人工神经网络典型模型的比较研究  

Comparison and Research of Artificial Neural Networks

作　　者：杜华英[1] 赵跃龙[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院

出　　处：《计算机技术与发展》2006年第5期97-99,共3页Computer Technology and Development

摘　　要：人工神经网络是近年来发展起来的一门新兴学科,具有较高的研究价值。介绍了人工神经网络的基本概念,针对人工神经网络在不同的应用领域如何选取问题,对感知器、BP网络、Hopfield网络和ART网络四种人工神经网络模型在优缺点、有无教师方式、学习规则、正反向传播、应用领域等方面进行了比较研究。可利用其特点有针对性地将人工神经网络应用于计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等不同领域。The artificial neural networks（ANN） is a new course in recent years, so it is necessary and worth studying. This paper introduced the fundamental concepts of the ANN, including Pereceptron, BP, Hopfield and ART. How to choose an ANN in different fields, and also its advantages and disadvantages, self= studying or not, rule of studying, back propagation or not, applied fields are studied. According to its characteristics, the ANN can be used in fields of computer vision, image processing, pattern recognition, signal processing, intelligent control, robots, etc.

关 键 词：人工神经网络 感知器IBP网络 Hopfidd网络 ART网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]