第3章 人工神经网络及模式识别 2022/10/19 2引言 模式识别：研究的是如何用计算机实现人脑的一些功能。 人脑：可看作是由大量神经元组成的巨大的神经网络。 人工神经网： 1943年，McCulloch和Pitts提出了神经元的数学模型 1949年，Hebb提出神经元的学习准则，为神经网络的学习算法奠定了基础 50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，首次把神经网络的研究付诸工程实践。 1982年，Hopfield提出了神经网络模型，设计出用电子线路实现这一网络的方案，开拓了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，大大促进了神经网络的研究。 1986年，Rumelhart及LeeCun等提出了多层感知器的反向传播算法，克服了阻碍感知器模型发展的重要障碍。 现在神经网络的应用已渗透到多个领域，如智能控制、模式识别、信号处理、计算机视觉、优化计算、知识处理、生物医学工程等。2022/10/19 33.1 人工神经元 3.1.1生物神经元 胞体。是神经细胞的本体（可看成系统） 树突。长度较短，接受自其他神经元的信号（输入） 轴突。它用以输出信号 突触。它是一个神经元与另一个神经
