人工神经网络论文
人工神经网络的研究进展与应用
人工神经网络的研究进展与应用人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它能够通过学习和适应提高自己的性能，从而解决各种复杂的问题。
近年来，随着科学技术的不断进步，人工神经网络的研究和应用也越来越广泛，本文将以此为主题，探讨其研究进展和应用。
一、人工神经网络的发展历程人工神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时生物学家麦卡洛克和数学家皮茨在研究海马的神经元模型时，提出了“神经元网络”的概念。
然而，由于当时计算机技术的不发达，研究进展缓慢，直到20世纪80年代，人工神经网络才开始进入蓬勃发展期。
在接下来的几十年里，人工神经网络不断得到完善和改进。
1986年，加利福尼亚大学教授里夫金首次提出了反向传播算法，从理论上提高了神经网络的学习能力；1998年，Yan LeCun等人在训练卷积神经网络上取得了突破性的进展，为语音识别、图像识别等领域的应用奠定了基础；2006年，西谷和众人提出了深层神经网络，在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域取得了重大突破。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别人工神经网络在图像识别领域的应用非常广泛。
以2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例，该比赛采用卷积神经网络进行图像识别，识别准确率达到了85.4%，远高于传统算法。
2. 语音识别人工神经网络在语音识别领域也有广泛的应用。
在过去的十年里，深度神经网络被广泛用于语音识别，取得了显著的进展。
例如，微软研究院的DeepSpeech就是一种深度神经网络模型，能够通过学习进行语音识别并生成相应的文本。
3. 金融分析人工神经网络在金融领域也有广泛的应用。
例如，在股票交易中，人工神经网络能够通过学习历史股价数据，预测未来的股票价格走势。
此外，人工神经网络还可以用于信用评估、风险管理等方面，为金融决策提供有力的辅助。
4. 医学诊断人工神经网络在医学诊断领域也有广泛的应用。
例如，在疾病诊断方面，人工神经网络能够通过学习医学数据，对病情进行准确的判断和诊断。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
以下是店铺整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能神经网络论文篇一人工神经网络的发展及应用摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。
文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。
人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。
人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。
人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程2.1 萌芽时期在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。
人工神经网络原理、分类及应用
学 术 论 坛240科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科,它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
该模型对于拟合现实复杂世界有着重要的实用价值。
1 神经网络简介人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),亦称神经网络(Neural Network,NN),是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
心理学家Mcculloch,数学家Pitts在20世纪40年代第一次提出了神经网络模型,从此开创了神经科学理论的研究时代,此后半个世纪神经网络技术蓬勃发展。
神经网络是一种计算模型,由大量的神经元个体节点和其间相互连接的加权值共同组成,每个节点都代表一种运算,称为激励函数(activation function)。
每两个相互连接的节点间都代表一个通过该连接信号加权值,称值为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆,网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激励函数。
而网络本身通常是对自然界或者人类社会某种算法或函数的逼近,也可能是一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型向结合,借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
2 神经网络模型及训练2.1生物神经元模型人脑是自然界所造就的高级动物,人的思维是由人脑来完成的,而思维则是人类智能的集中体现。
智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
人工神经网络论文
