智能信息处理 人工神经网络总结
神经网络与人工智能的发展历程
神经网络与人工智能的发展历程近年来，随着信息技术的快速发展，人们对于人工智能越来越感兴趣。
其中最重要的一个分支就是神经网络，它可以通过训练和学习，实现类似于人类的行为和决策能力。
本文将从神经网络的起源，基本概念，发展历程，应用等方面来介绍一下神经网络与人工智能的发展历程。
神经网络的起源神经网络的诞生可以追溯到上个世纪50年代的早期，当时，在生物学家、数学家和计算机专家之间的合作下，人们对大脑是如何处理信息的这个问题有了全新的认识。
他们开始模拟人脑的结构，以此来研究和解决计算机处理信息的问题。
1958年，一个名为Perceptron的神经网络模型被提出获得了广泛关注，这一模型具有一定的分类能力。
神经网络的基本概念神经网络，亦称为人工神经网络，简称ANN(Artificial Neural Network),是由大量集成的人工神经元（也称为节点）构成的计算模型。
它具有自学习、自适应和容错能力，可以模拟人类的认知、决策等处理过程。
神经网络模型的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层：神经网络模型的输入数据，例如图像、声音、文本等，是经过预处理后的、数字化的数据。
隐藏层：隐藏层是神经网络的处理核心，它是由许多人工神经元组成，可以分成多层。
每一层的神经元通过加权计算对自己的输入信号进行处理，经过学习，调整权重，不断优化处理能力。
输出层：输出层是神经网络最终得到的结果，例如数字分类、图像识别、语音识别等。
输出层通常采用Softmax函数对结果进行概率归一化，对输入数据标签进行分类输出。
神经网络的发展历程经过长时间的研究和开发，神经网络逐渐成为人工智能领域最重要的分支之一。
在过去的几十年中，神经网络经历了不断的改进和发展，从最初的单层卷积神经网络(LeNet-5)到深度学习中越来越复杂的多层卷积神经网络模型模型(例如AlexNet, GoogLeNet, ResNet, VGG等)。
此外，还有循环神经网络、自编码器、GAN等。
人工神经网络学习总结笔记
人工神经网络学习总结笔记主要侧重点：1.概念清晰2.进行必要的查询时能从书本上找到答案第一章：绪论1.1人工神经网络的概述“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。
我认为这是人工神经网络研究的前身。
形象思维：不易被模拟人脑思维抽象推理逻辑思维：过程：信息概念最终结果特点：按串行模式人脑与计算机信息处理能力的不同点：方面类型人脑计算机记忆与联想能力可存储大量信息，对信息有筛选、回忆、巩固的联想记忆能力无回忆与联想能力，只可存取信息学习与认知能力具备该能力无该能力信息加工能力具有信息加工能力可认识事物的本质与规律仅限于二值逻辑，有形式逻辑能力，缺乏辩证逻辑能力信息综合能力可以对知识进行归纳类比和概括，是一种对信息进行逻辑加工和非逻辑加工相结合的过程缺乏该能力信息处理速度数值处理等只需串行算法就能解决的应用问题方便，计算机比人脑快，但计算机在处理文字图像、声音等类信息的能力远不如人脑1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较人脑与计算机处理能力的差异最根本的原因就是信息处理机制的不同，主要有四个方面方面类型人脑计算机系统结构有数百亿神经元组成的神经网络由二值逻辑门电路构成的按串行方式工作的逻辑机器信号形式模拟量（特点：具有模糊性。
离散的二进制数和二值逻辑容易被机器模拟的思维方式难以被机器模拟）和脉冲两种形式形式信息储存人脑中的信息分布存储于整个系统，所存储的信息是联想式的有限集中的串行处理机制信息处理机制高度并行的非线性信息处理系统（体现在结构上、信息存储上、信息处理的运行过程中）1.1.3人工神经网络的概念：在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，称之为人工神经网络，是对人脑的简化、抽象以及模拟，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
其他定义：由非常多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，外部输入信息之后，系统产生动态响应从而处理信息。
人工智能的期末总结
人工智能的期末总结人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样地思考、学习和决策的科学。
近年来，随着互联网和计算能力的迅猛发展，人工智能技术得到了极大的推动和应用，不仅在学术研究领域取得了重要突破，而且在工业界的各个领域也得到了广泛应用。
在人工智能领域，机器学习是一种重要的方法。
它使计算机能够通过对大量数据集的学习，自动提取特征并进行预测和决策。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。
监督学习是指在有标签数据集的基础上，通过训练模型来学习输入和输出之间的映射关系。
常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量机等。
