人工智能神经网络相关论文(人工智能神经网络相关论文)

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人工智能神经网络相关论文篇一

摘要

人工神经网络是近年来发展迅速的前沿学科，在突破现有科学技术瓶颈方面发挥着重要作用。本文分析了人工神经网络的特点、模型结构和未来发展趋势。

[关键词]人工神经网络神经元矩阵

1人工神经网络概述

人工神经网络是用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统。它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，是模拟人脑信息处理机制的网络系统。它不仅具有处理数值数据的计算能力，还具有学习、联想和记忆处理知识的能力。

人工神经网络模拟了大脑神经元的组织，反映了人脑的一些基本功能，开辟了研究人工智能的新途径。它具有以下基本特征：

1.1平行分配

由于人工神经网络中神经元的排列不是混沌的，往往是按照有规律的顺序排列的，这种结构非常适合并行计算。同时，如果把每个神经元看作一个基本的处理单元，整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算速度很快。

1.2可学习的习惯和适应性

一个相对较小的人工神经网络可以存储大量的专家知识，它可以根据学习算法模拟真实环境，或者使用指导系统(称为有师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无师学习)。它能处理不确定或未知的事物，主动学习，不断提高知识的存储量。

(3)健壮性和容错性

由于大量神经元被使用并相互连接，具有联想映射和联想记忆能力，容错性保证了网络能够将不完整和失真的输入样本恢复为完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触受损时，网络仍具有学习和记忆能力，不会对整个系统产生严重影响。

1.3概括能力

人工神经网络是一个大规模的非线性系统，它提供了系统协作和自组织的潜力。它可以完全逼近任何复杂的非线性关系。如果输入稍有变化，输出可以保持相当小的差距。

1.4综合信息能力

任何知识规则都可以通过学习实例存储在同一个神经网络的连接权值中，既能处理定量信息，又能处理定性信息，适用于处理复杂的非线性和不确定性对象。

2人工神经网络模型

神经网络是在研究人脑思维方式的基础上，通过抽象模拟反映人脑基本功能的并行处理连接网络。神经元是神经网络的基本处理单元。

在神经网络的发展过程中，从不同角度对神经网络进行了不同层次的描述和仿真，提出了各种神经网络模型，其中最具代表性的神经网络模型有感知器、线性神经网络、BP网络、自组织网络、径向基函数网络、反馈神经网络等。

3神经元矩阵

神经元矩阵是神经网络模型的新概念，是专门为神经网络制作的矩阵，符合神经元的所有特性。

神经元矩阵是矩阵的形式，它可以由N维向量组成。通过引入向量接触和信使粒子的概念，向量接触可以增长，即改变其长度和方向，信使粒子可以在矩阵中“游走”建立各种连接。图1是神经元矩阵模型。

(1)容器能产生一种无形的约束力，使系统得以形成，容器不是完全封闭的，从而保证系统与外界的沟通和互动；矢量可以通过相互作用力连接，每个信使粒子由容器、空心矢量和其他信使粒子控制。神经元自主交互，神经元矩阵是多级管理，也就是一个

(2)矢量接触是空心的，信使粒子可以通过或储存在矢量中，所以也叫空心矢量。一个矢量存储信使粒子后，可以吸引附近更多的信使粒子，或者使相邻的矢量发生转动和拉伸，从而形成一个相对稳定的信息通道。

(3)当两个或两个以上的信息通道汇聚时，可能伴随着通道的增强和合并，以及信使粒子的聚集和交换，这是神经元矩阵运算的一种主要形式。通路的形成过程，即神经元矩阵的划分、分层和形成连接的过程，也为矩阵系统的宏观管理和分级控制的实现奠定了基础。

神经元矩阵也是一种具有生物网络特征的数学模型，集成了数学中矩阵、向量等重要概念，是一种三维矩阵结构。尤其是矩阵的块特性和向量的方向特性的结合，更好地体现了神经网络的整体性和单元独立性，系统的组织性和自组织性特征更加突出。messenger借助“点”的数学概念，增强了系统的信息特性，尤其是矩阵的存储和运算功能。

4人工神经网络的发展趋势

人工神经网络是一门边缘交叉学科，涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科。研究其发展具有重要意义。鉴于社会需求和神经网络存在的问题，神经网络未来的研究趋势主要集中在以下几个方面。

4.1增强对智能和机器之间关系的理解。

人脑是一个结构极其复杂的信息系统。作为我们已知的唯一智能系统，随着信息论、控制论、计算机科学和生命科学的发展，人们越来越惊叹于大脑的奇妙。人脑的智能实现研究是神经网络研究的未来发展方向。

4.2发展神经计算和进化计算的理论和应用。

利用神经科学理论的研究成果，用数学方法探索更高智能水平的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进，发展新的网络数学理论。

4.3扩展神经元芯片的功能和神经网络结构。

神经网络结构体现了结构和算法的统一，是硬件和软件的混合体，比如神经元矩阵。人工神经网络可以用传统的计算机模拟，也可以由集成电路芯片构成，甚至可以用生物芯片实现，因此发展电子神经网络计算机有很大的潜力。如何将传统计算机、人工智能技术和神经网络计算机相结合也是一个前沿课题，具有非常诱人的前景。

4.4促进信息科学与生命科学的融合。

信息科学和生命科学相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特征。神经网络与各种智能处理方法的结合有很大的发展前景，如专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等。取长补短，才能取得更好的应用效果。

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