人工神经网络的知识表示形式
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人工神经网络的知识表示形式:
1、每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元 ;
2、神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型 ;
3、神经元具有空间整合特性和阈值特性 ;
4、神经元输入与输出间有固定的时滞 ,主要取决于突触延搁 ;
5、忽略时间整合作用和不应期 ;
6、神经元本身是非时变的 , 即其突触时延和突触强度均为常数 。
概念分析
人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程 ,反映人脑某些特性的一种计算结构。它不是人脑神经系统的真实描写,而只是它的某种抽象、简化和模拟。
根据前面对生物神经网络的介绍可知,神经元及其突触是神经网络的基本器件 。 因此,模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中,神经元常被称为“处理单元” 。有时从网络的观点出发常把它称为“节点” 。
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