第2章 专家系统及其在医学的应用(3)
专家系统的应用
知识库
• 数据库仅仅包含事实，而知识库还包含一 个规则系统用来决定和改变事物间联系。 储存在数据库中的信息被严格地按类编排； 而当知识库中的信息由于新信息的介入而 发生改变时可以被重新组织。 • 计算机科学家们试图开发一个知识库，使 计算机能够以孩子理解世界的模式来理解 世界，但到目前为止还没有取得很大进展。
国际发展概况
• 1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断 专家系统PLANT/ds, • 1982年开发的玉米螟虫虫害预测专家系统 PLANT/cd, • 1983年日本千叶大学的西红柿病虫害诊断专家系 统MICCS等，但在当时并未受到人们普遍重视。 • 到了80年代中期，随着专家系统技术的迅速发展， 农业专家系统也取得了长足的进步，在数量上和 水平上均有了较大的起色，已从单一的病虫害诊 断转向生产管理、经济分析决策、生态环境等， 尤其以美国、中国、日本、欧洲的一些国家最为 突出。
日本
• 作为政府部门对农业专家系统较早引起重 视的国家要算日本。日本农林水产省1984 年专门组织了一个“知识工程技术应用于 产业界预测调查”委员会，集中了全国70 名信息和农业两方面专家调研分析，写出 了详细报告，其中一部分于1986年汇编成 书：《人工智能与农业：精农技术与尖端 技术的融合》，并提出全面实施计划，反 映出日本政府对这门高技术在农业上的作 用所给予的高度重视。
常识
计算机很难办的事情
• 由于计算机不能汲取人们多年积累的经验 建立一个关于世界的精神模型，它也就不 能自动地获取常识。 • 许多人工智能研究集中在使计算机获取和 储存现实世界的信息和日常知识。 • 开发那些连儿童都具有的广泛而浅显的知 识系统对计算机研究来说却很难取得成功。
专家系统的核心是知识库
人工智能(专家系统2)
专家系统是一个在某特定领域内，用人类专家 水平去解决该领域中难以用精确数学模型表示 的困难问题的计算机程序。
第一节 专家系统的基本概念
二、专家系统的定义
专家系统的基本思想 ：
让计算机能够存贮某一领域的专门知识，并能 像专家那样有效地利用这些知识去解决该领域 的复杂问题。
第一节 专家系统的基本概念
专家系统的选题原则
(3) 具有有用的、得到承认的经验，而且有既有丰富经 验、善于表达，又乐于合作的领域专家。 (4) 限于目前知识工程技术的水平，研制的问题难度应 适中。太简单的，使专家系统失去实用价值；太复杂的， 使专家系统的结构太复杂，不易实现，即便能实现，该系 统处理问题的效率和水平也太低。 (5) 原始数据不是精确可知的，而是较“模糊”且不完 整的问题，宜用专家系统解决。 当然上述原则也不是绝对的。对一些复杂的大型问题往往 要把数值计算和专家系统经验结合起来（如规划问题）； 有些问题虽有数学模型，但计算时间太长，赶不上实时控 制的要求，如果加上专家的经验，就能一边计算，一边进 行启发性推理，迅速得出结论。
专家系统的优点
专家系统的优点包括八个方面： (1) 专家系统能够高效、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 专家系统可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵 和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验 得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问 题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
领域专家系统在大型医疗决策中的应用探索
领域专家系统在大型医疗决策中的应用探索第一章：引言随着医疗保健技术的不断发展，人们对于医疗保健的需求也呈现出多样化的趋势。
同时，医疗行业也在不断推进数字化、信息化、智能化的进程，针对复杂疾病的诊治、精准治疗、药物研发等方面均提出了更高的要求。
