最新基于神经网络的专家系统PPT课件
合集下载
基于神经网络的人工智能专家系统设计
基于神经网络的人工智能专家系统设计随着科技的不断发展，人工智能已经成为了时下的热门话题。
作为人工智能的一个分支，专家系统的出现使得智能化的应用更加广泛。
所谓专家系统，就是为了解决某个领域的问题而搭建的一种系统，系统内部包含了大量的专业领域知识和规则，可以根据特定的问题快速地做出决策和推荐，从而起到了自动化的作用。
面对越来越复杂的现实问题，专家系统的研究和应用已经成为了众多科学研究者的热衷所在。
而在专家系统的应用中，基于神经网络的人工智能专家系统的设计则是一个值得特别关注的领域，因为它充分利用了神经网络的异构性和非线性关系特性，在解决复杂问题时具有良好的可行性和可靠性。
那么，接下来详细介绍一下基于神经网络的人工智能专家系统的设计。
1. 专家系统的设计专家系统的设计大致分为三个阶段：知识获取、知识组织、推理机制。
其中，知识获取是系统设计的第一步，也是最为关键的一步。
因为专家系统的核心就是基于某个专业领域的知识和规则来做出智能化的推荐，所以知识获取直接影响到系统的可行性和实效性。
通常，知识获取的方式主要有以下几种：专家访谈、文本化的知识库、数据挖掘。
知识组织是专家系统设计中的第二步，其目的是将获取到的知识和规则根据一定的层次和关系组织起来。
通常，知识组织可以用知识表示方法来实现，比如基于产生式规则的知识表示方法、基于语义网络的知识表示方法、基于本体论的知识表示方法等等。
推理机制则是专家系统设计中的最后一步，其目的是将经过知识组织处理好的知识和规则实现智能推理和决策。
推理机制通常采用一种特殊的程序来实现，也叫做推理引擎，实现基于前向推理、后向推理和启发式推理等多种不同的推理模式，以达到优化推理效果的目的。
2. 基于神经网络的人工智能专家系统的设计基于神经网络的人工智能专家系统，正如其名字所示，主要利用了神经网络对异构性和非线性关系的处理能力，以实现智能化的推理和决策。
相比于传统的专家系统，基于神经网络的专家系统的优势主要在于它具有更强的数据处理能力和更灵活的特征提取方法，可以更好地适应复杂和不确定的问题。
人工智能与专家系统(PPT 51张)
电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触
输
出
信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 .2 生
电 脉 冲 输 入 树 突 细 胞 体 形 成 轴 突 传 输 突 触
输
出
信 息 处 理
图 物 神 经 元 功 能 模 型 1 2 .2 生 黑箱
当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优 越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示 的系统,如故障诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最 有利的工具。另一方面, ANN对处理大量原始数据而不能用 规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆 人工神经网络中存储图形的类型
–
–
在计算机中，数据和信息是存放在存贮 器中（RAM或ROM)，以8比特字节作为 存储单位。 在人工神经网络中，信息或图形不再限 定为8比特，它是多维的二进制数据或连 续信息。
8.2 人工神经网络基础
存储和回忆 人工神经网络中存储的两类图形 – 空间图形的存储 存储单个空间静态图像，如一幅画面。 – 时空图形的存储 存储一系列随时间变化的图像，比如电影。 – 我们讨论的人工神经网络存储的图形大多是空 间图形，因它是构成时空图形的基础。
单层网络
–
输入信号的加权和表示为：
– –
s是各结点加权和的行向量，s=(s1, s2,…, sn)。 输出向量 y=(y1, y2,…, yn)，其中yj=F(sj)。
8.2 人工神经网络基础
人工神经网络的拓扑结构
多层网络
– –
–
一般来说，大而复杂的网络能提供更强的计算 能力。 虽然目前已构成了很多网络模型，但它们的结 点都是按层排列的，这一点正是模仿了大脑皮 层中的网络模块。 多层网络是由单层网络进行级联构成的，即上 一层的输出作为下一层的输入。
2024年度《人工智能介绍》PPT课件
技术与教育的融合问题
如何将AI技术与教育实践有效融合， 避免技术滥用和误用，是AI在教育领 域面临的挑战之一。
26
202感谢观看
2024/3/23
27
2024/3/23
6
2023 PART 02
机器学习技术
2024/3/23
REPORTING 7
监督学习原理及应用举例
