第四章-人工神经网络概述ppt课件.ppt

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1、智能控制技术中国计量学院自动化教研室谢敏1智能控制技术第4章人工神经元网络模型4.1引言4.2常见神经网络模型24.1引言一、人工神经网络研究概述人脑由一百多亿个神经细胞组成，这些细胞组成的生物神经网络，是人类智能的物质基础。人工神经网络是指利用工程技术手段模拟人脑神经网络结构和功能的一种技术系统。4.1引言3一、人工神经网络研究概述1、1943~1969年为初创期4.1引言时间人物成果1943McCulloch（心理学家）Pitts（数学家）提出形式神经元模型1949Hebb（心理学家）Hebb学习规则1958Rosenblatt感知器模型1969Minsky《感知器》4一、人工神经

2、网络研究概述2、1970~1986年为过渡期4.1引言时间人物成果1976Grossberg自适应共振理论1982HopfieldHopfield网络，可用电路实现1986RumelhartBP算法5一、人工神经网络研究概述3、1987~今发展期理论研究：多种神经网络模型和理论。应用研究：模式识别、信息处理、智能控制等。4.1引言6二、人脑神经细胞的结构和功能人脑中约有一百多亿个神经细胞。4.1引言7二、人脑神经细胞的结构和功能1．细胞体细胞体是由很多分子形成的综合体，是神经元活动的能量供应地，在整个细胞的最外层称为细胞膜。2．树突细胞体的延伸部分产生的分枝称为树突，树突是接受从其它神

3、经元传入的信息的入口。4.1引言8二、人脑神经细胞的结构和功能3．轴突细胞体突起的最长的外伸管状纤维称为轴突。轴突最长可达1米以上。轴突是把神经元兴奋的信息传出到其它神经元的出口。4.1引言9二、人脑神经细胞的结构和功能4、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。它由突触前成分，突触间隙和突触后成分组成。突触前成分是一个神经元的轴突末梢。突触间隙是突触前成分与后成分之间的距离空间。突触后成分可以是细胞体，树突或轴突。突触的存在说明：两个神经元的细胞质并不直接连通，两者彼此联系是通过突触这种结构接口的。有时，也把突触看作是神经元之间的连接。4.1引言10二、人脑神经

4、细胞的结构和功能4.1引言神经元的4种生物行为有：能处于抑制或兴奋状态；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。突触的4种生物行为有：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。目前，人工神经网络的研究仅仅是对神经元的第一种行为和突触的第一种行为进行模拟，其它行为尚未考虑。11三、神经元的信息处理与传递4.1引言1．神经元的兴奋与抑制：一个神经元的兴奋和抑制两种状态是由细胞膜内外之间不同的电位差来表征的。在抑制状态，细胞膜内外之间有内负外正的电位差，这个电位差大约在-50—-100mv之间。在兴奋状态，则产生内正外负的相反电

5、位差，这时表现为约70—100mv的电脉冲。细胞膜内外的电位差是由膜内外的离子浓度不同导致的。细胞的兴奋电脉冲宽度一般大约为1ms。12三、神经元的信息处理与传递4.1引言2．神经元的信息传递及阀值特性由神经元传出的电脉冲信号通过轴突，首先到达轴突末梢，使其中的囊泡产生变化从而释放神经递质，这种神经递质通过突触的间隙而进入到另一个神经元的树突中。树突上的受体能够接受神经递质从而去改变离子的通透性，使膜外内离子浓度差产生变化，进而使电位产生变化。显然，信息就从一个神经元传送到另一个神经元中。当神经元接受来自其它神经元的信息时，膜电位在开始时是按时间连续渐渐变化的。当膜电位变化经超出一个定

6、值时，才产生突变上升的脉冲，这个脉冲接着沿轴突进行传递。神经元这种膜电位高达一定阀值才产生脉冲传送的特性称阀值特性。神经元的信息传递还有两个特点。一个是单向性，即只能从前一级神经元的轴突末梢传向后一级神经元的树突或细胞体，不能反之。另一个是延时性，信息通过突触传递，通常会产生0.5—1ms的延时。13三、神经元的信息处理与传递4.1引言3.神经元的时空综合特性神经元对来自其它神经元的信息有时空综合特性。在神经网络结构上，大量不同的神经元的轴突末梢可以到达同一个神经元的树突并形成大量突触。来源不同的突触所释放的神经递质都可以对同一个神经元的膜电位变化产生作用。因此，在树突上，神经元可以对

7、不同来源的输入信息进行综合。这就是神经元对信息的空间综合特性。对于来自同一个突触的信息，神经元可以对于不同时间传入的信息进行综合。故神经元对信息有时间综合特性。14三、神经元的信息处理与传递4.1引言4．神经元、突触的D/A、A/D特性从神经元轴突上传递的信息是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号，故而是一个数字量。但在突触中神经递质的释放和树突中膜电位的变化是连续的。故而，这时说明突触有D/A功能。在神经元的树突膜电位高过一定阀值时，则又变成电脉