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现代教育科学
ＭＯＤＥＲＮＥＤＵＣＡＴＩＯＮＳＣＩＥＮＣＥ
Ｎｏ．１．２０１０
人工神经网络原理简介
李 晶 栾 爽 尤明慧
，是对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟，摘要］人工神经网络简称神经网络（ＮＮ） ［
它在模式识别、聚类分析、专家系统等多方面显示出了新的前景和新的思路。本文主要对人工神经网络原理进行简要介绍。
关键词］人工神经网络 原理 ［
）０中图分类号］Ｔ文献标识码］Ａ ［文章编号］１Ｐ１８３ ［００５—５８４３（２０１０１－００９８－０２ ［
）作者简介］李晶，栾爽，尤明慧，空军航空大学（吉林长春 １３００２１ ［
ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ， 人工神经网络（
，是对人脑或自然神ＡＮＮ）简称神经网络（ＮＮ）
经网络若干基本特性的抽象和模拟，是一种基于连接学说构造的智能仿生模型，是由大量神经元组成的非线性动力系统。 一、人工神经元模型
人工神经元是对生物神经元的模拟与抽象，是神经网络的基本处理单元。目前人工神经网络模型大多采用由心理学家Ｗ．ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ和数理逻辑学家Ｗ．Ｈ．Ｐｉｔｔｓ共同提出的Ｍ－Ｐ模型，图１．１表示一个人工神经元模型①
。
…，表示与该神经元相连的ｎ个神经元之间ｗ２，ｗｎ）的连接强度，称为权值；ＷＸ称为激活值，表示这
∑个人工神经元的输入总和；Ｏ表示这个神经元的输出；这个输入信号的θ表示这个人工神经元的阈值。则人工神经元被激活。这样，人工神加权和超过Ｃ，经元的输出可描述为：
Ｏ＝Ｆ（∑ＷＸ－θ）
（）１．１
——输出关系函其中ｆ（·）表示神经元输入—称为激活函数或输出函数。阈值θ一般不是一个数，
它是随着神经元的兴奋程度而变化的。常数，
激活函数 二、
在神经网络中，网络解决问题的能力与效率除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络所采用的激活函数。激活函数的选择对网络的收敛速度有较大的影响，针对不同的实际问题，激活函数的选择也应不同。常用的激活函数有以下几种形式②：
阈值函数其表达式为：１．
…，图中Ｘ＝（为该神经元的ｎ个输ｘｘｘ１，２，ｎ）入，来自外部或者其它神经元的输出。Ｗ＝（ｗ１，
ｘ）＝ｐ（
｛
１，ｘ≥０
０，ｘ＜０
｝
（）１．２
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