第9章人工神经网络的分析与设计
第9章 人工神经网络的分析与设计
本章介绍人工神经网络是模拟生物神经网络的工作机理模仿人脑某些学习功能的一种计算结构，它也是一种自适应非线性动力学系统模型经过近60多年的发展，人工神经网络有了很大的进展并在各个领域显示了巨大应用潜力基于各种人工神经网络原理的硬件电路实现是人工神经网络得以应用的非常重要的前提之一
本章介绍 人工神经网络是模拟生物神经网络的工作机理、 模仿人脑某些学习功能的一种计算结构，它也是 一种自适应非线性动力学系统模型。 经过近60多年的发展，人工神经网络有了很大 的进展并在各个领域显示了巨大应用潜力。 基于各种人工神经网络原理的硬件电路实现是 人工神经网络得以应用的非常重要的前提之一
本章介绍本章首先介绍传统人工神经网络的基本概念，阐述神经元电路实现的一些方案。接着，结合细胞神经网络（Cell Neural Network一CNN）分析人工神经网络的混沌特性和CNN的申路仿真实现，根据最新人工神经网络发展，以脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network一PCNN）为例，从等效电路解释和模型基本原理出发，详细介绍PCNN的基本工作原理，分析PCNN的基本混沌特性，再介绍PCNN模型的一种硬件电路实现方案，最后介绍人工神经网络在旅行商问题中的应用
本章介绍 本章首先介绍传统人工神经网络的基本概念，阐 述神经元电路实现的一些方案。 接着，结合细胞神经网络（Cell Neural Network－ CNN）分析人工神经网络的混沌特性和CNN的电 路仿真实现，根据最新人工神经网络发展，以脉冲 耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network－ PCNN）为例，从等效电路解释和模型基本原理出 发，详细介绍PCNN的基本工作原理，分析PCNN 的基本混沌特性，再介绍PCNN模型的一种硬件电 路实现方案，最后介绍人工神经网络在旅行商问题 中的应用
9.1人工神经网络概述9.1.1.人工神经网络概述（1）人工神经网络的发展人工神经网络的发展大致经历了三个阶段：第一阶段，1943年精神病学家和神经解部学家Warren S McCulloch与数学家Walter H Pitts总结了生物神经元的一些基本生理特性，提出了MP神经元数学模型，1949年D.O.Hebb提出Hebb学习规则，1957年F.Rosenblatt提出感知器，1960年BernandWidrow和MarcianHoff提出自适应线性元件网络：使得人工神经网络第一次从理论研究转入工程实现阶段，从而掀起了人工神经网络研究的高潮
9.1 人工神经网络概述 9.1.1.人工神经网络概述 （1）人工神经网络的发展 人工神经网络的发展大致经历了三个阶段： 第一阶段，1943年精神病学家和神经解剖学家 Warren S McCulloch与数学家Walter H Pitts总结了 生物神经元的一些基本生理特性，提出了MP神经 元数学模型，1949年D.O.Hebb提出Hebb学习规则， 1957年 F.Rosenblatt提出感知器，1960年Bernand Widrow和 Marcian Hoff提出自适应线性元件网络， 使得人工神经网络第一次从理论研究转入工程实现 阶段，从而掀起了人工神经网络研究的高潮
9.1人工神经网络概述第二阶段，1969年M.Minsky和S.Parpert对感知器的悲观理论使神经网络研究陷入低谷他们分析了若干种简单感知器，并总结说明：简单感知器只能完成线性分类，对非线性分类无能为力，加上他们在人工智能领域的威望，他们这种悲观理论对当时人工神经网络的发展来说负面影响很大；而另一方面，当时计算机技术的发展使得传统人工智能理论在基于VonNeumann计算机平台上的发展趋势非常乐观；同时人们对当时人工神经网络的训练没有得到一种普适的学习算法；这样，人工神经网络的发展转入缓慢发展的低潮期
9.1 人工神经网络概述 第二阶段，1969年M.Minsky和S.Parpert对感知器 的悲观理论使神经网络研究陷入低谷。 他们分析了若干种简单感知器，并总结说明：简 单感知器只能完成线性分类，对非线性分类无能为 力，加上他们在人工智能领域的威望，他们这种悲 观理论对当时人工神经网络的发展来说负面影响很 大；而另一方面，当时计算机技术的发展使得传统 人工智能理论在基于Von Neumann计算机平台上的 发展趋势非常乐观；同时人们对当时人工神经网络 的训练没有得到一种普适的学习算法；这样，人工 神经网络的发展转入缓慢发展的低潮期