人工神经网络模型描述(共3页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上人工神经网络模型描述先给出单个人工神经网络的一般模型描述给定n个输入变量：x1,x2,xn以及相对应的权值变量w1,w2,wn，一个传递函数f ()，激发阈值变量，输出变量为y，有如下神经元模型：w1w2wmxmx2x1.f ()y= fi=1mwixi-i=1mwixi-1其中x1 xm这m个变量是与此神经元连接的上一层神经元的输出，或者为网络的原始输入变量。在实际操作中，可以将-1看作此神经元的第m+1个输入，把激发阈值变量作为相应的权值变量。神经元模型的传递函数f ()一般采用sigmoid函数，给出表达式如下：f(x)=11+e-x此表达式为sigmoid函数的单极形式，另也有双极形式的sigmoid函数。当神经元的加权输入和i=1mwixi大于激发阈值时，神经元处于激发态，网络的输出 fi=1mwixi-为正，否则为抑制态，输出为负。当多个神经元组合起来时，人