这些算法广泛应用于图像分类、语音识别和自然语言处理等领域。
无监督学习是指在没有标签数据集的情况下，通过学习数据本身的分布特征来发现隐藏的结构和模式。
常见的无监督学习算法包括聚类、降维和关联规则挖掘等。
这些算法在数据挖掘、推荐系统和社交网络分析等领域具有重要应用价值。
强化学习是指通过观察环境的反馈和奖励来制定决策策略，以最大化长期奖励的一种学习方法。
强化学习算法有Q学习、蒙特卡罗树搜索和深度强化学习等。
这些算法在游戏对弈、机器人控制和自动驾驶等领域有广泛应用。
在人工智能的发展过程中，深度学习是一个重要的突破。
深度学习通过构建具有多个隐层的神经网络模型，可以自动学习和提取高级抽象特征，并在图像识别、语音合成和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
深度学习的核心技术包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
除了机器学习和深度学习，人工智能还包括知识表示和推理、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和专家系统等方面的研究和应用。
这些技术的发展和应用推动了人工智能技术的不断进步，使其在医疗健康、金融服务、智能交通和智能制造等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全性是一个重要的问题，特别是在涉及个人隐私和敏感信息的领域，如医疗保健和金融服务。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够模拟和执行人类智能活动。
神经网络（Neural Network）作为人工智能的核心技术之一，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，实现了对复杂问题的学习和处理能力。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并分析其在不同领域中的优势和挑战。
神经网络的基本原理神经网络是由大量相互连接的人工神经元构成的计算模型。
每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数对这些输入进行加权求和，然后将结果传递给下一层神经元。
通过多层次的连接和反馈机制，神经网络可以从输入数据中提取特征，并根据这些特征进行分类、预测或决策。
图像识别与处理图像识别是人工智能领域中一个重要的研究方向，而神经网络在图像识别与处理方面具有显著优势。
通过训练大量的图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地识别出物体、人脸、文字等。
例如，深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像分类、目标检测和图像生成等任务中取得了重大突破。
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
神经网络在自然语言处理中的应用也取得了显著进展。
通过训练大量的文本数据，神经网络可以学习到语言的语法规则和语义信息，并能够进行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在机器翻译和语音识别等任务中取得了重要成果。
数据挖掘与预测数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程，而神经网络在数据挖掘与预测方面具有很强的能力。
通过训练大量的数据样本，神经网络可以学习到数据之间的关联性和规律，并能够进行数据分类、回归分析、异常检测等任务。
人工神经网络的应用领域介绍
人工神经网络的应用领域介绍人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模板化的计算模型，通过模拟神经元之间的讯息传递来完成信息处理任务，模型类似于人类神经系统。
自从ANN的提出以来，已经发展出了多种神经网络模型，被广泛应用于各种领域。
本文将介绍人工神经网络的应用，以及其在不同领域的效果。
1. 计算机视觉计算机视觉领域可以使用人工神经网络来进行图像分类、识别以及目标检测等任务。
现在的神经网络可以完成人脸识别、图像分割以及文本识别等高级任务，通过深层次的学习，达到人类相似的表现。
在此领域中，最流行的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，它可以有效地识别图像中的特征，例如边缘、形状、颜色等，使得神经网络可以快速地准确地识别图片中的物体。
2. 语音处理人工神经网络在语音处理领域也有广泛的应用，例如语音识别、语音合成、语音信号分析等。
在这个领域中，反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BNN）和长短时记忆网络（Long-short term memory，LSTM）等模型都被广泛应用。
这些模型可以学习语音信号的不同特征，并将语音信号转化为文本，以帮助人们快速地理解口语交流。