• 监督学习原理：通过训练数据集学习出一个模型，该模型能够对新的输入数据做出预测或分类。训练数据集中的每个样本 都包含输入和对应的输出（标签），模型通过不断调整自身参数来最小化预测值与真实值之间的差异。
数据安全和保护措施不足 AI系统存储和处理大量敏感数据，如个人身份信息、健康 记录等，一旦数据泄露或被滥用，将对个人隐私造成严重 威胁。
隐私权和商业利益的平衡 在AI应用中，隐私权与商业利益之间往往存在冲突，如何 平衡二者关系，确保个人隐私得到尊重和保护，是一个亟 待解决的问题。
24
算法偏见和歧视现象剖析
声学模型
01
HMM、DNN、RNN、Transformer等
语言模型
02
N-gram、RNNLM、TransformerLM等
模型优化方法
03
模型融合、自适应训练、迁移学习等
21
多模态交互和智能语音助手设计
多模态交互
语音、文本、图像等多模态信息的融合和处理
智能语音助手设计
对话管理、自然语言理解、知识图谱等技术的应 用
数据偏见
由于训练数据本身存在偏见，导致AI算法在决策时也可能产生偏 见，如对某些人群的歧视或不公平待遇。
算法设计问题
算法设计过程中的主观性和不透明性可能导致算法偏见和歧视现 象的出现。
七章专家系统精品PPT课件精选全文完整版
2024/10/16
5
专家系统的特点
（1）从处理问题的性质看：专家系统善于解决那些不 确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有算法解 但在现有的机器上无法实施的困难问题。
（2）从处理问题的方法看：专家系统则是靠知识和推 理来解决问题，专家系统是基于知识的智能问题求 解系统。
（3）从系统的机构来看：专家系统则强调知识与推理 的分离，因而系统具有很好的灵活性和可扩充性。
和发展。 专家系统的形式也是普及科技知识的好
形式。
2024/10/16
22
专家系统的应用
（1）应用范围和应用领域不受限制 （2）专家系统的广泛应用产生了良好的
经济效益和社会效益。 （3）专家系统的应用实例以及在生产制
造领域中的广泛应用。
2024/10/16
23
专家系统的发展概况
20世纪60年代，DENDRAL的建成标志着专家系统的 诞生。
块
块
1
m
（1）实际问题错综复 杂，可能需要多次推 理，所以知识库是多 层的或多块的。 （2）实际问题往往 不仅需要推理，而且 还需要做一些处理， 所以增加处理模块。
2024/10/16
16
多 媒体 人 机界 面
方法 选择
参数 确定
图件 绘制
图形 评价
I
O 接口
方法 知识 库
动态 数据库
参数 知识 库
2024/10/16
13
专家系统的结构
概念结构 实际结构 网络与分布式结构 黑板模型
2024/10/16
14
概念结构
人机界面
推理机
解释模块
知识库
动态数据库
知识库管理系统 自学习模块
人工神经网络92页PPT
思考：该神经元模型与生物神经元有何对应关系
传输函数
硬极限传输函数
传输函数
线性传输函数
传输函数
对数-S形传输函数
传输函数
传输函数
多输入神经元
多输入神经元
权值矩阵，偏置（偏移量），净输入，传输函数（激活函数）
单层神经元
多层神经元
人工神经网络的训练
人工神经网络最具有吸引力的特点是它的 学习能力。
制造系统监控中的人工智能概述
智能监控检测诊断技术
专家系统 模糊理论 人工神经网络 支持向量机 实例推理、数据挖掘
人工智能的广泛应用
1 难题求解 2 自动规划、调度与配置 3 机器定理证明 4 自动程序设计 5 机器翻译 6 智能控制 7 智能管理 8 智能决策 9 智能通信 10 智能仿真
1962年，Rosenblatt给出了人工神经网络著 名的学习定理：人工神经网络可以学会它 可以表达的任何东西。
人工神经网络的表达能力大大地限制了它 的学习能力。
人工神经网络的学习过程就是对它的训练 过程
无导师学习
无导师学习(Unsupervised Learning)与无导 师训练(Unsupervised Training)相对应
人工智能的非正式定义 -- 研究如何用计 算机来表示和 执行人类的智能活动，以模 拟人脑所从事的推理、学 习、思考、规划 等思维活动，并解决需要人类的智力 才能 处理的复杂问题，如医疗诊断、管理决策、 下棋、 自然语言理解等。
制造系统监控中的人工智能概述
研究人工智能的目的
基本目标：Make machines smarter； 崇高目标：Understand what intelligence is； 商业目标：Make machines useful。
传输函数
硬极限传输函数
传输函数
线性传输函数
传输函数
对数-S形传输函数
传输函数
传输函数
多输入神经元
多输入神经元
权值矩阵，偏置（偏移量），净输入，传输函数（激活函数）
单层神经元
多层神经元
人工神经网络的训练
人工神经网络最具有吸引力的特点是它的 学习能力。
制造系统监控中的人工智能概述