大量的医疗数据积累也给医疗决策带来了更多的挑战。
如何利用这些数据实现科学化、智能化的疾病预防、治疗和康复，已经成为医疗信息化关注的热点。
领域专家系统（Domain Expert System）是一种基于知识工程技术的人工智能应用，其核心思想是将领域专家的知识和经验融入到计算机技术中，实现人工智能的智能化，这为医疗大数据的挖掘和医疗保健决策提供了一个新的方向和思路。
第二章：领域专家系统的概念和特点领域专家系统是一种利用计算机实现人工智能的应用程序，其关注的是某个特定领域下的问题处理和知识表示。
它通过与专家沟通、学习、形成知识库等方式增加知识，从而达到模拟专家决策的目标。
领域专家系统的特点包括：1.专家系统有自学习和不断完善的能力，比较适合长期不断演化的领域。
2.专家系统能够模拟人类进行推理、判断和决策，可以近似替代人类专家，缩短决策时间，提高工作效率。
3.专家系统能够处理庞大的专业知识和丰富的经验，可以帮助自然人减少或避免出错的风险，增强工作安全性。
4.专家系统能够提供可靠准确的建议，让操作者更快更准地完成任务。
5.专家系统可以为各行各业的决策者和管理者提供一个统一和标准的解决方案，优化了专家资源的利用效益。
第三章：领域专家系统在医疗保健中的应用领域专家系统在医疗保健中的应用是随着医疗技术和信息化的发展而逐渐提出的。
医疗保健涉及众多的医疗问题和疾病，其中的知识和信息在专业人员之间的传递需要大量的专业技能和实践经验，因此，使用领域专家系统将专家知识和经验存入计算机，成为可操作的数据结构是一种颇具价值的方法。
近年在医疗保健中有许多基于领域专家系统的应用，如下：1.医疗诊断与决策支持系统医疗保健决策需要依据大量的数据和臆测，而这时通常需要速度又能简化决策过程的依据。
专家诊断系统在医疗行业中的应用
专家诊断系统在医疗行业中的应用医疗行业是人类社会发展过程中必不可少的一环，医疗技术的进步不仅可以改善人们的健康状况，也可以提高人们的生活质量和预期寿命。
而现代医学技术的发展可以说是飞跃式的，特别是随着现代计算机技术的飞速发展，越来越多的专家诊断系统开始应用于医疗行业，为医生的诊断提供了更加高效、精准的帮助，大大提高了医疗行业的水平。
专家诊断系统是指通过计算机技术与人工智能技术引入到医疗诊断中，帮助医生快速、准确地分析病患的病情和选择治疗方案的一种诊断系统。
该系统使用先进的算法和模型，以确定诊断和治疗的最佳方法。
它可以分析大量复杂的数据，为医生提供治疗方案和药物建议，以便更好地处理疾病。
这种系统不仅能减轻医生的工作负担，也能保证病人的治疗的准确性和安全性。
在医疗行业中，专家诊断系统的应用是非常广泛的。
例如，在肿瘤和心脏病的诊断方面，通过使用专家诊断系统，医生可以获得更多的病人信息，更准确地诊断病人的病情，提高诊断准确率和治疗效果。
还有在传染病和病毒方面，专家系统也可以帮助医生更快更准确地预测病变的发展趋势，并制定相应的防治方案。
除此之外，专家诊断系统在药品研发和治疗方案制定方面也发挥着日益重要的作用。
基于数据分析，这种系统可以预测某些药物的效果和潜在风险，逐步开发出更好的新药品和治疗方案。
同时，系统还可以帮助医生在一系列可能的治疗方案中选择最优的治疗方案，大大提高了治疗效果。
当然，专家诊断系统在医疗行业中的应用也面临着一些挑战，其中一个重要的问题是数据的质量和数量。
由于不同地区病患状况和治疗方式的不同，导致系统所收集的数据不一定准确和完整。
因此，在进行分析和处理时需要引入更多的数据标准化、数据质量分析方法等，以确保所提供的信息更加准确可靠。
另一个问题是系统的安全性和隐私问题。
由于该系统涉及到病人的隐私信息，因此医院需要完善的安全机制和严格的数据保护措施，以保护病人的隐私。
总之，专家诊断系统在医疗行业中的应用已经成为趋势，背后代表着人工智能技术飞速发展的趋势，帮助医生更加准确地进行诊断和制定治疗方案。
专家系统及其在医学的应用
• (2)先验概率的确定。参考文献报道和 资料统计频率作为近似估计。
• (3)条件概率的确定。
• (4)用于鉴别诊断的症候指标是互相独立 无关的。
