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有关人工智能方面的论文人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。
以下是店铺精心整理的有关人工智能方面的论文的相关资料，希望对你有帮助!有关人工智能方面的论文篇一浅谈人工智能技术的发展1、人工智能的概念人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。
人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。
人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。
过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。
一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。
这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。
由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。
同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。
专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。
其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。
人工智能技术论文1500人工智能技术作为当今科技领域最前沿的研究之一，其发展速度之快、应用范围之广，已经超出了人们的想象。
本文将对人工智能技术进行深入探讨，从其定义、发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势等方面进行全面分析。
人工智能技术的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
自20世纪50年代以来，人工智能经历了多次起伏，从最初的逻辑推理和问题解决，到专家系统的兴起，再到机器学习和深度学习的蓬勃发展，人工智能技术不断突破自我，实现了质的飞跃。
人工智能的关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理数据。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP的应用包括机器翻译、情感分析和聊天机器人等。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。
它在自动驾驶汽车、面部识别和医学成像分析等领域有着广泛的应用。
人工智能的应用领域1. 医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等，它通过分析大量医疗数据，帮助医生做出更准确的诊断。
2. 金融服务：在金融服务行业，人工智能被用于风险管理、欺诈检测、算法交易等，提高了金融服务的效率和安全性。
3. 智能制造：人工智能在制造业中的应用包括预测性维护、自动化生产线和供应链优化等，它通过智能化技术提高了生产效率和产品质量。
4. 智能交通：自动驾驶技术是智能交通领域的一个重要组成部分，它通过感知环境、决策规划和控制执行，实现车辆的自主驾驶。
人工智能论文2000字范文（精选7篇）人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
本文提供几篇有关于人工智能论文范文，供大家参考学习。
第一篇关于人工智能论文：《电脑人工智能日趋成熟》电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。
今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。
这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。
舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。
从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。
很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。
可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。
”舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。
他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。
电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
![人工智能小论文[大全五篇]](https://img.taocdn.com/s1/m/2eb0ef360640be1e650e52ea551810a6f524c8b7.png)
人工智能小论文[大全五篇]第一篇：人工智能小论文《信息管理新发展讲座》大作业(小论文)题目：人工智能应用前景的探究学期： 2017-2018(1)人工智能应用前景的探究摘要：人工智能是计算机学科的一个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
就是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是，一门研究人类的智慧机理、以及如何使用机器来模拟人的智能的学科。
从后一种意义上来讲，人工智能又被人们称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在近代--现代电子计算机出现之后--才发展起来的，它一方面成为人类智慧的延伸，另一方面又为探究讨论人类智能机理提供了崭新的理论以及研究方法。
人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM 公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
关键词：人工智能仿生学数据挖掘“图灵实验”一、引言近30年来，随着计算机的发展，人工智能已对现实社会包括虚拟社会做出了特别巨大的贡献，其作用已经在各领域发挥到极致，特别是在有关的计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的方法、技术和理论。
目前，人工智能应用的主要的领域，也就是计算机应用的主要领域。
二、文献综述2.1计算机与人工智能1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为“人工智能之父”。
人工智能作文800字高中议论文人工智能作文800字高中议论文（精彩6篇）相关推荐文章：畅想人工智能时代作文畅想未来人工智能时代生活作文我们的生活充满阳光作文开头我们的生活充满阳光作文600字我们的生活充满阳光初中作文400字我们的青春高中作文800字我们的青春高中作文精选人工智能话题高三优秀作文1100字 4人工智能是什么？它可以是能用十多分钟撰写、编辑一篇千字文章的写作机器人，可以是以1:4的优势击败九段围棋名将李世石的棋坛高手，还可以是一个集保姆、老师、玩伴为一身的机器人“小胖”……人工智能不断在各领域刷新着人们的认知，而面对这个方兴未艾的新事物，我们应对其辩证看待，并使之为我所用。
诚然，如上所述，人工智能正在各领域大显神通，为我们减轻负担、为人类带来福音，但其存在的负面影响同样不容忽视。
无论是由于一款打击犯罪的机器人打伤一名16个月大的男孩造成的“奇怪”事故，还是近年来全球发生的数起由自动驾驶车辆承担主要责任的交通事故，都在以血的教训教育我们，人工智能相关技术方才起步，尚未能很好地应付实际生活中各种复杂的突发情况，技术缺陷仍需逐步改进，人工智能也要经过时间的考验，无视人工智能的潜在风险，一味冒进的做法行不通，而无视此项技术发展，故步自封又将陷入形而上学的泥潭，因此，只有以辩证视角看待人工智能才能稳扎稳打，与时俱进。
有了正确的思想武装自己，我们当将其付诸实践。
“如何让人工智能为我所用”，便成了横亘在我们每一个人面前的问题，机器人小说的开山鼻祖阿西莫夫曾在其《银河帝国》小说中创新性地提出“机器人三定律”以规范人与机器人的关系，但随后又用思辨性的情节告诉读者，仅用三条定律来约束人工智能是禁受不住现实的检验的。
科学的发展要有正确的世界观与方法论来引导，同样，人工智能的发展也亟需由相关政策法规与细则条文来约束，并在现实的检验与试错中不断完善、改进。
在此方面，政策的制定者与人工智能行业的科研创新人员应形成一致合力使人工智能的发展规范化，让人工智能有序向前朝着为人类谋福祉的方向发展。
人工智能议论文人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的议论理论探讨。
以下是店铺整理分享的关于人工智能议论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能议论文篇一探讨人工智能与人类智能1.引言随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。
无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。
在这种前提下，人工智能的概念应运而生。
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。
它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
2.人工智能的诞生人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。
人工智能是相对于人类智能而言的。
它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。
人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。
当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。
结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。
如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络)等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。
它是一种自动、高速处理信息的电子机器。
它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。
这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。
人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。
人工智能论文2500字（通用11篇）人工智能论文2500字（通用11篇）在社会的各个领域，大家或多或少都会接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。
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人工智能论文篇1摘要：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。
本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。
关键词：计算机；人工智能；应用；分析目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。
这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。
所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。
1、计算网络技术应用人工智能所具有的重要意义由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。
在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。
所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。
由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。
目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。
充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。
对人工智能看法的论文范文参考人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，对人类产生巨大的影响。
以下是店铺整理分享的对人工智能看法的论文的相关文章，欢迎阅读!对人工智能看法的论文篇一：人工智能主导未来2016年最重大的科技新闻里，头一条就是人工智能AlphaGo大战人类围棋顶尖高手李世石。
一番鏖战，人类1：4输得一塌糊涂。
天哪，人工智能时代真的就要来临了吗?不只是围棋击败李世石的AlphaGo是一种围棋人工智能，但按研发者的观点，它不仅仅能够应用于围棋领域，而是可以胜任多种不同的工作。
人工智能从20世纪70年代至今，已经发展了近半个世纪。
这是一种依托于计算机的模拟人类思维的技术。
AlphaGo在围棋中的胜出只是一个标志，意味着人工智能已经准备好了接受复杂的人类世界的挑战，并最终成为人类社会的一分子。
它已学会了学习AlphaGo在与人类对弈的过程中，表现出了一项惊人的能力――学习。
这是真正的人工智能，没有人知道人工智能学到了什么，以及能够学到多少。
没错，就连开发者也不知道。
AlphaGo可以通过与自己下棋来学习，每下一盘只需要0.2秒，这样一来，在很短的时间里，它就能研习几千万盘棋。
面对学习能力如此强大的人工智能，人类在纯智力领域败下阵来是不可避免的!更惊人的是，以AlphaGo为代表的新一代人工智能，属于更先进的“通用型人工智能”，也就是说，AlphaGo今天在围棋界成为顶尖高手，明天也许就能在钓鱼大赛中夺魁!人工智能还能干啥?科学家预测，在不远的未来，一半以上的人类工作，都将被人工智能替代。
在过去的半个多世纪里，工业制造和装配领域，已经成了机器人的天下，但这些机器人都是编程性机器人，只能按照程序设定做某一件事。
人工智能型机器人将很快取代它们，成为工业生产中的多面手。
它们不再只是机器，而是像产业工人一样――当然喽，不用领工资!对了，现在已经有很多新闻媒体在采用机器人撰写新闻稿件了。
连写文章这种事儿人工智能都能干，还有什么是它们办不到的吗?扔掉驾照吧你没看错，未来驾车已经不再是现代人必备技能了。
人工智能论文6篇《论人工智能的发展作文800字》现代生活中，人工智能能给人类的生活带来莫大的好处，这好处越多，一些人便开始担心人工智能的发展会不会威胁到人类的生活。
但也有一个人，他的想法与他们相反，库克作为苹果公司的总裁，他发出了对人工智能会使人类像计算机一样思考的担忧。
在越来越科技发达的现代生活中，手机、电脑变成了每家每户，甚至是每个人的必需品。
走在路上，随处可见低头族，每个人都专注于手机上的内容，不愿抬头看看他们身边，仿佛手机是眼睛，是耳朵，一切的所见所闻，所听所想都可以从手机中得来。
每个人都开始变得“冷静”，他们学会了在遇到事时思考利弊，如同计算机一般减少对自身的威胁，但却不是每件事都可以给你犹豫思考的时间。
由此看来，这种担忧不无道理。
如果人类都像计算机一样思考，那就会失去价值观和同情心，罔顾后果。
计算机的思考方式是程序，没有生命，没有情感，它像法则一样严格执行，可人不同，人类是一种有着七情六欲，有着人生追求的生命个体。
人无法像程序一样对自己的人生做出完美正确的选择。
就像西楚霸王项羽，他在作文乌江边选择自刎来结束他的生命，这种选择让他保留了颜面，死得有尊严。
可若是让他苟且偷生，聚集力量，东山再起，这又将是另一番景象。
不同的选择是由每个人的个人追求和向往所做出的，这一点是计算机永远无法做到的。
又比如写出《陈情表》的李密，他在尽忠与尽孝间艰难抉择，可计算机不会，它会通过一系列的判定给出一个最合适的答案，但这个答案始终无法做到两全，是舍弃亲情？亦或是做个忘恩负义之人？这两者都不可取。
因此，作为一个人有血有肉的人，我们不应像计算机一样思考。
程序是死的，人工智能的发展也是不可避免的，但人是活的，且人的思想是不受限制的，我们应在这个信息爆炸的时代，认清人类和计算机的主次，追求内心的渴望，遵守真实的轻感，在取舍中留下一片属于自己的净土。
究其根本，人工智能与人类的发展其实并不冲突，只因人们的过度依赖才导致了库克的担忧，幸而我们已发现了问题，那么解决问题便不再是难事，我有信心相信科技发展会有的，人类思想境界的提升也是会有的，两者的和谐并进将是必然的结果。
【导语】人工智能是一门研究机器智能的高技术学科，是计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透和发展起来的学科，为大家提供《高中有关人工智能的议论文》，欢迎阅读。
高中有关人工智能的议论文篇一随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上的互联公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。
计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。
然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。
每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。
城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。
繁华的夜景，热闹的人市。
那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。
是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。
光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。
我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。
此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。
在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。
在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。
工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。
工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。
湖南理工学院人工智能课程论文题目：模式识别及人工神经网络课程名称：人工智能院系：计算机学院专业班级：姓名：学号:课程论文成绩：指导教师：2016年 6 月 26 日模式识别及人工神经网络摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点, 展望了它们今后的发展前景。
[2]关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
Pattern recognition and artificial neural networkAbstract: Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper. Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 什么是人工神经网络？所谓人工神经网络就是模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息系统计算机，人士地球上具有最高智慧的动物，而人的指均来自大脑，人类靠大脑进行思考，联想，记忆和推理判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计算机所无法取代的，长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构和功能的探讨和研究，并试图建立模拟人脑的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还不是完全清楚，但对其结构有所了解。
粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或者神经元组成的，每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。
这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着所接收到的多个信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。
1.1 人工智能网络的发展（1）初期（萌发）期---MP模型的提出和人工升级网络的兴起--1943年，美国神经生理学家Warren Mcculloch和数学家Walter Pitts 合写了一篇关于神经元如何工作的开拓性文章：“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”。
该文指出，脑细胞的活动就像各种逻辑运算。
[3]（2）第一次高潮期------ 感知器模型和人工神经网络--1957年，计算机专家Frank Roseblatt 开始感知器的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络模型。
（3）反思期 ----神经网络的低潮--1969年,Marvin Minsky 和Seymour Papert 合著了一本书“Perception”，分析了当时的简单感知器，指出它有非常严重的局限性，甚至不能解决简单的“异或”问题，为Rosenblatt的感知器判了“死刑”，此时，批评的声音高涨，导致停止对人工神经网络研究所需要的大量投资。
（4）第二次高潮期-------Hopfield网络模型的出现和神经网络的复苏。
---1982年，John Hopfield向美国科学家递交了有关神经网络的工作，其中特别强调了每种模型的实用性，根据对神经网络的数学分析和深入理解，Hopfield揭示了以往的网络是如何工作的，可以做些什么，并提出了他自己的模型。
，能从失真的或不完善的数据图像中完整的数据图像，引起了美国军方的兴趣。
再认识与应用研究。
1.2神经网络模式识别的基本方法首先用己知样本训练神经网络使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。
神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示分为如下几个部分。
（1）、样本获取这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。
（2）、常规处理其作用相当于传统模式识别中的数据获取和常规处理两步的功能。
即通过对识别对象的有效观测、进行采样量化获得一系列数据再经过去除噪声、加强有用信息等工作获得尽量逼真的原始数据。
通过这一步骤得到了样本的原始表达。
（3）、特征变换在原始样本表达的基础上进行适当的变换得到适合神经网络进行识别的样本的特征表达。
以上两步构成了神经网络模式识别中的预处理过程。
这一步骤与传统模式识别的特征提取选择的位置很相似不同的是神经网络可以对原始样本直接进行处理因此这种变换在神经网络模式识别中不象传统模式识别的特征提取选择那样必不可少神经网络对预处理的要求与传统模式识别对特征提取选择的要求也有所不同。
（4）、神经网络识别根据识别对象和研究问题的不同选用不同的网络结构并采用适当的学习算法，用已知样本作为训练集对神经网络进行训练使其网络连接的权值不断调整直到网络的输出特性与期望的相符合。
训练过程结束以后网络相当于一个固定的映射器新的输入样木(测试样本)通过网络映射到不同的类别。
1.3 神经网络的优点神经网络获得迅速发展，应用来领域越来越广，解决实际问题的能力也越来越强，这是神经网络的优良性能以及对国民经济所起的重大作用所决定的。
具体说，神经网络具有以下优点：（1）分布存储和容错性一个信息不是存储在一个地方而是按内容而分布在整个网络上网络某一处不是只存储一个外部信息而每个神经元存储多种信息的部分内容。
网络的每部分对信息的存储有等势作用。
这种分布式存储算法是存储区与运算区合为一体的。
在神经网络中要获得存储的知识则采用“联想”的办法即当一个神经网络输入一个激励时它要在己存的知识中寻找与该输入匹配最好的存储知识为其解。
当然在信息输出时也还要经过一种处理。
而不是直接从记忆中取出。
这种存储方式的优点在于若部分信息不完全就是说或者丢失或者损坏甚至有错误的信息它仍能恢复出原来正确的完整的信息系统仍能运行。
这就是网络具有容错性和联想记忆功能自然是表现出较强的鲁莽性。
人的大脑的容错性是它的一种重要的智慧形式。
（2）大规模并行处理人工神经元网络在结构上是并行的而且网络的各个单元可以同时进行类似的处理过程。
因此网络中的信息处理是在大量单元中平行而又有层次地进行运算速度高大大超过传统的序列式运算的数字机。
虽然每个神经元的信息传递(神经脉冲)速度是以毫秒计算的比普通序列式计算机要慢很多但是人通常能在1秒内即可作出对外界事物的判断和决策、这就是能神奇地完成所谓“百步”决策。
这按照现有传统的计算机及人工智能技术目前还是做不到的。
（3）自学习、自组织和自适应性学习和适应要求在时间过程中系统内部结构和联系方式有改变神经元网络是一种变结构系统恰好能完成对环境的活应和对外界事物的学习能力。
神经元之间的连接有多种多样各神经元之间连接强度具有一定的可塑性相当于突触传递信息能力的变化这样网络可以通过学习和训练进行自组织以适应不同信息处理的要求。
神经元网络是大量神经元的集体行为并不是各单元行为的简单的相加，而表现出一般复杂非线性动态系统的特性。
如不可预测性、不可逆性、有各种类型的吸引子(信息正是“存储”在定点吸引子)和出现混沌现象等。
正是由于神经网络具有这些特点所以可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题。
例如语音识别和识别、医学诊断以及市场估计等都是具有复杂非线性和不确定性对象的控制。
在那里信源提供的模式丰富多彩有的互相间存在矛盾而判定决策原则又无条理可循。
通过神经元网络学习(按照学习法则)从典型事例中学会处理具体事例给出比较满意的解答。
2 人工神经网络的基本原理2.1神经细胞以及人工神经元的组成神经系统的基本构造单元是神经细胞也称神经元。
它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。
每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。
树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。
每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。
在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。
从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。
这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。
所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。
这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。
人们正是通过对人脑神经系统的初步认识尝试构造出人工神经元以组成人工神经网络系统来对人的智能甚至是思维行为进行研究:尝试从理性角度阐明大脑的高级机能。
经过几十年的努力与发展己涌现出上百种人工神经网络模型它们的网络结构、性能、算法及应用领域各异但均是根据生物学事实衍生出来的。
由于其基本处理单元是对生物神经元的近似仿真因而被称之为人工神经元。