人工神经网络学号：7学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院2009年12月目录第一部分：绪论31.1人工神经网络的定义31.2人工神经网络的基本原理31.3生物神经元31.4人工神经元模型41.5人工神经网络模型51.6.常见神经元响应函数71.7.神经网络基本学习算法81.7.1有教师学习（监督学习）81.7.2无教师学习（无监督学习）81.7.3强化学习（再励学习）8第二部分：反向传播网络92.1 BP网络92.1.1BP网络主要应用：92.1.2BP网络特点92.1.3多层BP网络简介102.2三层BP网络102.2.1三层BP网络结构图102.2.2三层BP网络学习算法112.2.3三层BP网络设计需要考虑的问题11 第三部分：自适应竞争神经网络123.1自组织网络123.1.1网络类型123.1.2网络学习规则133.2竞争网络133.2.1网络结构133.2.2竞争网络原理143.2.3网络工作方式143.2.4 网络训练153.2.5竞争网络的局限性15第四部分：地震预报的MATLAB实现154.1基于人工神经网络的地震预测研究背景154.2模型的建立164.3自适应竞争网络对地震等级进行预测164.3.1数据处理164.3.2自适应竞争网络设计174.4BP网络对地震的大小进行预测184.4.1数据处理184.4.2BP网络的设计19第五部分：作业21第一部分：绪论1.1人工神经网络的定义人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
”1.2人工神经网络的基本原理人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。
神经网络论文
人工智能专题报告题目模式识别及人工神经网络概述姓名专业学号学院电脑科学与技术学院内容摘要：模式识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力.目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
关键词：模式识别，神经网络，人工智能，原理，应用Abstract：Pattern recognition is an extremely valuable project research, with neural network and fuzzy logic technology development, people on this subject, and adopted many new methods and means, also make the ancient subject coruscate gives new vitality. Current international has quite a number of scholars in the study of this topic, and it includes pattern recognition field of typical problems: the data acquisition, processing and selection, input data express choice, the choice of mode identification classifier and using samples of the reader has guidance training. Artificial neural network for digital recognition to provide a new way. It is neural network which has this kind of self-organization self-learning capability, generalization, nonlinear and computing highly parallel ability makes the pattern recognition become the neural network was the most successful application fields.引言具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工神经网络论文2
人工神经网络学院：信息与通信工程学院班级：自动化班***名：***学号：***********摘要人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映，具有自适应和自学习的能力，可通过对模式样本的自学习，从中获取特征，并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。
本文对人工神经网络做了简要的概述，重点讲述了两种应用最广泛的神经网络模型：BP神经网络和Hopfield 神经网络。
对BP神经网络作了详细的介绍，重点在于三层BP网络的学习。
Hopfield神经网络应用非常广泛，本文用Hopfield神经网络进行英文字母识别。
关键词人工神经网络，BP神经网络，三层BP网络， Hopfield神经网络，模式识别AbstractArtificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and self-learning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and text.Based on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: BP neural network and Hopfield neural networks.On BP neural network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network learning.Hopfield neural network is used extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters recognition.Keywords artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfield neural network BP network, pattern recognition一绪论1.1人工神经网络的定义和应用人工神经网络（artificial neural network,ANN)是一个用大量简单处理单元经广泛链接而组成的人工网络，是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。