• (5)当计算出各后验概率P(Hj|A)后，作为 临床判断的依据只有当P(Hj|A)(j＝l， 2，…,n)间差距达五倍以上时方可下结论， 或是当某一后验概率值达0．85才下结论。
(j=l，2，3)
话； 这个结果表明，在先验概率相同的假设基础上，计量决策诊断的基本判别依据，可以转化为P(A|Hj)。
逐步问诊过程与基本结构
这样P(A)就称为事件A的概率。
(2)辩证模块。辩证模块包括分类、建立判别树、 专家诊断系统程序一般为四个模块。
传统的疾病诊断:其综合分析、推理除了各种疾病出现的概率只能从过去的 资料中得来以外，还主要依据医生的个人经验。
在验证实验结果时除了上述47例外，还利用了原来没有考虑的脑干出血3例，脑干栓塞1例，其结果见表2-8，由表可知：病理诊断为G1
类计24例，计量诊断符合20例，病理诊断为G2类计6例，计量诊断符合4例；
子模块、子模块管理； 按慢性阑尾炎、急性阑尾炎、阑尾炎穿孔三类统计症候频率(腹痛开始部位、恶心呕吐、大便、体温、体征及体检结果)。
可用—个小于或等于1的正数P(A)来表示事件A出现的可能性，较大的可能性用较大的数字来标志，较小的就用较小的数字。
型采用“加权求和”和“浮动阈值”法。 对于两个或更多个症状存在的情况，仍可用贝叶斯(Bayes)公式计算。
临床诊断环节:是运用已有的医学知识对疾病的表现进行辩证分析，得出符合逻辑的结论的过程。
• 用贝叶斯模型建立专家系统的具体步骤：
新兴技术如在医疗领域的应用研究
新兴技术如在医疗领域的应用研究第1章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与内容概述 (3)第2章人工智能基础理论 (4)2.1 人工智能的定义与发展历程 (4)2.2 人工智能的主要技术分支 (4)2.3 人工智能在医疗领域的应用前景 (4)第3章医疗大数据与人工智能 (5)3.1 医疗大数据概述 (5)3.1.1 医疗大数据来源 (5)3.1.2 医疗大数据特点 (5)3.1.3 医疗大数据挑战 (5)3.2 医疗大数据的处理与分析方法 (6)3.2.1 数据预处理 (6)3.2.2 数据存储与管理 (6)3.2.3 数据挖掘与分析 (6)3.3 人工智能在医疗大数据中的应用案例 (6)3.3.1 疾病预测与风险评估 (6)3.3.2 影像诊断与辅助决策 (7)3.3.3 药物发觉与个性化治疗 (7)3.3.4 医疗服务优化与决策支持 (7)3.3.5 智能问诊与远程医疗 (7)第4章医学影像诊断技术 (7)4.1 医学影像诊断概述 (7)4.2 人工智能在医学影像诊断中的应用 (7)4.3 深度学习在医学影像诊断中的研究进展 (8)第5章临床决策支持系统 (8)5.1 临床决策支持系统概述 (8)5.2 人工智能在临床决策支持中的应用 (8)5.2.1 疾病预测与诊断 (9)5.2.2 治疗方案推荐 (9)5.2.3 药物相互作用与不良反应预测 (9)5.2.4 预后评估与患者管理 (9)5.3 临床决策支持系统的评估与发展趋势 (9)5.3.1 评估 (9)5.3.2 发展趋势 (9)第6章人工智能在药物研发中的应用 (10)6.1 药物研发概述 (10)6.2 人工智能在药物发觉与筛选中的应用 (10)6.3 人工智能在药物设计与优化中的应用 (10)第7章人工智能在基因测序与精准医疗中的应用 (11)7.1 基因测序概述 (11)7.2 人工智能在基因测序数据分析中的应用 (11)7.2.1 基因测序数据的特点与挑战 (11)7.2.2 人工智能在基因测序数据分析中的应用 (11)7.3 人工智能在精准医疗中的应用与实践 (11)7.3.1 精准医疗概述 (11)7.3.2 人工智能在精准医疗中的应用 (11)第8章人工智能在医疗中的应用 (12)8.1 医疗概述 (12)8.2 人工智能在医疗控制与导航中的应用 (12)8.3 人工智能在医疗辅助诊疗中的应用 (12)第9章人工智能在远程医疗中的应用 (13)9.1 远程医疗概述 (13)9.2 