结课论文
题目：神经网络综述
学院学科门类专业学号姓名指导教师
河北大学工商学院理科网络工程
2013483158苑磊
李凯，邢洪杰
2016年11月3日
f学号：2013483158专业：13级网络工程1班姓名：苑磊成绩：
神经网络综述
一摘要作为一门近年来活跃的交叉性边缘学科，神经网络已经广泛的应用于图像的
分割和对象的识别、分类问题中。近些年来，针对神经网络的学术研究大量涌现，由于他看起来不需要使用者对数学模型尤很多的了解，其基本思想很快被各个领域所接受，而随着人工神经网络的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用。其中多层感知器神经网络具有通用非线性判别函数逼近器的性质，因此它在模式识别问题中得到了广泛的应用。BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。尤其是对于非线性的模式识别问题，相对于传统方法，其具有更好的特点。本文介绍了神经网络的一些概况，基本模型，以及神经网络模式识别的特点及算法思想。
二：关键词神经网络、模式识别、多层感知网络、BP神经网络算法
三：正文1引言
人类对于认知的探索由来已久。但由于科学技术发展水平所限，人们对人脑的认识主要停留在观察和猜测的基础之上，缺乏有关人脑内部及其工作原理的科学依据，因此进展缓慢。直到20世纪40年代，随着神经解刨学、神经生理学以及神经元的电生理过程等的研究取得突破性进展，人们对人脑的结构、组成及最基本工作单元有了越来越充分的认识，在此基本认识的基础上，以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立简化的模型，称之为人工神经网络ANN（ArtificialNeuralNetwork），为叙述方便将人工神经网络直接称之为神经网络。
模式识别是一种基本的智能活动，对模式识别方法的研究是机器智能研究的一个重要方面。人们对机器智能的研究有主要两个出发点，一是通过试图对人类（和其他高度动物）的自然智能建立一定的数学模型，来帮助理解智能活动的奥秘；二是利用各种数学手段，以计算机为工具建立具备一定智能的机器。早在20世纪4050年代，人们就开始尝试研究神经系统的数学模型。从20世纪80年代以来，人们开始更大量借用神经生物学的概念（至少是术语）来研究机器智能，诞生了一门新兴的学科人工神经网络，为模式识r