随机神经网络发展现状综述
神经网络预测控制综述
（ ） 数模 型为预测模型的预测控制算法 。参数模型分为差分方 ２以参
程模型和离散状 态空间模型 ［］ １ ｏ 。差分方程模型是一种离散时间动态模 型， 它分为确定性差分方程和随机性差分方程 。 通常 ， 预测控制采用随机 差分方 程（ Ｃ Ｒ Ａ模型 、Ａ Ｉ Ａ模型 ）状态空间模型是一种描述动 如 Ａ Ｍ Ｃ ＲＭ 。 态系统 的完整模 型 ， 它不仅反 映系统 的输入输 出关 系 ， 而且还 能揭示系 统 内部 ， 以及 内部与外部的联系 ， 型由状 态方程 和输 出方程组成。 该模 基 于参数模 型的预测控 制算法（ 括 Ｇ Ｃ Ｇ Ｐ 吸取 了 Ｄ Ｃ的滚 动优化 包 Ｐ ，Ｐ） Ｍ 策略 ， 在预测模 型和反馈机制等 方面保留了 自校正控制 的优点 ， 同时克
多采用这类模 型 ，如 Ｓ ｌ石油公 司的 Ｑ Ｍ ｅ ｌ Ｄ Ｃ和 Ｓｔ ｉ 公 司 的 Ｉ Ｃ Ｍ ｅｏｔ ｐｎ ＤＯ 软件包 等。文献Ｉ ］ 中有 Ｉ Ｃ Ｍ软件包成功应用于一个 ２ ０Ｍ 汽轮发 ｓ ＤＯ ５ Ｗ 电机组控 制的例子 ， 它的基础算 法是 Ｍ Ｃ算法 ， Ａ 但根据控制与辨识在算
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Ｓ Ｉ Ｅ Ｈ Ｉ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ ＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ － Ｃ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｔ Ｎ ＣＮＭ
文章编号 ：０ ５ ６ ３ （ ０ ７ １ — １５ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）５ ０ ５ — ３
２０ 年 ０７
第 １ 卷 第 １ 期 ７ ５
收稿 日期：Ｏ ７ ０ － ０ ２ｏ—３２
神 经 网 络 预 测 控 制 综 述
代正梅 ， 田建艳
（ 太原 理工大学信息工程学院 ， 山西太原 ，３０ ４ ００２ ）
摘
锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述
锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述一、本文概述随着可再生能源的快速发展和电动汽车市场的不断扩大，锂离子电池作为高效能量储存和转换的关键部件，其性能和使用寿命的评估受到了广泛关注。
锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）估计和寿命预测对于电池管理系统（Battery Management System, BMS）的智能化和电池性能的优化至关重要。
本文旨在综述锂离子电池健康状态估计及寿命预测的最新研究进展，包括常见的评估方法、模型构建以及实际应用中的挑战与前景。
通过系统地梳理和分析现有文献，本文旨在为相关领域的研究人员提供全面而深入的参考，以推动锂离子电池健康管理技术的进一步发展。
二、锂离子电池基础知识锂离子电池（LIBs）是现代电子设备中广泛使用的能源存储技术。
它们以其高能量密度、无记忆效应和长循环寿命等优点，在便携式电子产品、电动汽车和储能系统中得到了广泛应用。
了解锂离子电池的基本原理和结构对于其健康状态估计和寿命预测的研究至关重要。
锂离子电池主要由正极、负极、隔膜、电解质以及外部封装结构组成。
其中，正极和负极是储存和释放锂离子的主要场所，常见的正极材料有钴酸锂、锰酸锂、磷酸铁锂等，而负极则主要采用石墨或硅基材料。
隔膜位于正负极之间，防止了电子的直接接触，只允许离子的通过。
电解质则起到传输离子的作用，通常采用液态或固态的有机电解质。
锂离子电池的充放电过程涉及到锂离子的嵌入和脱出。
充电时，锂离子从正极材料中脱出，通过电解质和隔膜，嵌入到负极材料中；放电过程则相反，锂离子从负极材料中脱出，再次嵌入到正极材料中。
这一过程中，正负极材料的化学结构会发生变化，进而影响到电池的性能。
锂离子电池的性能参数主要包括容量、能量密度、内阻、开路电压等。
容量指的是电池在特定条件下能够储存或释放的电量，通常以安时（Ah）或毫安时（mAh）表示。
能量密度则是指单位体积或单位质量的电池所能储存的能量，通常以瓦时/千克（Wh/kg）或瓦时/升（Wh/L）表示。
bp神经网络的应用综述
