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先进制造技术论文

第一篇：先进制造技术论文《先进制造技术》课程论文——人工神经网络摘要：人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映，具有自适应和自学习的能力，可通过对模式样本的自学习，从中获取特征，并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。本文对人工神经网络做了简要的概述，重点讲述了两种应用最广泛的神经网络模型：BP神经网络和Hopfield神经网络。对BP神经网络作了详细的介绍，重点在于三层BP网络的学习。Hopfield神经网络应用非常广泛，本文用Hopfield神经网络进行英文字母识别。关键词：人工神经网络，BP神经网络，三层BP网络，Hopfield神经网络，模式识别StudyonSimulationAnalyticalMethodofArtificialneuralnetwork(SchoolofEngineering,HLJAugustFirstLandReclamationUniversity,Daqing163319)Abstract:Artificialneuralnetworkistothebrainfunction,somedegreeofreflectwithadaptiveandself-learningability,butthroughthestudyofpatternsamplesfrom,obtaincharacteristics,andcanbeappliedtostudytheknowledgeobtainedrecognitionofimagesandtext.Basedonartificialneuralnetworkdidbriefly,focusedonthetwokindsofthemostwidelyusedneuralnetworkmodel:BPneuralnetworkandHopfieldneuralnetworks.OnBPneurlnetworkisanalyzedindetail,theemphasisisonthreelayersofBPneuralnetworklearning.Hopfieldneuralnetworkisusextensively,thisarticlewiththeHopfieldneuralnetworkforEnglishlettersrecognition.Keywords:artificialneuralnetwork,theBPneuralnetwork,andthethirdfloorHopfieldneuralnetworkBPnetwork,patternrecognition1引言随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。2我国人工神经网络现状随着人工神经网络的20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮，1989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国型号处理——神经网络学术会议；1990年2月由国内八个学会（中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会）联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”，这次大会以“八学会联盟，探只能奥秘为主题，收到了300多篇学术论文”，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元，经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论