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3.1.1 网络类型
1.需要训练的网络 （1）自组织竞争网络 适用与具有典型聚类特性的大量数据的辨识 （2）Kohunen 网络 训练学习后使网络权值分布与输入样本概率密度分布相似 可以作为样本特征检测仪，在样本排序、样本分类及样本检测方面有广泛应用 （3）对传网络（Counter Propagation Network） 在功能上用作统计最优化和概率密度函数分析 可用于图像处理和统计分析 （4）神经认知机 2.不需要训练 （1）自适应共振理论（ART） 分类的类型数目可自适应增加。
图 2-2 用于多指标综合评价的三层 BP 神经网络
2.2 三层 BP 网络
2.2.1 三层 BP 网络结构图
图 2-2 三层 BP 网络结构图
2.2.2 三层 BP 网络学习算法
为了使 BP 网络具有某种功能，完成某项任务，必须调整层间连接权值和节点阈值，使 所有样品的实际输出和期望输出之间的误差稳定在一个较小的值以内。在训练 BP 网络算法 中，误差反向传播算法是最有效最常用的一种方法。 BP 网的学习过程主要有以下四个部分组成。 1) 输入模式顺传播（输入模式由输入层经中间层向输出层传播计算） 。 2) 输出误差逆传播（输出的误差由输出层经中间层传向输入层） 。 3) 循环记忆训练（模式顺传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行） 。 4) 学习结果判别（判定全局误差是否趋向极小值） 。
P 输入 神经网络 （学习系统）
a
期望输出
e
误差信号
误差分析
t
期望输出
1.7.3 强化学习（再励学习）
P 输入
神经网络 （学习系统）
a
期望输出
评价信息
外部环境
第二部分：反向传播网络
2.1 BP 网络
反向传播网络(Back-Propagation Network，简称 BP 网络)是将 W-H 学习规则一般化， 对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络 。权值的调整采用反向传播
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的 处理与传递主要发生在突触附近， 当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一 定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两 种类型，兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。 1.4 人工神经元模型 1 通用模型
2.1.2BP 网络特点
（1）输入和输出是并行的模拟量 （2）网络的输入输出关系是各层连接的权因子决定，没有固定的算法 （3）权因子通过学习信号调节。学习越多，网络越聪明 （4）隐含层越多，网络输出精度越高，且个别权因子的损坏不会对网络输出产生大的影响 只有当希望对网络的输出进行限制，如限制在 0 和 1 之间，那么在输出层应当包含 S 型激 活函数。在一般情况下，均是在隐含层采用 S 型激活函数，而输出层采用线性激活函数。
1.6.常见神经元响应函数
a)阈值单元 σ(s)=
1 0
s0 s0
(b)线性单元 y=σ (s)=s (c)非线性单元：Sigmoid 函数 （1） ( s ) （2）
1 1 e s
( s) tanh(s)
1.7.神经网络基本学习算法
1.7.1 有教师学习（监督学习）
(Back-propagation）的学习算法，它是一种多层前向反馈神经网络，其神经元的变换函数是 S 型函数。输出量为 0 到 1 之间的连续量，它可实现从输入到输出的任意的非线性映射。
2.1.1BP 网络主要应用：
（1）函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数 （2）模式识别和分类：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；把输入矢量以所 定义的合适方式进行分类； （3）数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储 （4）具有将强泛化性能：使网络平滑地学习函数，使网络能够合理地响应被训练以外的输 入 泛化性能只对被训练的输入／输出对最大值范围内的数据有效， 即网络具有内插值特性， 不具有外插值性。超出最大训练值的输入必将产生大的输出误差
P1 W1
a
W2 P2
Σ
θ
f
Pn
Wn
2 求和操作
a f (WiPi )
i
3 响应函数 y=σ (s)
1.5 人工神经网络模型
1 前向网络 (a) 2 从输出到输入有反馈的前向网络 (b) 3 用来存储某种模式序列,层内互连前向网络 (c) 4 限制层内同时动作的神经元；分组功能相互结合型网络 (d)
2.2.3 三层 BP 网络设计需要考虑的问题
