【图像识别的神经网络方法】.pdf

ABSTRACT 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。