人工智能在远程诊断与治疗中的应用 (13)9.2.1 智能诊断辅助系统 (13)9.2.2 远程手术辅助 (13)9.2.3 个性化治疗方案推荐 (13)9.3 人工智能在远程医疗管理与优化中的应用 (14)9.3.1 智能排班系统 (14)9.3.2 电子病历管理 (14)9.3.3 质量监控与风险评估 (14)9.3.4 患者满意度调查与反馈 (14)第10章人工智能在医疗领域的挑战与未来展望 (14)10.1 人工智能在医疗领域的伦理与法律问题 (14)10.1.1 患者隐私保护 (14)10.1.2 数据归属与使用权 (14)10.1.3 人工智能决策责任归属 (14)10.2 人工智能在医疗领域的挑战与困境 (15)10.2.1 数据质量与可用性 (15)10.2.2 技术成熟度与可靠性 (15)10.2.3 人才短缺与培训 (15)10.3 人工智能在医疗领域的未来发展趋势与展望 (15)10.3.1 技术创新与突破 (15)10.3.2 跨学科合作与融合发展 (15)10.3.3 政策法规与标准化建设 (15)第1章引言1.1 研究背景计算机科学、数据科学以及互联网技术的飞速发展，人工智能（ArtificialIntelligence，）逐渐成为各个领域的研究热点。
第二章 专家系统概述
启发性 透明性 灵活性
第五节 专家系统分类
可按不同的标准进行分类.例如: 可按不同的标准进行分类.例如: 应用领域分类 可分为医疗,勘探,数学, 分类. 按应用领域分类.可分为医疗,勘探,数学,物 理,化学,气象,生物等; 化学,气象,生物等; 知识表示技术分类 基于规则的,逻辑的, 分类. 按知识表示技术分类.基于规则的,逻辑的,语 义网络,框架的专家系统等; 义网络,框架的专家系统等; 推理策略分 正向,反向,双向等; 按推理策略分.正向,反向,双向等; 采用不精确推理技术分 确定理论, 按采用不精确推理技术分.确定理论,主观 Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 理论推理技术ES Bayes,模糊理论,D/S理论推理技术ES; 结构分 单和群ES ES; 按结构分.单和群ES;
第三节 专家系统的功能与结构
3.1: 3.1:功能
专家系统应当具备以下几个功能: 专家系统应当具备以下几个功能: 存储专业领域知识; 存储专业领域知识; 存储具体问题求解过程中的初始数据和推理过程中的各信息 与数据; 与数据; 利用已有知识解决专业问题; 利用已有知识解决专业问题; 对推理过程和结论作出必要的解释; 对推理过程和结论作出必要的解释; 提供用户接口; 提供用户接口; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段; 提供知识获取,知识库修改完善等维护手段;
事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 事实:客观事物的状态,属性,特征及事物间关系. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 信念:主要指事实的含义规则,语义说明. 启发式: 启发式:指能表达前提和结论间因果关系的一种形 式.
二:算法和启发式程序
算法是为求解一类问题而规定的一个可被机 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 械执行的确定步骤的有穷序列,具有如下性质: 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 通用性:能求解问题范围内的全部问题; 确定性:算法中的问题求解状态, 确定性:算法中的问题求解状态,求解步骤应该 是精确唯一的. 是精确唯一的. 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 有效性:问题范围内的任何具体问题带入算法后, 都可经有限步骤,达到期望结果. 都可经有限步骤,达到期望结果.