在进行 BP 网络的设计时，应从网络的层数、每层中的神经元数、初始值及学习速率等 几个方面考虑。 1) 网络的层数 已经证明： 三层 BP 网络可以实现多维单位立方体 Rm 到 Rn 的映射， 即能够逼近任何有 理函数。这实际上给了一个设计 BP 网络的基本原则。增加层数可以更进一步降低误差，提 高精度，但同时也使网络复杂化，从而增加网络权值的训练时间。而误差精度的提高实际上 可以通过增加隐含层的神经元数目来获得， 其训练结果也比增加层数更容易观察和调整。 所 以一般情况下，应优先考虑增加隐含层的神经元个数。 2) 隐含层的神经元数 网络训练精度的提高， 可以通过采用一个隐含层而增加神经元数的方法来获得。 这在结 构的实现上要比增加更多的隐含层简单的多。 在具体设计时， 比较实际的做法是隐含层取输
w
k 1
s
ik
f (ak ) wil 0
第四部分：地震预报的 MATLAB 实现
4.1 基于人工神经网络的地震预测研究背景
地震预测是地理问题研究领域中的一个重要的课题，准确的地震预测可以帮助人们及 时采取有效的措施，降低人员伤亡好经济损失，引发地震的相关因素很多，器产生机理的复 杂性， 孕育过程的非线性好认识问题的困难性使得人们很难建立较完善的物理理论模型。 对 于有关的物理参数加以精确的描述， 只能借助一些观测到得相关现象进行分析， 总结好推理。 由于地震活动时间、空间上的随机性和复杂性，地震研究仍是当今一大科学难题。 对地震灾害的评价和预测工作还停留在经验性阶段， 其过程实质上是对以往震例分析总结和 外推应用的过程。 上世纪 80 年代提出的人工神经网络(Artificial Neural Network 缩写为 ANN) 是在物理机制上模拟人脑信息处理机制的信息系统， 它不但具有处理数值数据的一般计算能 力，而目还具有处理知识的思维、学习、记忆能力。它采用类似于“黑箱”的方法，通过学 习和记忆找出输入输出变量之间的非线性关系。 把这种人工神经网络应用于具有极大模糊性 和复杂性的地震灾害预测研究中有很大的优越性。 本文中利用大量地震数据， 建立了非线性 人工神经网络。经过网络训练，获得了潜在地震灾害预测系统。同时，通过模拟预测，分析 了人工神经网络在潜在地震灾害预测中的可能性和有效性。 相对于传统的预报方法， 神经网 络在处理这方面的问题中有独特的优势，主要表现在以下几个方面： （1） 容错能力强。由于神经网络的知识信息采用分布式存储，个别元件损坏不会引 起输出错误，是就使得预测过程中容错能力很强，可靠性高。 （2） 预测速度快。 训练好的网络在对未知样本进行预测时仅需要少量的加法好乘法， 使得其运算速度明显快于其他方法。 （3） 避开了特殊因素与判别目标的复杂关系描述，特别是公式的表述。网络可以自 己学习好记忆各输入和输出量之间的关系。 总结： 通过对本课的学习，我对人工神经网络的应用及发展有了一定的了解，并且能运用其 解决一些问题，综合能力有了一定的提高。
1.3 生物神经元
神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约由 1011 个神经元组成，神经元互相 连接成神经网络。 神经元以细胞体为主体， 由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神 经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神 经键)组成 。 图 1.1 生物神经元的示意图
3.1.2 网络学习规则
1.格劳斯贝格(S．Grossberg)提出了两种类型的神经元模型：内星与外星，用以来解释人 类及动物的学习现象 （1）内星可以被训练来识别矢量 （2）外星可以被训练来产生矢量 2.基本学习规则 （1）内星学习规则
可以通过内星及其学习规则可训练某一神经元节点只响应特定的输入矢量 P， 它借助于调 节网络权矢量 W 近似于输入矢量 P 来实现的。单内星中对权值修正的格劳斯贝格内星学习 规则为：内星神经元联接强度的变化Δ w1j 与输出成正比的。 如果内星输出 a 被某一外部方式而维护高值时，通过不断反复地学习，趋使Δ w1j 逐渐 减少，直至最终达到 w1j＝pj，从而使内星权矢量学习了输入矢量 P，达到了用内星来识别一 个矢量的目的 另一方面，如果内星输出保持为低值时，网络权矢量被学习的可能性较小，甚至不能被学 习 （2）外星学习规则 外星网络的激活函数是线性函数。它被用来学习回忆一个矢量，其网络输入 P 也可以是 另一个神经元模型的输出。 外星被训练来在一层 s 个线性神经元的输出端产生一个特别的矢 量 A 对于一个外星，其学习规则为：与内星不同，外星联接强度的变化Δ w 是与输入矢量 P 成正比的当输入矢量被保持高值，比如接近 1 时，每个权值 wij 将趋于输出 ai 值，若 pj＝1， 则外星使权值产生输出矢量，当输入矢量 pj 为 0 时，网络权值得不到任何学习与修正。 （3）科荷伦学习规则 科荷伦学习规则是由内星规则发展而来的.科荷伦规则为：Δ wij=lr*(pj-wij)，科荷伦 学习规则实际上是内星学习规则的一个特例， 但它比采用内星规则进行网络设计要节省更多 的学习，因而常常用来替代内星学习规则。
3.2 竞争网络
3.2.1 网络结构
竞争网络由单层神经元网络组成，其输入节点与输出节点之间为全互联结。因为网络 在学习中的竞争特性也表现在输出层上， 所以在竞争网络中把输出层又称为竞争层， 而与入 节点相连的权值及其输入合称为输入层。 3.2.2 竞争网络原理 设网络的输入矢量为：P＝[ p1 p2 „ pr]， T 对应网络的输出矢量为： A＝[a1 a2 „ as]T 由于竞争网络中含有两种权值， 所以其激活函数的加权输入和也分为两部分： 来自输入节点 的加权输入和 N 与来自竞争层内互相抑制的加权输入和 G。 对于第 i 个神经元有来自输入节 点的加权输入和为 ni=