[图像识别的神经网络方法]

【图像识别的神经网络方法】.pdfABSTRACT Peoplearealwaysdreamingtoinvent.akindof intelligent computerthrough studyingofthebiologicalneuralsystem.An upsurge in researchingartificialneuralnetworks makes it.possible tOpen a newwayinthe field of information processing.目 第章绪论:11问题的引出-人脑与传统计算机人工神经元网络基本特性:、1一3传统模式识别与神经网络模式识别:13模式识别 1一3一2神经网络模式识别 1一4课题的意义与本文的主要工作,第二章主要神经网络模型和BP算法-模拟与讨论2一！人脑神经元与人工神经元网络:2-1一1神经元 2」2神经元模型 2一1-3神经网络模型与分类 2-1-4神经网络结构形式 2-1一5有导师学习与无导师学习 22Hopfield神经元网络模型 2-2-1离散型Hopfield模型 2-2-2实验分析小结.2-3单层感知器棋型-Perceptron网络第一章 绪 论 1一1问题的引出人脑与传统计算机 人脑通过视觉对外界事物进行识别是一个奇妙的过程,它对即使是十分复 杂的物体也可以不加思索、一自了然地予以识别。进一步的研究表明,它是在 很短的时间内,通过调动人的感觉器官(人眼)和大脑中记忆的知识,互相作用而完成对目标的识别的。多年以来,科学家们致力于研究人的这种形象思维 的能力,试图解剖其生理和心理上的内在机制,并希望能够成功地对之进行人 工模拟.人工智能(AI)技术的引入,使得VonNeumann计算机在模拟人的某些 认知活动中取得了惊人的成功。
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