专家系统在医学诊断中的应用研究
专家系统在医学诊断中的应用研究随着计算机技术和人工智能算法的快速发展，专家系统已经成为一个重要的工具，被广泛应用于各个领域，尤其是在医学诊断领域。
专家系统是一种基于知识和经验的系统，其目的是利用计算机技术和人工智能算法模拟人类专家的决策和行为。
在医学诊断领域，专家系统能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率，降低医疗费用和风险。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用研究，并分析其优点和不足之处。
一、专家系统的原理和机制专家系统是一种基于人工智能技术的计算机软件，其核心是一个知识库，里面存储了专家的经验和知识。
当系统需要进行决策或解决问题时，会从知识库中提取相应的知识和规则，然后通过推理机制对知识进行处理和分析，最终得出结论和建议。
专家系统的主要特点是具有高度的可理解性和透明度，并且能够根据实际情况进行自我学习和知识更新，不断提高自身的准确性和智能化程度。
二、专家系统在医学诊断中的应用专家系统在医学诊断领域的应用主要有两种形式：一种是辅助诊断系统，另一种是自动诊断系统。
辅助诊断系统可以帮助医生更快速地获取病历数据、分析检查结果和判断疾病风险，提高了医生的决策能力和效率；自动诊断系统则可以通过分析病历数据和检查结果自动完成诊断和治疗，减少了医生的工作量和错误率。
专家系统在医学诊断中的应用可以帮助医生更好地发现患者的症状和疾病风险，提高医疗效果和质量。
三、专家系统在医学诊断中的优点专家系统在医学诊断中的应用有以下优点：（1）提高准确性和效率。
专家系统可以利用大量的病历数据和专家的知识和经验进行诊断，减少了医生的主观干扰和错误率，提高了诊断的准确性和效率。
（2）节省时间和成本。
专家系统可以快速地完成大量的诊断和治疗工作，节省了医生的时间和人力成本，同时也降低了医疗费用和风险。
（3）提高医疗服务的质量和体验。
专家系统可以为患者提供更准确和及时的诊断和治疗方案，提高了医疗服务的质量和响应速度，改善了患者的体验和满意度。
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2,人工神经网络的分类
若按网络的拓扑结构划分,则可分为无 反馈网络与有反馈网络; 若按网络的学习方法划分,则可分为有 教师的学习网络与无教师的学习网络; 若按网络的性能划分,则既可以分为连 续型与离散型网络,又可分为确定型与 随机型网络; 若按连接突触的性质划分,则可分为一 阶线性关联网络与高阶非线性关联网络.
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. – 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.
(3) 树突:这是由细胞体向外伸出的除轴突
外的其它分枝,长度一般均较短,但分 枝很多.它相当于神经元的输人端,用 于接收从四面八方传来的神经冲动. (4) 突触:是神经元之间相互连接的接口部 分,即一个神经元的神经末梢与另一个 冲经元的树突相接触的交界面,位于神 经元的神经末梢尾端.
生物神经元组成
2.3 基于神经网络的专家系统
2.3.1 神经网络概念
神经网络:泛指生物神经网络与人工神经网络.
生物神经网络:指由中枢神经系统及周围 神经系统所构成的错综复杂的神经网络, 它负责对动物机体各种活动的管理,其 中最重要的是脑神经系统. 人工神经网络: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.
B-P算法学习的步骤: (1)从训练样例集中取一样例,把输入信息输入到网络 中. (2)由网络分别计算各层节点的输出. (3)计算网络的实际输出与期望输出的误差. (4)从输出层反向计算到第一个隐层,按一定原则向减 小误差方向调整网络的各个连接权值. (5)对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤,直到 对整个训练样例集的误差达到要求时为止.
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:
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.
在单层感知器中,当输入的加权和大于等于阈 值时,输出为1,否则为0或-1.它与M-P模型的 不同之处是假定神经元间的连接强度(即连接权 值wij )是可变的,这样它就可以进行学习. 单层感知器的学习及其算法: – 学习的目的是调整连接权值,以使网络对任 何输入都能得到所期望的输出 . – 考虑仅有一个输出节点的情况,其中,xi是 该输出节点的输入;wi 是相应的连接权值 (i=1,2.…,n);y(t)是时刻t的输出;d是所 期望的输出,它或者为1,或者为-1.学习 算法如下:
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.
M-P模型
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; 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.
– 所谓一个网络是稳定的,是指从某一时刻开 始,网络的状态不再改变. – 设用X(t) 表示网络在时刻t 的状态,如果从 t=0的任一初态X(0)开始,存在一个有限的时 刻t,使得从此时刻开始神经网络的状态不 再发生,就称该网络是稳定的.即 :
Hopfield 离散网络模型:每个神经元只有 两种状态,可用1和-1,或者1和0表示, 由连接权值wij所构成的矩阵是一个零对 角的对称矩阵,即 :
(1) 给wi(0)(i=1,2,…,n)及阈值θ分别赋 予一个较小的非零随机数作为初值;这 里wi (0)表示在时刻t=0时第i个输入的连 接权值. (2) 输入一个样例X={x1,x2,…,xn}和一 个所期望的输出d. d (3) 计算网络的实际输出:
(4)调整连接权值:
此处0<η≤1,它是一个增益因子,用于控制 调整速度.如果实际输出与已知的输出 一致,表示网络已经作出了正确的决策, 此时就无需改又wi(t)的值. (5)转到第(2)步,直到连接权值w,对一切样 例均稳定不变时为止.
