1、概 述

人工神经网络（Artificial Neural Network）又称并行分布式处理（Parallel Distributed Processing），最早出现于本世纪40年代，80年代后期在世界范围内掀起了神经网络研究开发高潮。
人工神经网络是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。神经网络解决问题的方式与传统的统计方法完全不同，它是模拟人脑的思维，把大量的神经元连成一个复杂的网络，利用已知样本对网络进行训练，即类于人脑的学习，让网络存储变量间的非线性关系，即类于人脑的记忆功能，然后利用存储的网络信息对未知样本进行分类或预测，即类于人脑的联想功能。它是一种智能化的数据处理方法，其处理具有非线性关系数据的能力，是目前其它方法所无法比拟的。
目前，随着各种神经网络理论模型和学习算法的提出，神经网络理论已日趋成熟，其应用已渗透到了生物学、物理学、地质学等诸多领域，并在智能控制、模式识别、非线性优化等方面取得了令人鼓舞的进展。

2、 生物原型研究
2-1.人体神经结构
人工数字神经网络系统源于人脑神经网络。了解人脑神经网络的组成和原理，有助于对人工神经网络的理解。
2-1-1.神经元
人脑是认识客观世界的器官。研究表明，人的意识、思维、行为等脑的高级功能都与客观世界密切相关。神经科学起始于上个世纪末，1875年意大利解剖学家C.Golgi用染色体法首先识别出单个神经细胞，1889年Caial创立了神经元学说，指出了神经系统是由结构上相对独立的神经细胞构成，在最近几十年来的研究结果认为人脑的神经元效量为1013。每个神经元包含了以下几个结构特性：
......

目 录

第一章 基础理论………………………………………………………… （2)
1.1 概述…………………………………………………………………………（3）
1.2 生物原型研究………………………………………………………………（3）
1.3 神经网络和分布系统………………………………………………………（8）
第二章 典型神经网络模型………………………………………（11）
2.1 神经网络的基本机理和结构………………………………………………（11）
2.2 反向传播BP模型………………………………………………………… （19）
2.3 自适应共振理论ART模型…………………………………………………（24）
2.4 Kohonen 模型………………………………………………………………（27）
第三章 Hopfield模型 ………………………………………………（29）
3.1 Hopfield模型的构成 ………………………………………………（29）
3.1.1 离散Hopfield网络……………………………………………………（29）
3.1.2 连续Hopfield网络……………………………………………………（35）
3.2 Hopfiel模型的应用 ……………………………………………… （38）
3.2.1 DHAM的故障……………………………………………………………（38）
3.2.2 DHAM鲁蛮性……………………………………………………………（39）
3.2.3 验结果及其分析 ………………………………………………………（43）
第四章 总结………………………………………………………………（44）
4.1致谢……………………………………………………………………………（44）
4.2参考文献………………………………………………………………………（45）
4.3体会心得………………………………………………………………………（46）
4.4英文资料………………………………………………………………………（47）

1、《数学建模案例分析》白其峥编著，海洋出版社2000.
2、《人工神经网络的模型及其应用》 张立明编著，复旦大学出版社，1993年7月
3、《神经网络与神经计算机原理、应用》 靳蕃等编著，西南交通大学出版社，1991年12月
4、张承福，赵则. 联想记忆神经网络的若干问题. 自动化学报，1994, 20(5):513-521
5、张承福，赵则. 联想记忆神经网络的训练. 自动化学报，1995, 21(6):641-648
6、胡栋梁, 戚飞虎. 模式识别协同方法中的序参量重构. 红外与毫米波学报. 98,17(3):177-181
7、张军, 戚飞虎. 基于协同理论的不变性模式识别. Jun. 1998,32(6):2-3
8、陈燕新, 戚飞虎. 对协同学习算法的研究. 上海交通大学学报, Aug.1998,32(8):26-30

内容摘要
人工神经网络及其应用是多学科交叉的前沿科学，其研究始于40年代初，美国的Mc Culloch和Pitts为研究神经细胞的行为，提出了一个二值神经元的数学模型，即MP模型，算是最早的神经元模型。本文主要是对 Hopfield网络模型的研究，包括对离散网络和连续网络的分析。从生物神经结构的典型的几种人工神经网络模型进行了系统的阐述。同时，较详细的介绍了几种Hopfield神经网络模型在及其实际中的应用。