人工神经网络(Aartificial Neural Network,下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年,已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型,后被冷落了一段时间,80年代又迅猛兴起[1]。ANN之所以受到人们的普遍关注,是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法,Back Propagation),它的网络结构及算法直观、简单,在工业领域中应用较多。
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