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人工神经网络及其现状与展望
被引：9
作者：
荣辉
张济世
机构：
[1] 清华大学电机系
来源：
关键词：
人工神经网络;
并行计算;
自组织神经网络;
模拟退火算法;
D O I：
10.16157/j.issn.0258-7998.1995.10.001
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
<正> 1 人工神经网络的发展历史人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一门发展十分迅速的交叉学科,它涉及到生物、计算机、数学、电子、物理、心理学、认识科学等许多学科.它的发展可追溯到上一个世纪.从时间进程来看,可把这一历史大致划分为以下四个时期:第一时期为发展初始期,从1890～1969年;第二时期为低潮时期,从1969年～1982年;第三时期为复兴时期,从1982年～1986年;第四时期为发展高峰期,自1986年至今.1890年,W.James出版《生理学》一书,首次阐明了有关人脑结构功能及相关学习联想记忆的规则.到了本世纪40年代,人们总结19世纪末期Helmotz的工作,再次试图将数理科学的严密性与认识科学的直觉启发结合起来,1943年,McCulloch和PittS融合了生物物理学和数学的有关结果,提出了神经元突触模型中最原始最基本的模型—MP模型,这是自W.James以来,第一个采用集体并行计算结构来描述人工神经网络及网络工作,并证明了MP模型可完成任意有限的逻辑运算.1949年,Hebb通过对大脑神经细胞、人类学习行为和条件反
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