人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Aartificial Neural Network，下簡稱ANN)是模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)而提出的一種信息處理方法。早在1943年，已由心理學家Warren S.Mcculloch和數(shù)學家Walth H.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學模型，后被冷落了一段時間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所以受到人們的普遍關注，是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學習的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡單，在工業(yè)領域中應用較多。
標簽：
Aartificial
Network
Neural
人工神經(jīng)網(wǎng)絡
上傳時間：
2014-01-03
上傳用戶：zhangzhenyu
