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人工神经收集(讲稿)[精彩]
信号分析与信息处理 人工神经网络 Artificial Neural Network ;神经网络－模式识别; 一. 概论 ; （1）定义：人工神经网络是以大量的具有相同结构的简单单元的 连接，来模拟人类大脑的结构和思维方式的一种可实 现的物理系统，可通过计算机进行模拟实现。;1.1 人工神经网络的定义和研究发展根源;1.2 神经细胞与生物神经网络;1.2 神经细胞与生物神经网络; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;2.1 ANN的基本构造 (2)网络拓扑结构 网络拓扑结构即神经元的联接形式，从大的方面来看，ANN网络拓扑结构可分为层次结构、模块结构和层次模块结构等几种。 层次结构：神经元的联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功能划分为不同的模块，每个模块内部的神经元紧密互联，并完成各自特定的功能，模块之间再互联以完成整体功能； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更接近人脑神经系统的结构，这也是目前为人们广泛注意的一种新型网络互联模式。 根据网络中神经元的层数不同，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 根据同层网络神经元之间有无相互联接以及后层神经元与前层神经元有无反馈作用的不同，可将神经网络分为以下多种。; ;2.2 学习规则; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 点蚀发生前后齿轮振动信号各频段相对能量及其比值 注：相对能量值－－各分解频带信号能量占信号总能量的百分比 ; ; 下图给出了某次训练结果的误差变化曲线，设置网络最大训练步数1000，训练目标误差为0.001。可见，当网络训练到702步时，网络性能达标。;;; ; ; 谢 谢
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