bp神经网络的应用综述近年来，人工神经网络（ANN）作为一种神经网络形式在不断发展，因其计算能力强，对现实世界较好地识别和适应能力，已得到越来越广泛的应用，其中，BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。
BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法，具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，具有非常广泛的应用场景。
它可以用来解决实际问题。
首先，BP神经网络可以用来解决分类问题。
它可以根据给定的输入向量和输出向量，训练模型以分类相关的输入特征。
这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。
例如，BP神经网络可以用来识别照片中的面孔，帮助改进自动门的判断等。
此外，BP神经网络还可以用于计算机视觉，即以计算机图像识别的形式进行图像处理。
通常，计算机视觉技术需要两个步骤，即识别和分析。
在识别步骤中，BP神经网络可以被用来识别图片中的特征，例如物体的形状、大小、颜色等；在分析步骤中，BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。
此外，BP神经网络还可以用于机器人技术。
它可以用来识别机器人环境中的物体，从而帮助机器人做出正确的动作。
例如，利用BP神经网络，机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。
最后，BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。
这种系统可以利用各种传感器和摄像机，搜集周围环境的信息，经过BP神经网络分析，判断当前环境的安全程度，及时采取措施，以达到更好的安全驾驶作用。
综上所述，BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，拥有非常广泛的应用场景，可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。
然而，BP神经网络也存在一些问题，例如训练时间长，需要大量的训练数据，容易受到噪声攻击等。
因此，研究人员正在积极改进BP神经网络，使其能够更好地解决各种问题。
神经网络发展综述
１ 神经网络的发展及分类
十年来， 针对神经网络的学术研究大量涌现， 它们当中提出了数百种神 经 网 络 ， 涉 及 联 想 记 忆 、自 学 习 与 自 组 织 、计 算 机 视 觉 等 众 多 的 方 面 ， 取 得了引人瞩目的进展。
由于神经网络是高度非线性动力学系统， 又是自适应自组织系统， 可 用 来 描 述 认 知 、决 策 及 控 制 等 的 智 能 行 为 ， 使 得 智 能 的 认 识 和 模 拟 成 为 神 经 网 络 理 论 研 究 的 一 个 重 要 方 面 。而 这 方 面 的 研 究 与 我 们 对 人 脑 结 构的认识和研究有着密切的关系， 同时， 神经网络理论又成为信息并行 处理的基础， ＰＤＰ（ 并行分布处理） 成 为 ２０ 世 纪 ８０ 年 代 中 后 期 的 一 个 研 究新热点， 它进一步拓展了计算概念的内涵， 使神经计算、进化计算成为 新的研究领域。事实上， 神经网络理论研究的前沿问题将渗透到 ２１ 世纪 科学的挑战性问题中， 不过， 由于目前人类对真实神经系统了解非常有 限， 对于自身脑结构及其活动机理的认识还非常浮浅， 因此， 人工神经网 络 的 完 善 与 发 展 还 有 待 于 神 经 生 理 学 、神 经 解 剖 学 的 研 究 给 出 更 加 详 细 的研究和证据。
做好绿地的养护管理工作， 还必须加强专业技术的指导， 面向社会单位
深度神经网络的发展现状
深度神经网络的发展现状深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种具有多层神经元的人工神经网络，其结构与人类的神经系统相似。
近年来，随着计算机硬件与算法技术的不断进步，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，成为了人工智能领域的热门技术之一。
本文将就深度神经网络的发展现状进行探讨。
1. 深度神经网络的基本结构深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个层都由若干个神经元构成，神经元之间的连接带有权重，且每个神经元都有一个激活函数，用于计算该神经元的输出值。
其中，输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层则负责处理输入数据，提取数据中的特征，输出层则负责根据输入数据得到相应的输出结果。
2. 深度神经网络的训练方法深度神经网络的训练方法通常采用反向传播算法。
该算法通过计算网络输出值与实际结果之间的误差，然后按照一定的规则进行权重调整，从而不断完善网络的识别能力。
此外，还有很多针对深度神经网络的优化算法，如随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adagrad、Adam等。
这些优化算法能够在保证深度神经网络训练效果的同时，加快训练速度。
3. 深度神经网络的应用领域深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，为人工智能技术的发展提供了有力的支持。
在图像识别领域，深度神经网络可以对图片进行快速、准确的分类和识别，例如识别车牌、人脸等。
在自然语言处理领域，深度神经网络可以用于自然语言的情感分析、机器翻译、语言模型建立等。
在语音识别领域，深度神经网络能够通过处理语音信号，将语音转化为文本，实现不同语言之间的互识。
4. 深度神经网络的发展趋势随着互联网的不断普及和数据的不断积累，深度神经网络将会在更多的领域得到应用。
而在深度神经网络本身的研究方面，还有一些重要问题需要解决：（1）更高效的训练算法：当前的训练算法还需要不断优化，使深度神经网络能够更加高效地学习和处理数据；（2）更深度的网络结构：随着网络深度的增加，网络模型的复杂度也会不断提高，需要解决网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题；（3）更好的可解释性：深度神经网络是一种“黑箱”模型，其内部运作的机制需要更好地解释和理解。
SAR图像目标检测研究综述
2、基于时域的方法：这类方法主要通过滑动窗口等方式，对SAR图像进行时域 分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声，但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法 介绍
1、基于SWT（Sliding Window Technique）的方法：这是一种常用的时域分 析方法，通过在SAR图像上滑动一个窗口，对窗口内的像素进行统计和阈值判 断，以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器 对图像进行平滑处理，以减小图像的噪声和干扰，然后利用图像的统计特征进 行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主 要利用图像边缘的突
变特性来识别目标，但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方 法，在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征，提高目标的识别 精度。
另外，如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务（如图像分割、目标跟踪 等）相结合，进一步提高SAR图像的应用价值，也是未来的一个研究方向。
总之，SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研 究应不断探索和创新，结合新的技术和方法，进一步提高SAR图像目标检测的 性能和鲁棒性，为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整：我们采用了分阶段训练的方法。首先，我们使用大量的无 标签数据进行预训练，以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后，我 们使用有标签数据进行微调，以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进：在目标检测任务中，后处理是关键的一部分。我们提出了一 种新的非极大值抑制（NMS）策略，该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空 间关系和形状特征。此外，我们还引入了一种新的目标标签修正算法，以解决 因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。
随机神经网络发展现状综述
随机神经网络发展现状综述一、本文概述随着和机器学习技术的迅猛发展，神经网络已成为一种强大的工具，广泛应用于各种领域，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理、游戏等。
其中，随机神经网络作为一种新兴的神经网络架构，近年来引起了广泛的关注和研究。
本文旨在综述随机神经网络的发展现状，包括其基本原理、应用领域、挑战与前景等，以期为读者提供一个全面而深入的了解。
随机神经网络，顾名思义，是一种在神经网络中引入随机性的网络架构。
与传统的深度学习模型相比，随机神经网络在权重初始化、激活函数选择、网络结构等方面具有更高的灵活性和随机性。
这种随机性不仅有助于提升模型的泛化能力，还能在一定程度上解决深度学习模型中的一些固有问题，如过拟合、梯度消失等。
本文首先简要介绍了随机神经网络的基本概念和发展历程，然后重点分析了其在各个应用领域中的表现。
在此基础上，本文还深入探讨了随机神经网络所面临的挑战，如如何平衡随机性与稳定性、如何设计有效的训练算法等。
本文展望了随机神经网络未来的发展趋势和研究方向，以期为推动该领域的发展提供有益的参考。
二、随机神经网络的理论基础随机神经网络（Random Neural Networks, RNNs）的理论基础主要建立在概率论、统计学习理论以及优化算法的基础之上。
其核心思想是通过引入随机性来增强网络的泛化能力和鲁棒性，同时减少过拟合的风险。
在概率论方面，随机神经网络利用随机权重和随机连接来模拟人脑神经元的随机性和不确定性。
这种随机性可以在训练过程中引入噪声，从而提高网络对噪声数据和未知数据的处理能力。
同时，随机性还有助于探索更多的解空间，增加网络的多样性，避免陷入局部最优解。
在统计学习理论方面，随机神经网络通过引入正则化项来控制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。
正则化项通常包括权重衰减、dropout等策略，这些策略可以在训练过程中随机关闭一部分神经元或连接，从而减少网络的复杂度，提高泛化能力。
集成学习方法研究综述
集成学习方法研究综述关键词：集成学习，机器学习，，学习方法引言随着人工智能和机器学习领域的快速发展，集成学习方法逐渐成为了研究热点。
集成学习通过将多个独立的机器学习算法组合在一起，以获得更好的预测性能和泛化能力。
本文旨在全面总结和评价近年来集成学习方法的研究进展，涉及的主要概念、方法、优缺点以及未来研究趋势。
主体部分1、集成学习方法分类集成学习方法可以根据不同的分类标准分为不同的类型。
根据所用基本学习器的类型，集成学习方法可以分为同构集成和异构集成；根据基本学习器之间的关系，集成学习方法可以分为Bagging、Boosting 和Stacking；根据集成学习的目标，集成学习方法可以分为预测型集成和分类型集成。
2、研究现状近年来，集成学习方法在各个领域都得到了广泛的应用。
在机器视觉方面，集成学习方法可以用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务；在自然语言处理方面，集成学习方法可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务；在医疗领域，集成学习方法可以用于疾病预测、药物发现和基因识别等任务。
3、研究方法集成学习方法的主要研究方法包括：样本选择、模型选择、并行计算和可视化技术等。
样本选择是通过对输入样本进行重抽样，以获得更准确的模型估计；模型选择是通过对多个基本学习器进行选择和调整，以获得更好的预测性能；并行计算是通过并行处理技术，以提高集成学习的效率；可视化技术是通过将集成学习的结果进行可视化展示，以帮助理解模型性能。
4、研究成果和不足集成学习方法的研究成果主要体现在提高了预测性能和泛化能力，同时降低了过拟合现象的发生。
但是，集成学习方法也存在一些不足，如参数调整复杂、计算成本高、可能存在过拟合等问题。
结论本文对集成学习方法进行了全面的综述，总结了近年来该领域的研究进展、主要方法和技术以及取得的成果和不足。
在此基础上，我们提出了一些未来的研究方向。
首先，需要深入研究集成学习方法的理论性质，如收敛速度、误差分析和鲁棒性等。
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随机神经网络发展现状综述
丛 爽，王怡雯
）
（中国科学技术大学 自动化系， 安徽 合肥
摘要：随机神经网络 （
） 在人工神经网络中是一类比较独特、 出现较晚的神经网络， 它的网络结构、 学习算