3,多层感知器 只要在输入层与输出层之间增加一层或多 层隐层,就可得到多层感知器.
三层感知器
二,B-P模型 1,B-P(Back-Propagation)模型概念
B-P模型是一种用于前向多层神经网络的 反传学习算法,由鲁梅尔哈特 (D.Ruvmelhar)和麦克莱伦德(McClelland)于 1985年提出. B-P算法用于多层网络,网络中不仅有输 入层节点及输出层节点,而且还有一层 至多层隐层节点, 如图:
神经元之间的联系:
轴突及突触与其它许多神经元建立联系. 树突接收来自不同神经元的信息. 神经元之间的这种复杂联系就形成了相应的 神经网络.
神经元重要特性:
(1) 动态极化原则:在每一神经元中,信息 都是以预知的确定方向流动的,即从神经元 的接收信息部பைடு நூலகம் (细胞体,树突)传到轴突的 起始部分,再传到轴突终端的突触,最后再 传递给另一神经元.
在该网络中,每当有信息进入输入层时, 在输入层不做任何计算,直接将输入信 息分布地传递给下一层各有关节点. 若用Xj(t)表示节点j在时刻t的状态,则该 节点在下一时刻(即t+1)的状态由下式决定:
wij为从节点i到节点j的连接权值;θ为节点j 的阈值. 整个网络的状态用X(t)表示,它是由各节点 的状态所构成的向量. 对于上图,若假设输出层只有两个节点, 并用1和0分别表示每个节点的状态,则 整个网络共有四种状态,分别为: 00,01,10,11 如果假设输出层有三个节点,则整个网 络共有八种状态,每个状态是一个三位 的二进制数,如图所示.
图4 互连网络
三, 人工神经网络的特征及分类
1,人工神经网络有以下主要特征: (1) 能较好地模拟人的形象思维. (2) 具有大规模并行协同处理能力. (3) 具有较强的容错能力和联想能力.
(3)具有较强的学习能力.两种方式学习:
– 有教师的学习:指由环境向网络提供一组样 例,每一个样例部包括输入及标准输出两部 分,如果网络对输入的响应不一致,则通过 调节连接权值使之逐步接近样例的标准输出, 直到它们的误差小于某个预先指定的阈值为 止. – 无教师的学习:指事先不给出标准样例,直 接将网络置于环境之中.学习阶段与工作阶 段融为一体.
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. M-P模型输入输出关系表
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
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号,它可以用来调 整神经元的连接权值,使神经元保持在 某一状态; y 为神经元的输出.
– 以其输出与样例的期望输出进行比较, 如果它们的误差不能满足要求,则沿 着原来的连接通路逐层返回,并利用 两者的误差按一定的原则对各层节点 的连接权值进行调整,使误差逐步减 小,直到满足要求时为止.
反向传播的适用情况 – 正向传播用于进行网络计算,对其一 输入求出它的输出;反向传播用于逐 层传递误差,修改连接权值,以使网 络能进行正确的计算. – 一旦网络经过训练用于求解现实问题, 则就只需正向传播,不需要再进行反 向传播.
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.
(1) 细胞体:由细胞核,细胞质与细胞膜等 组成.它是神经元的新陈代谢中心,同 时还用于接收并处理对其它神经元传递 过来的信息. (2) 轴突:由细胞体向外伸出的最长的一条 分枝,每个神经元一个,其作用相当于 神经元的输出电缆,它通过尾部分出的 许多神经末梢以及梢端的突触向其它神 经元输出神经冲动.
前向网络
(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 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
(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
(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.
(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. (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.
1,线性阈值单元 线性阈值单元是前向网络(又称前馈网络)中 最基本的计算单元,它具有n个输入(x1 , x2…,x n),一个输出(y),n个连接权值(w1 , w2,…,wn.),且符合下式: