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第十一章 人工神经网络建模（Artificial Neuron Nets）
一、引例
1981年生物学家格若根（W． Grogan）和维什（W．Wirth）发现了两类蚊子(或飞蠓midges)．他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长，数据如下：
翼长 触角长 类别
Af
Af
Af
Af
Af
Af
Af
翼长 触角长 类别
Apf
Apf
Apf
Af
Apf
Apf
Apf
Af
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问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长分别为(,); (，)；（，）．问它们应分别属于哪一个种类？
解法一：
把翼长作纵坐标，触角长作横坐标； 6个蚊子属于 APf类；用黑点“·”表示；9个蚊子属 Af类；用小圆圈“。”表示．
得到的结果见图1
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图1 飞蠓的触角长和翼长
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思路：作一直线将两类飞蠓分开
例如；取A＝（，）和 B＝(，)，过A B两点作一条直线：
y＝ - ，
其中X表示触角长；y表示翼长．
分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y）,
如果y≥ - ，则判断蚊子属Apf类；
如果y＜ - ；则判断蚊子属Af类．
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分类结果：(，)，(，)属于Af类；(，）属于 Apf类．
图2 分类直线图
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•缺陷：根据什么原则确定分类直线？
若取A=(,), B=(,)不变，则分类直线变为 　y=+
分类结果变为： (,)， (,) 属于Apf类； (,)属于Af类
哪一分类直线才是正确的呢？
因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的问题．一般地讲，应该充分利用已知的数据信息来确定判别直线．
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再如，如下的情形已经不能用分类直线的办法：
新思路：将问题看作一个系统，飞蠓的数据作为输入，飞蠓的类型作为输出，研究输入与输出的关系。
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二、神经元与神经网络
大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络
神经元的解剖图
图3 神经元的解剖图
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神经元的信息传递和处理是一种电化学活动．树突由于电化学作用接受外界的刺激；通过胞体内的活动体现为轴突电位，当轴突电位达到一定的值则形成神经脉冲或动作电位；再通过轴突末梢传递给其它的神经元．从控制论的观点来看；这一过程可以看作一个多输入单输出非线性系统的动态过程
神经网络研究的两个方面
从生理上、解剖学上进行研究
从工程技术上、算法上进行研究
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三、人工神经网络（Artificial Neuron Nets, 简称ANN）
神经元的数学模型
图4神经元的数学模型
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