟生物大脑的结构和功能而构成的种信息处理系统.人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基
2、础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某方面的功能.本文主要从以下四方面介绍人工神经网络.1引言本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理.特别是近二十年来.对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在计算某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍.大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统.1943年McCulloch和Pitts结合了神经生
3、理学和数理逻辑的研究描述了一个神经网络的逻辑演算.他们的神经元模型假定遵循一种所谓“有或无（all-or-none）规则.如果如此简单的神经元数目足够多和适当设置突触连接并且同步操作，McCulloch和Pitts证明这样构成的网络原则上可以计算任何可计算的函数，这标志着神经网络学科的诞生.2什么是神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为ANN或ANNs）是指为了模拟生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统.人工神经网络是一个并行的、分布处理结构，是由处理单元（人工神经元）及连接的无向讯号通道互连组成的网络.它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化
4、，是模拟人类智能的一-条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等.神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制、预测等领域有着广泛而诱人的前景.简单地讲，他是一种数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法.传统的人工智能技术是基于物理符号系统的，而人工神经网络技术是基于联接主义观点的.人工神经网络是时人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟.人工神经网络是对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某方面的功能.国际著名神经网络研究专家，第一家神经计算机公司的创立者与领导人Hecht-Ni
5、elsen 给人工神经网络下的定义:“人工神经网络是由人工创立的以有向图为拓扑结构的动态系统,他通过对连续的或断续的输入作状态响应而进行信息处理.”知道了上面的介绍后我们需要理解下面的主要概念： 神经网络是一个高度非线性动力学系统.虽然每个神经元的结构和功能并不复杂,但是神经网络的动态行为则是十分复杂的.因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象； 神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型.在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，就产生了神经元数学模型： 人工神经网络系统源于人脑神经系统.了解人脑神经网络的组成和原理，有助于对人工神经网络的理解.大量的
6、形式相同的神经元连结在一起就组成了神经网络； 人工神经网络的模型现在有数十种之多，应用较多的神经网络模型有BP网络、 Hopfield网络、ART网络和Kohonen网络.自从上世纪40年代初，美国McCulloch和Pitts从信息处理的角度，研究神经细胞行为的数学模型表达，提出了二值神经元模型以来，人们对神经网络进行了大量的研究.其中经历了40年代末心理学家Hebb提出著名的Hebb学习规则，50年代Rosenblatt提出的感知机模型.60年代神经网络的研究低潮，80年代提出新的神经网络HNN和Boltzmann机等一系列过程.目前，神经网络发展非常迅速，在许多方面已经取得了很多成就.并
7、应用在许多重要领域中.3神经元及其行为机理神经网络的基础在于神经元.神经元是脑组织的基本单元，人脑是由大约10亿个神经元组成的巨系统.在人体内，神经元的结构形式并非完全相同.但是，无论结构形式如何，神经元都是由一些基本的成分组成的.3.1 神经元的解剖与主要介绍神经元的生物学解剖如图2.1所示：如第怵图2.1由图中可以看出：神经元是有细胞体、树突和轴突三部分组成.（1） 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜组成，是神经元活动的能量供应地，在这里进行新陈代谢等各种生化过程.（2） 轴突：由细胞体外伸出的最长的分支组成，是把神经元兴奋的信息传出到其他神经元的出口，有兴奋型和抑制型两种.（3） 树突：由
8、细胞体外伸出的较短的分支组成，是接受其他神经元传入信息的入.3.2 神经元的生物行为根据生理学的研究发现，神经元有4种生物行为: 能出于抑制或兴奋状态； 能产生爆发和平台两种情况； 能产生抑制后的反冲； 具有适应性；3.3 突触突触是一个神经元与另一个神经元之间相联系并进行信息传送的结构，其结构如图2.3所示：图2.3由图可知，突触由突触前成分、突触间隙和突触后成分组成.突触有以下四种生物行为： 能进行信息综合； 能产生渐次变化的传送； 有电接触和化学接触等多种连接方式； 会产生延时激发突触有电接触和化学接触等多种连接方式.人工神经网络的研究主要是对神经元的第一种行为和突触的第一种行为进行模拟
9、.所以，神经网络的研究只是处于初级阶段，后面还有大量的工作等待着人们去探讨和研究.4神经元的数学模型与神经生理学类比，连接机制结构的基本处理单元称为神经元.网络的每一个神经元模型模拟一个生物神经元，如图3所示：图3下面是本文所用到的数学公式：y =/（%,x,一3.1Jl, x2%/3.20, x x03.31+e/W -1/（X） Piatetsky-Shapiro 和 Smyth 对 KDD(Knowledge Discovery from Databases)和数据挖掘的关系进行了阐述.但是，随着该领域研究的发展，研究者们目前趋向于认为KDD和数据挖掘具有相同的含义，即认为数据挖掘就是从
10、大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识.数据挖掘的困难主要存在于三个方面：苜先，巨量数据集的性质往往非常复杂，非线性、时序性与噪音普遍存在；其次，数据分析的目标具有多样性，而复杂目标无论在表述还是在处理上均与领域知识有关；第三，在复杂目标下，对巨量数据集的分析目前还没有现成的且满足可计算条件的一般性理论与方法.在早期工作中，研究者们主要是将符号型机器学习方法与数据库技术相结合，但由于真实世界的数据关系相当复杂，非线性程度相当高，而且普遍存在着噪音数据，因此这些方法在很多场合都不适用.如果能将神经计算技术用于数据挖掘，将可望借助神经网络的非线性处理能力和容噪能力，较好地解决这一问题.7结束语虽然
11、人工神经网络在最近几十年来已经取得长足的发展，特别是它在一些具体问题的应用，如TSP问题等，解决了以往经典学科的许多NP-hard问题.但是，就目前而言，神经网络这一学科的研究仍处于在方兴未艾的进程中，越来越多的专业人士正投入其中，许多新型的神经网络模型正在建立，如Fir-NN等，而且这些模型的稳定性、抗扰性等也在进一步讨论之中.也有越来越多的各行各业的学者正在给神经网络创造更多的应用方面，例如盲信号分离技术等.可以断言，几年乃至几十年后，神经网络的理论和应用必然会上一个新的台阶.参考文献1 丁跃潮(编).计算机导论.北京：高等教育出版社，2010.2王志强(编).计算机导论.北京：电子工业出版社，2007.3李晶，栾爽，尤明慧.人工神经网络原理简介J.现代教育科学，2010(S1).4木林.对人工神经网络的初步认识J.呼伦贝尔学院学报.2003(01).5马艳霞.人工神经网络发展之浅见J.吉林广播电视大学学报.2007(05).