随机神经网络在联想记忆、 法、 状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点 作为仿生神经元数学模型， 图像处理、 组合优化问题上都显示出较强的优势 在阐述随机神经网络发展现状、 网络特性以及广泛应用的同时， 专门将 分别与 网络、 模拟退火算法和 ） 等问题的有效途径 ） ； 网络；模拟退火算法； 机；组合优化问题 文献标识码： 机在组合优化问题上的应用进行了分析对比， 指出 是解决旅行商 （ 中图分类号：
励 ! 为奖励的学习速率 这个算法的缺点是， 强化 （ ） 随着迭代步数的增加而日趋复杂并且这种 算法不是各态遍历的， 另外网络的收敛和初始的条 件有关 . ! " " 规则 （ L-rule） 与R “奖惩” 线性权值更新规则 （又称 L 规则） 规则的不同之处在于， 第一种规则只有奖励， 而L 规则奖励惩罚皆有 （ ） ） （ ，） ） ， 1 1 ， …， 1，
［ ］
提出了一种前向型二值 ， ） 构成， 这
网络中加入逐 于 年提出的一种 随机神
渐减少的白噪声 第一种主要是指由美国佛罗里达 随机神经网络 ， 也是人们公认的
神经元节点的作用刚好相反： 正神经 初始定义相同， 负神经元的运 初始定义对称相反 当负信号
元的运行机制同
收稿日期： ；收修改稿日期： 基金项目： 安徽省自然科学基金项目 （
O， "
则权值用奖励
， "
（ ）
（ ） 来更新 （1
的初值为 O，
它的更新规则为 （ ） "） ， " " 其中， 并且有 " 是一个小的正常数，
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（ （ miI ＜" ＜ maX ! ， ! ） ! ， ! ） 仿真试验表明， 系 E 规则明显优于前两种规则， 统对外界变化敏感， 能更快、 更准确的收敛到最优 值， 并且能够解决遗忘的问题， 即网络能够丢弃已经 无用的信息， 只对有用的信息做出反映 . !#! 多类别随机神经网络学习算法 （ Learning algorithm of MCRNN） 2OO2 年， Gelenbe 提出了多类别随机神经 网 络
关键词：随机神经网络 （
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随机神经网络的发展 （ ）
按照神经生理学的观点， 生物神经元本质上是 随机的 因为神经网络重复地接受相同的刺激， 其响 应并不相同， 这意味着随机性在生物神经网络中起 着重 要 的 作 用 随 机 神 经 网 络 （ ， ） 正是仿照生物神经网络的这种机理进行 设计和应用的 人们所说的随机神经网络一般有两 种： 一种是采用随机性神经元激活函数； 另一种是采 用随机型加权连接， 即是在普通人工神经网络中加 入适当的随机噪声， 例如在 大学 （ ） 教授
［1O］ （ MCRNN） 的学习算法 . 这种基于梯度下降法的
1 2 （ （ ） （ ） ） （其中 （ ） 为网络输 】 2（ ，） 出的函数， ＞ O） 最小 . 与先前 RNN 的学习算法相 比， 不同之处在于这里输入的信号是多种类的 . 即对 于 组输入输出对 （ ，） （ ， （# ， ， 1， $） …； 为 对兴奋和抑制的信号流速率构成的矢 2， （ 11 （ ） ， …， 1（ ） ， …， 量； 不 同 的 是， （ ） ， …， （ ） ） 为 个网络节点的 种类别期 1 望输出构成的矢量） ， 网络在训练过程中调整 的权值矩阵， 其权值更新规则为 Iew （ ， ；，） a （ ， ； ， ） !・ a（ ， ； ， ） 可以 看 出 与 GNN 学 习 算 法 不 同 之 处 在 于， !・
矢量） ， 网络在训练过程中调整
（ ） "（ ） 规则为 （ ，） 使得性能函数
， （ ， ） #・ a a（ ， ）
】
（
） （
为网络输
为最小 这种算法每一步计算的复杂度 出， ＞ ） 为 （ ） ， 小于梯度迭代法计算的复杂度 （ ） "#! "$!$$ 随机神经网络强化学习算法 （ ） （ # 规则 年，
基础上， 通过设定初始值以及增加一个 型的动态方程作为负反馈回路来提高网 络性能解决问 题 的 于： 馈系统 年， 经 网 络（ ）这个网络是 不变， 是一个开环系统， 而 性问题— — —旅行商问题 （ 等人 ） 上
［ ］
和
的主要区别在 是一个闭环负反
外界信号的输入在初始化以后就保持恒定 已被成功的应用于解最优化的标志 再次提出多类别随机神 ， 网络模型的一种合成，
$
的应用 （ Applications of RNN）
随机神经网络与一般神经网络相比， 具有以下
978
控
制
理
论
与
应
用
第 21 卷