智能监控检测诊断技术
专家系统 模糊理论 人工神经网络 支持向量机 实例推理、数据挖掘
人工智能的广泛应用
1 难题求解 2 自动规划、调度与配置 3 机器定理证明 4 自动程序设计 5 机器翻译 6 智能控制 7 智能管理 8 智能决策 9 智能通信 10 智能仿真
1962年，Rosenblatt给出了人工神经网络著 名的学习定理：人工神经网络可以学会它 可以表达的任何东西。
人工神经网络的表达能力大大地限制了它 的学习能力。
人工神经网络的学习过程就是对它的训练 过程
无导师学习
无导师学习(Unsupervised Learning)与无导 师训练(Unsupervised Training)相对应
人工智能的非正式定义 -- 研究如何用计 算机来表示和 执行人类的智能活动，以模 拟人脑所从事的推理、学 习、思考、规划 等思维活动，并解决需要人类的智力 才能 处理的复杂问题，如医疗诊断、管理决策、 下棋、 自然语言理解等。
制造系统监控中的人工智能概述
研究人工智能的目的
基本目标：Make machines smarter； 崇高目标：Understand what intelligence is； 商业目标：Make machines useful。
第八章 基于模型的专家系统
• 因果顺序理论获取Ta2中的因果关系，其中 顺序意义表示数学从属性。但这个理论不会 获取Ta1中的因果关系。
⑤原始数据议程
系统可处理的时间标度集合指定推理关系 的原始推理议程。假设TS为这样的集合， Ec为当前实施的时间集合。当前时间标 度Tc以及相邻的时间标度T1和T2的一 般推理议程定义如下：
③因果时间标度 在表8.1中定义的13种因果时间标度可分为四 类，每一类具有特定建模原理的建模技术。 a)直接建模 描述使用数学微分方程的模型，这个模型直接 表示时间上的动态行为。 时间标度Ta3的预备条件就是完全满足的参数 集合，集合中每个参数具有满足所有田间约 束的值。 时间标度Ta2的预备条件为本质上同时满足方 程的集合。
• 所谓的Agent，在信息技术尤其是人工智能和计算机 领域，可以看作是能够通过传感器感知其环境，并 借助于执行器作用于该环境的任何事物。例如对于 人Agent，其传感器为眼睛耳朵和其他感官，其执行 器为手、腿、嘴和身体的其他部分。对于软件Agent， 则同过编码位的字符串进行感知和作用。 • 分布式人工智能的研究，其研究目标是要建立一个 由多个子系统构成的协作系统，各子系统间协同工 作对特定问题进行求解．分布式人工智能系统中的 分布性不仅指知识的垂直和水平划分，还包括知识 的复制和传播。对知识的划分和组织的原因在于有 限合理性原则，即任何主体单个地处理能力是有限 的，不可能同时处理问题的所有因素，因此对问题 进行分解和划分是开发问题求解体系结构中较快捷 的方法。
（4）实体论工程
在专家系统的领域，研究者都期望实体论 的概念在实现知识共享和重用方面起到 重要的作用。 实体论 哲学领域含义为存在论。在人工 智能领域，其定义为 概念化的清楚规范。 对知识库来说，实体论定义为用来创建 人工系统的原始词表/概念的理论/系统。 对于不同层次，实体论可以用于以下几个 主要方面：
基于神经网络的医疗诊断专家系统
的竞 争 ， 并行 的 。 是
维普资讯
数 理 医药 学 杂 志 ２）：年 第 １ （） （ ｉ卷 第 １期
Ｃ 既 往 史 、 烟 史 、 线 检 查 、 Ｆ 检 查 、 维 支 气 管 镜 检 查 、 后 吸 Ｘ 纤 术
２ 举 例 选 取 某 医 院 住 院 病 人 ５ １ ， 中 ４ ６ 经 病 理 学 、 胞 学 ５例 其 ８例 细
输 出 层
ｚ
隐 舍层
ｔ － 层 ａ八
图 １ 神 经 网 络 两 层 连 接 模 型
图 １ 示 为 两 层 连 接 模 型 。 ， … ｚ 所 ｚ ， 为 输 入 神 经 元 ， ， ｚ， Ｚ， 。 ２… 为 中 间 神 经 元 ， －Ｙ ， Ｙ Ｙ ， ｚ … 为 输 出 神 经 元 。 一 连 接 每 弧 连 接 着 两 个 神 经 元 ， 附 有 一 数 值 并
１ 原 理 统 的 结 构 和 功 能 。 中 最 典 型 的 一 种 由 称 做 神 经 元 的 独 立 处 其 理 单元 与连 接 弧连 接 的 网络组 成 ， 网络 划 分 为 若 干 层 。
神 经 网 络 （ ｕａ Ｎｅｗｏ ｋ 是 一 个 由 大 量 简 单 的 处 理 单 Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ）
作 为 权 值 ， 为 ｚ 对 作
或 ｚ对 Ｙ 的 影 响 。 权 值 表 示 影 响 的 增 加 ， 权 值 表 示 权 值 正 负
