遥感影像识别神经网络在模式识别中的应用PartⅠ概述.pptVIP

遥感影像识别第六章:神经网络在模式识别中的应用 Part Ⅰ;1. 主要内容;1.1 神经网络的研究发展史 ; 1943年，W．S．McCulloch和W．Pitts根据上述研究发表了他们的神经元模型，通常称为MP模型。 1949年，D.O.Hebb提出了神经元的学习法则，即Hebb法则。 50年代末，F．Rosenblatt基于上述原理提出了一种模式识别机，即感知机(Perceptron)模型。 感知机是现代神经计算的出发点。Block于1962年用解析法证明了感知机的学习收敛定理。正是由于这一定理的存在，才使得感知机的理论具有实际的意义，并引发了60年代以感知机为代表的第一次神经网络研究发展的高潮。 ; M．Minsky和S.Papert进一步发展了感知机的理论，他们把感知机定义为一种逻辑函数的学习机。 B．Widraw在稍后于感知机一些时候提出了Adline分类学习机。它在结构上与感知机相似，但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。 1961年，E．R．Caianiello提出了能实现记忆和识别的神经网络模型，它由学习方程式和记忆方程式两部分组成。 遗憾的是感知机只能对线性可分离的模式进行正确的分类。当输入模式是线性不可分离时，则无论怎样调节突触的结合强度和阈值的大小也不可能对输入进行正确的分类。 ;1.1.2 第二次神经网络研究高潮 1982年，美国物理学家Hopfield对神经网络的动态特性进行了研究，提出了所谓Hopfield神经网络模型。 以Rumelhart为首的PDP(Parallel Distributed Processing)并行分布处理研究集团对联结机制(connectionist)进行了研究。 T．J．Sejnowski等人还研究了神经网络语音信息处理装置。 这些成功的研究对第二次神经网络研究高潮的形成起了决定性的作用。 ; Hopfield模型的动作原理是： 只要由神经元兴奋的算法和神经元之间的结合强度所决定的神经网络的状态在适当给定的兴奋模式下尚未达到稳定，那么该状态就会一直变化下去，直到预先定义的一个必定减小的能量函数达到极小值时，状态才达到稳定而不再变化。 1985年，Hopfield和D．W．Tank用上述模型求解了古典的旅行推销商问题(Traveling Salesman Problem)，简称TSP问题。 ;1983年，S．E．Farmann和Hiton提出了波尔兹曼机BM(Boltzmann Machine)，该神经网络模型中使用了概率动作的神经元，把神经元的输出函数与统计力学中的波尔兹曼分布联系起来。 1985年,W．O．Hillis发表了称为联结机(connection)的超级并行计算机。他把65536个lbit的微处理机排列成起立方体的互连形式，每个微处理机还带有4kbit的存贮器。 误差反向传播神经网络BP(Error Back Propagation Neural Network)是1986年由Rumelhart和Hinton提出的。 ;1.1.3存在的问题 神经网络识别机的原型是感知机，而BP只是学习方法改进了的感知机，所以把它当作识别机械时，可能存在着中间层神经元的个数会很庞大、学习时间太长、结合系数的范围太宽等严重缺点。 当把Hopfield神经网络模型和波尔兹曼机用作最优解的求解机时，还需要弄清楚该模型对具体的对象是否适用。当把神经网络用于运动控制装置时，另一个重要的问题是如何获得自组织的运动模式。 综上所述，神经网络的研究虽然时有起伏，出现了研究的高潮与低潮，但总的方向无疑还是正确的。 ;1.2 神经网络的研究概况; 日本通产省早在1988年也提出了所谓人类尖端科学计划(Human Frontier Science Program)，即所谓的第六代计算机计划，研制能模拟人类智能行为的计算机系统。 ; 到目前为止，已经发表了多达几十种的神经网络模型，它们具备不同的信息处理能力，典型的神经网络模型如表1.2所示。;1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥(San Diego)召开的第一届神经网络国际会议 ; 1988年，我国在北京召开了神经网络的国际研究工作会议，并出版了论文集。 关于神经网络的主要国际性杂志有： (1)Neural Networks(国际神经网络协会会刊) (2)IEEE Transactions on Neural Networks (3)IEEE Transactions on Parallel Distributed System (4)Connections Science (5)Neurocomputing (6)Neural Co