特性： 信号以脉冲形式传递， 因而更加接近生物神经 网络的实际情况 . 由于 RNN 的每个神经元可以用一 个累 加 器 来 表 示， 所 以 硬 件 实 现 较 方 便 . 1996 年 Cerkez 提出了一种用 TTL IC 实现单个神经元的 ［12， 13］ 方 法 . 1997 年， 使用 Badaroglu 和 Halici 等 人 CMOS 技术实现了一个有 16 个神经元的 RNN 芯片 设计 . 随着 RNN 的不断扩展， 随机神经网络模型已 经被成功运用到很多领域 . 下面给出 RNN 一些具体 的成功应用实例 . 人工纹理生成 （Artificial texture generation） 人工纹理生成在图像合成系统中是一项很重要 的功能 . 在文献 ［14， 中， 15］ RNN 被用于各种不同性 质的纹理生成 . 作者为了得到不同特征的纹理 （如粒 度， 倾角， 随机性） ， 提出了不同的迭代方程 . 这些迭 代方程的初值均是随机生成的灰度图像 . 实验结果 表明 RNN 能够得出理想结果的同时， 计算机资源的 花费要小于 Markov random fields （ MRF） 等方法 . 在 ［5］ ［10］ 又将 MCRNN 提 出 以 后 ，Gelenbe E 等 人 设计一 MCRNN 的学习算法应用于彩色纹理模型， 个拓扑结构和图像象素直接对应的 MCRNN， 直接 从彩色纹理图像中提取纹理特征、 信号类别对应色 彩的类别， 使用递归 MCRNN 的权值学习规则来生 成一个合成的与原始纹理相似的纹理， 并且对多个 人工和自然纹理进行实验 . 最后通过一个表达原始 纹理和基于 MCRNN 生成的纹理两者统计特征的同 来检测这种实验方法的 现矩阵 （ cooccurrence matrix） 适用性 . 通过比较发现， 虽然生成的纹理和原纹理并 不完全相同， 在很多细微的地方仍有差异， 但是从直 觉上判断已非常接近 . 实验还表明， MCRNN 可以有 效地对彩色同类小纹理范畴内的图像进行建模， 学 习规则是有效的， 而且计算时间短 . 磁共振图像特征信息抽取 （ Morphometric information extraction of MRI） 在文献 ［16］ 中， RNN 被用于从人脑的磁共振图 像 （ Magnetic resonance imaging， 扫描中抽取正 MRI） 确的形态特征信息 . 作者提出一种从磁共振图像中 灰度分类的办法识别磁共振图像的不同部分， 用定 量估计来确定某一部分所占的大小， 从而判断此部 分图像是否指示了病理损伤 . 实验表明， 使用 RNN 分类的结果与现在已知的人类专家对于大脑 MR 图 像人工容量分析的结果十分接近 . 图像编码器 （ Image coder） 年， 1996 Cramer 和 Gelenbe 等 人 首 先 提 出 了
在这个网络中， 神经元 （
它是一个 其在 时刻的兴奋水平 （ ） G ! 来表示， 非负整数， 称之为 “势” 中的正信号 （ ） 表示 兴奋， 负信号 （ ） 表示抑制 当正信号到达第 个 负信号到达使之减 （到 节点， 该神经元的势加 ， 时不再减）同时， 如果一个神经元的势是正值， 它将 不断地释放信号， 释放信号的时间间隔服从均值为 （ ） 的指数分布， 并同时使自己的势减 若神经元释放一个信号， 它作为正、 负信号被传 递到神经元 的概率分别为 和 ， 这个信号也可 能离开网络， 此概率为 （ ） 神经元通过彼此发送 和接受正或负信号来完成信息交换， 而不自身传递 （ ＜ ， ＜ ）而信号在 传递过程中存在损耗， 即 （ ） ， 显然， 信号， 所以有 （ 】 若令 ， ） （ ） ， ＜ ＜
第
卷第 期 年 月（ ）来自控 制 理 论 与 应 用
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处于动态时， 训练就会受到以前学习行为的干扰， 而 不能将其遗忘 . 2OOO 年， Halici 又提出了一种基于奖励
［9］ 的内部期望更新规则 （又称 E 规则） 对强化学习算 法进行扩展： 当学习行为的 “奖励” 不低于内部期望
时， 网络按照 “奖励” 的模式进行学习； 否则按照惩罚 的模式进行学习， 以此来考虑所有其他可能的情况 . ， （ ） ， （ ） ＜ 一 ， （ ） （ ，） ） ， 一 ， （ ） ＜ ， ， " ， ， " ， ， "
［ ］
经网络 （
） 的重要意义在于： 仿照实际的生物神经网
络接收信号流激活而传导刺激的生理机制而定义网 络 对于实际的生物细胞来说， 它们发射信号与否与 自 身 存 在 的 电 势 有 关 历 史 上， 曾经有著名的