力 很 差 ， 能 随 环 境 更 新 知 识 ； 推 理 速 度 慢 。 般 专 家 系 统 不 ③ 一 知 识 表 达 与 知 识 存 储 一 一 对 应 ， 信 息 的 处 理 和 存 储 是 分 开 即 的 ， 息 的 提 取 和 处 理 过 程 是 串 行 的 ， 识 越 多 ， 理 速 度 越 信 知 推
基于神经网络的抽油机井下故障诊断专家系统
量ｓ 嘲 。该 特征 向量 代表 的是 一 种全 局 的形 状 特 征 。最 后 可得
归一化 到坐标大小为 ｘ ： ｙ ＝ ２ ０ ０ ： １ ０ ０比例下数据 的图像 Ｈ ｕ 矩特 功图数据。采集到的功 图数据既保存在 ｓ ｑ ｌ ｉ ｔ ｅ 数据库 ， 用户查
看 功 图 的 时 候 可 以 直 接从 数 据 库 中读 取 ， 然后 利 用 画 图 工具 （ ｐ ａ ｉ ｎ ｔ 类） 画 出功 图 ， 通 过 神 经 网 络算 法 进 行 故 障 诊 断 并 把诊 断 结果 利用 Ｔ ｅ ｘ ｔ Ｖ ｉ ｅ ｗ控件 显示 出来 。
入信息能够识别成组 的相似输入向量； 自组织映射神经 网络
通 过 学 习 同样 能 够识 别 成 组 的 的相 似输 入 向量 ，使那 些 网络 层 中彼 此 靠 得 很 近 的 神经 元 对 相 似 输 入 向量 ，使 那些 网络 层 中彼 此 乱 靠 的 很 近 的 神经 元 对 相 似 的输 入 向量 产 生 响 应 。与
陈勇殿 ，等
基 于神 经 网络的抽油机 井下故 障诊 断专家 系统
统 计 特征 （ ， ， ， ， ， ） 为｛ ２ ． ０ ５ ６ １ ， １ ５ ． ８ １ ４ １ ， － ０ ． １ ３ ７ ７ ， ２ ． ６ ６ ４
９ ， ０ ． ０ ７ １ ５ ５ ， ０ ． ４ １ ８ ３ ｌ
１ 寸
， ｎ ｔ
…
｛
ｈ
● 一
ｆ
… ● …
｝ ， …
｛ ■
’Ｉ …
ｌ
｛
ｔ｛
ｌ● ●
…
…
‘
， …
， …
＇
… …
＇５ … … …
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• θ表示神经元兴奋的阈值；
• y 表示输出，它对应于生物神经元的轴 突。
----------------------------------------------
12
--------
• M-P 模型对抑制性输入赋于了“否决 权”，只有当不存在抑制性输入，且兴 奋性输入的总和超过阈值，神经元才会 兴奋，其输入与输出的关系如表所示。
16
--------
2、神经元的互连形态
人工神经网络是由神经元广泛互连构成的， 不同的连接方式就构成了网络的不同连 接模型，常用的有以下几种：
(1) 前向网络：前向网络又称为前馈网络。 在这种网络中，神经元分层排列，分别 组成输入层、中间层和输出层。每一层 神经元只接收来自前一层神经元的输入。 输入信息经各层变换后，最终在输出层 输出，如图所示。
– 抑制状态：指经对输入信息整合后，膜电位 下降至低于动作电位的阈值，此时无神经冲 动输出。
----------------------------------------------
7
--------
(4) 结构的可塑性：突触传递信息的特性是可变 的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作 用可强可弱。
2
--------
(2) 时空整合处理功能：神经元对于不同时间通过
同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对 于同一时间通过不同突触传人的信息，具有空
间整合功能。
(3) 兴奋与抑制工作状态：
– 兴奋状态：指神经元对输入信息经整合后使 细胞膜电位升高，且超过了动作电位的阈值， 此时产生神经冲动，并由轴突输出。
基于神经网络的专家系统
一、脑神经系统与生物神经元
1. 脑神经系统:神经系统是由结构上相对 独立的神经细胞构成的。据估计，人脑 神经系统的神经细胞约为1011个。
2. 生物神经元
❖ 生物神经元组成：神经细胞称之为生物 神经元。神经元主要由三个部分组成： 细胞体、轴突、树突。
----------------------------------------------
----------------------------------------------
17
--------
前向网络
----------------------------------------------
18
--------
（2）从输出层到输入层有反馈的网络。这
种网络与上一种网络的区别仅仅在于，输出
– 网络的学习和识别取决于各神经元连接权值 的动态演化过程。
----------------------------------------------
9
--------
1、人工神经元
• 人工神经元是组成人工神经网络的基本 处理单元，简称为神经元。
• 心理学家麦克洛奇(W．McCulloch)和数 理逻辑学家皮兹(W.Pitts)于1943年首先提 出了一个简化的神经元模型，称为M-P模 型。
15
--------
• 神经元的工作过程一般是：
(1) 从各输人端接收输入信号xi； (2) 根据连接权值wi，求出所有输入的加权和σ ：
(3) 用某一特性函数 ( 又称作用函数) f 进行转换， 得到输出y：
----------------------------------------------
(5) 突触界面具有脉冲与电位信号的转换功能。 沿轴突传递的电脉冲是等幅、离散的脉冲信号， 而细胞膜电位变化为连续的电位信号，这两种 信号是在突触接口进行变换的。
(6) 突触对信息的传递具有时延和不应期。在相邻 的两次输入之间需要一定的时间间隔，在此期 间不响应激励，不传递信息，这称为不应期。
----------------------------------------------
14
--------
• x(i=1，2，…，n) 为该神经元的输入 • Wi 为该神经元分别与各输入间的连接强
度，称为连接权值；
• θ为该神经元的阈值， • s 为外部输入的控制信在 某一状态；
• y 为神经元的输出。
----------------------------------------------
8
--------
二、人工神经元及其互连结构
➢ 人工神经网络是由大量处理单元 (人工神经
元、处理元件、电子元件、光电元件等) 经广 泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系 统的结构和功能。
– 信息的处理是由神经元之间的相互作用来实 现。
– 知识与信息的存储表现为网络元件互连间分 布式的物理联系。
层上的某些输出信息又作为输入信息送入到 输入层的神经元上。
图2 从输---出-----层------到-----输-----入-----层-----有-----反------馈- 的网络
19
--------
(3) 层内有互连的网络。同一层上的神经元 可以互相作用。
图3 层内有互连的网络
----------------------------------------------
20
--------
（4）互连网络。在这种网络中，任意两个 神经元之间都可以有连接，如图4所示。 在该网络中，信息可以在神经元之间反 复往返地传递，网络一直处在一种改变 状态的动态变化之中。
图4 互连网络 ----------------------------------------------
M-P模型输入输出关系表
----------------------------------------------
13
--------
• 在M-P模型基础上发展起来的常用神经网络模型 如图所示：
神经元的结构模型 ----------------------------------------------
----------------------------------------------
10
--------
• M-P模型
----------------------------------------------
11
--------
• 圆表示神经元的细胞体；
• e，i 表示外部输入，对应于生物神经元 的树突。e为兴奋性突触连接，i 为抑制 性突触连接；
• y 表示输出，它对应于生物神经元的轴 突。
----------------------------------------------
12
--------
• M-P 模型对抑制性输入赋于了“否决 权”，只有当不存在抑制性输入，且兴 奋性输入的总和超过阈值，神经元才会 兴奋，其输入与输出的关系如表所示。
16
--------
2、神经元的互连形态
人工神经网络是由神经元广泛互连构成的， 不同的连接方式就构成了网络的不同连 接模型，常用的有以下几种：
(1) 前向网络：前向网络又称为前馈网络。 在这种网络中，神经元分层排列，分别 组成输入层、中间层和输出层。每一层 神经元只接收来自前一层神经元的输入。 输入信息经各层变换后，最终在输出层 输出，如图所示。
– 抑制状态：指经对输入信息整合后，膜电位 下降至低于动作电位的阈值，此时无神经冲 动输出。
----------------------------------------------
7
--------
(4) 结构的可塑性：突触传递信息的特性是可变 的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作 用可强可弱。
2
--------
(2) 时空整合处理功能：神经元对于不同时间通过
同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对 于同一时间通过不同突触传人的信息，具有空
间整合功能。
(3) 兴奋与抑制工作状态：
– 兴奋状态：指神经元对输入信息经整合后使 细胞膜电位升高，且超过了动作电位的阈值， 此时产生神经冲动，并由轴突输出。
基于神经网络的专家系统
一、脑神经系统与生物神经元
1. 脑神经系统:神经系统是由结构上相对 独立的神经细胞构成的。据估计，人脑 神经系统的神经细胞约为1011个。
2. 生物神经元
❖ 生物神经元组成：神经细胞称之为生物 神经元。神经元主要由三个部分组成： 细胞体、轴突、树突。
----------------------------------------------
----------------------------------------------
17
--------
前向网络
----------------------------------------------
18
--------
（2）从输出层到输入层有反馈的网络。这
种网络与上一种网络的区别仅仅在于，输出
– 网络的学习和识别取决于各神经元连接权值 的动态演化过程。
----------------------------------------------
9
--------
1、人工神经元
• 人工神经元是组成人工神经网络的基本 处理单元，简称为神经元。
• 心理学家麦克洛奇(W．McCulloch)和数 理逻辑学家皮兹(W.Pitts)于1943年首先提 出了一个简化的神经元模型，称为M-P模 型。
15
--------
• 神经元的工作过程一般是：
(1) 从各输人端接收输入信号xi； (2) 根据连接权值wi，求出所有输入的加权和σ ：
(3) 用某一特性函数 ( 又称作用函数) f 进行转换， 得到输出y：
----------------------------------------------
(5) 突触界面具有脉冲与电位信号的转换功能。 沿轴突传递的电脉冲是等幅、离散的脉冲信号， 而细胞膜电位变化为连续的电位信号，这两种 信号是在突触接口进行变换的。
(6) 突触对信息的传递具有时延和不应期。在相邻 的两次输入之间需要一定的时间间隔，在此期 间不响应激励，不传递信息，这称为不应期。
----------------------------------------------
14
--------
• x(i=1，2，…，n) 为该神经元的输入 • Wi 为该神经元分别与各输入间的连接强
度，称为连接权值；
• θ为该神经元的阈值， • s 为外部输入的控制信在 某一状态；
• y 为神经元的输出。
----------------------------------------------
8
--------
二、人工神经元及其互连结构
➢ 人工神经网络是由大量处理单元 (人工神经
元、处理元件、电子元件、光电元件等) 经广 泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系 统的结构和功能。
– 信息的处理是由神经元之间的相互作用来实 现。
– 知识与信息的存储表现为网络元件互连间分 布式的物理联系。
层上的某些输出信息又作为输入信息送入到 输入层的神经元上。
图2 从输---出-----层------到-----输-----入-----层-----有-----反------馈- 的网络
19
--------
(3) 层内有互连的网络。同一层上的神经元 可以互相作用。
图3 层内有互连的网络
----------------------------------------------
20
--------
（4）互连网络。在这种网络中，任意两个 神经元之间都可以有连接，如图4所示。 在该网络中，信息可以在神经元之间反 复往返地传递，网络一直处在一种改变 状态的动态变化之中。
图4 互连网络 ----------------------------------------------
M-P模型输入输出关系表
----------------------------------------------
13
--------
• 在M-P模型基础上发展起来的常用神经网络模型 如图所示：
神经元的结构模型 ----------------------------------------------
----------------------------------------------
10
--------
• M-P模型
----------------------------------------------
11
--------
• 圆表示神经元的细胞体；
• e，i 表示外部输入，对应于生物神经元 的树突。e为兴奋性突触连接，i 为抑制 性突触连接；