3. 金融领域人工神经网络在金融领域中也有广泛的应用，例如预测股票价格、信用评级以及风险控制等。
神经网络可以通过学习大量的历史数据，并根据这些数据来预测未来的趋势。
往往人工神经网络到所产生的预测结果会比传统的统计预测准确度更高。
4. 工业控制工业控制是人工神经网络的另一种应用领域。
神经网络可以帮助系统自动控制，例如自动化生产线上的物品分类、质量检测等任务。
神经网络能够通过学习各种现有系统的运作方式，并从海量数据中提取规律和关系，进而优化生产流程和控制系统。
5. 医疗行业在医疗行业中，人工神经网络可以用于病理判断、癌症筛查以及模拟手术等领域，从而实现更准确的诊断、治疗以及手术操作。
2人工神经网络基础知识
人们对网络模型做了大量研究,目前人工神经网络的模型很多，
已有近百种，可以按照不同的方法进行分类。 按网络性能可分----连续性和离散性、确定性和随机性网络; 按学习方式可分----有导师和无导师 学习方式网络。 常见的分类方法----按网络连接的拓扑结构分类和按网络内部 的信息流向分类。 如按网络内部的信息流向分类:前馈(向)型网络和反馈型网络.
y j (t 1) f [ wij xi (t ) j ] f (net j )
i 1
n
式中 netj—j单元激活值；netj=
w x
i 1 ij
n
i
j
其它各单元对第j个单元的输入，通过加权，按某种运算把输 入信号的综合作用整合起来，给出它们的总效果称净输入。净 输入整合表达应有多种方式，人们探索到的人脑空间整合方式 近似为线性求和。即单元净输入表为
层次型网络结构有3种典型的结构形式。
（1）单纯层次型网络结构
单纯层次型网络结构
神经元分层排列，各层神经元接受前一层输入并输出到下一 层，层内神经元自身以及神经元之间不存在连接通路。
（2）层内有互连的层次型网络结构
这种结构的特点是在同一层内引入神经元间的侧向作用，使 得能同时激活的神经元个数可控，以实现各层神经元的自组 织。
空间整合—在同一时刻产生的刺激所引起的膜电位变化，大致 等于各单独刺激引起的膜电位变化的代数和。这种累加求和称 空间整合。 生物神经元是在这两种整合综合下进行信息传递的。 神经元---抑制性、兴奋性两种。 抑制性---神经元虽然接收到其他神经元传递的信息，但没 有向外传递信息，该神经元称“抑制性”的； 兴奋性---当一个神经元的树突接收的兴奋信息累计超过阈 值，该神经元被激活并传递出信息给其他神经元。 在人脑中，神经元间的突触联系大部分是在出生后， 由于外界刺激而成长起来的。外界刺激性质不同，能够改 变神经元之间的突触联系。正是由于各神经元之间的突触 连接强度和极性可以有所不同，并且都可进行调整，因此 人脑才可以有学习和存储信息的功能。
人工神经网络知识概述
人工神经网络知识概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。
19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。
人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。
大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。
但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。
在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。
突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。
每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。
各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。
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第1讲：神经网络信息处理方法
人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统
人工神经网络特点：1．大规模并行处理2．分布式存储3．自适应(学习)过程
人工神经网络的基本要素：神经元功能函数、神经元之间的连接形式和网络的学习(训练)。
1.神经元功能函数
神经元在输入信号作用下产生输出信号的规律由神经元功能函数f （Activation Function）给出，也称激活函数，或称转移函数，这是神经元模型的外特性。
2 神经元之间的连接形式
*前向网络(前馈网络)
网络可以分为若干“层”，各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号，各神经元之间没有反馈。
======前馈型网络可用一有向无环路图表示.
*反馈网络
典型的反馈型神经网络每个节点都表示一个计算单元，同时接受外加输入和其它各节点的反馈输入，每个节点也都直接向外部输出。
Hopfield网络即属此种类型。
在某些反馈网络中，各神经元除接受外加输入与其它各节点反馈输入之外，还包括自身反馈。
有时，反馈型神经网络也可表示为一张完全的无向图.
