第一讲 神经网络基本原理 主要内容n 人工神经网络的提出n 人工神经网络的研究发展n 人工神经网络基本要素 神经元介绍 神经元作用函数 神经元之间的连接形式 网络的学习(训练)n 感知器神经网络 人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 20世纪 80年代以来，人工神经网络（ ANN， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。人工神经网络的提出 3/65 目前，关于神经网络的定义尚不统一，按美国神经网络学家Hecht Nielsen 的观点，神经网络的定义是：“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理
