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模式识别基础：神经网络在模式识别中的应用all.docx

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    神经网络在模式识别中的应用

    1.神经网络的基本概念

    神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，广泛应用于模式识别、数据分类、回归分析等领域。它由大量的神经元（也称为节点或单元）组成，这些神经元通过连接（也称为边或权重）相互连接，形成一个复杂的网络结构。神经网络的基本原理是通过学习输入数据与输出数据之间的关系，自动调整网络中的权重，从而实现对新数据的预测和分类。

    1.1神经元模型

    神经元是神经网络的基本单元，其结构如图1所示。一个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并经过激活函数处理后，产生一个输出信号。

    神经元模型

    神经元模型

    图1：神经元模

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