3. 人工神经网络的学习(训练)
Hebb 有例子，δ学习规则，感知器学习，Hidrow_Hoff,胜者为王
第2讲：BP神经网络模型
BP神经网络其基本思想是：
学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转向误差的反向传播阶段。
误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。
权值不断调整过程，也就是网络的学习训练过程。
此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
BP神经网络的缺陷:
第3讲： CMAC小脑神经网络
CMAC：Cerebellar Model Articulation Controller[1-2]，简称CMAC。
CMAC。
CMAC网络是仿照小脑控制肢体运动的原理而建立的神经网络模型。
小脑指挥运动时具有不假思索地作出条件反射迅速响应的特点，这种条件反射式响应是一种迅速联想。
CMAC网络三个特点：
(1)作为一种具有联想功能的神经网络，它的联想具有局部推广（或称泛化）能力，因此相似的输入将产生相似的输出，远离的输入将产生独立的输出；
(2)对于网络的每一个输出，只有很少的神经元所对应的权值对其有影响，哪些神经元对输出有影响则有输入决定；
(3)CMAC的每个神经元的输入输出是一种线性关系，但其总体上可看做一种表达非线性映射的表格系统。
（由于CMAC网络的学习只在线性映射部分，因此可采用简单的δ算法，其收敛速度比BP算法快得多，且不存在局部极小问题。
CMAC最初主要用来求解机械手的关节运动，其后进一步用于机械人控制、模式识别、信号处理以及自适应控制等领域。
）
第4讲： SOM神经网络
第5讲反馈型Hopfield神经网络
Hopfield网络按网络输入和输出的数字形式不同可分为离散型和连续型两种网络,即：
①离散型Hopfield神经网络——DHNN(Discrete Hopfield Neural Network)；
②连续型Hopfield神经网络——CHNN(Continues Hopfield Neural Network)。
1.DHNN结构离散型
它是一种单层全反馈网络,共有个神经元。
每个神经元都通过连接权接收所有其它神
经元输出反馈来的信息，其目的是为了让任一神经元的输出能接受所有神经元输出的
控制,从而使各神经元能相互制约。
其结构如图3-1所示。
第6讲 :信息融合技术
BP神经网络应用多层激励函数
第7讲: DS信息融合技术
PPT 6页左右例子
第8讲：线性PCA信息处理方法
主元分析PCA(Principal Components Analysis）：是统计学中分析数据的一种有效的方法，其目的是在数据空间中找一组向量尽可能地解释数据方差，通过一个特殊的向量矩阵，将数据从高维空间投影到低维空间，降维后保存数据的主要信息，从而使
数据更易于处理。
、
第11讲：信号预测模型
GM（1.1）
第12讲智能计算
遗传算法步骤：
1）选择编码策略，把参数转换成串；编码策略有二进制编码和实数编码等，若采用
二进制码表示实数，每个二进制位即为一基因，
2）定义串的适应度函数；适应度函数是目标函数的映射，它包含了对优化问题所需
的信息。
3）设置遗传算法的控制参数(群体规模N，交叉概率P c，变异概率P m等)，随机产生
N个串构成群体；
4）计算群体中每个串的适应度，串解码所得的解越好，则适应度值越高；
5）从群体中复制两个串，串适应度越高，则被复制的概率越大；
6）在串上随机选择一个位置，以交叉概率P c对两个串进行交叉操作；
7）对两个串中的基因位以变异概率P m进行翻转；8）转至5)直至复制N个串； 9）转至4)重复进行，直到解满足性能指标或规定的进化代数。
.....................最新资料整理推荐.....................
以上遗传操作过程描述了最简单的进化模型。
步骤1)和步骤2)是实际应用中的关键。
步骤5)至步骤7)进行三种基本遗传操作，复制实施了适者生存的原则，交叉的作用
是组合父代中有价值的信息，产生新的后代，以实现高效搜索，变异的作用是保持群
体中基因的多样性。
21。