人工神經網絡(Aartificial Neural Network,下簡稱ANN)是模擬生物神經元的結構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和數學家Walth H.Pitts提出神經元數學模型,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),它的網絡結構及算法直觀、簡單,在工業領域中應用較多。
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