作者： 单位：中国机电一体化技术应用协会 出版：《国内外机电一体化技术》2002年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGNWJ2002020000 DOC编号：DOCGNWJ2002020009 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 人工神经网络可作为一种经验的非线性回归模型加以描述。这种模型的结构是分层次的。它由一个数据采集用的输入层，至少一个隐藏层和一个产生输出的最终层组成。在每层内都有一些节点(或神经元)。这些节点具有线性或非线性传输功能。在各层之间可用不同类型的连接。到目前为止，对人工神经网络的前馈和递归策略已作了充分研究。人工神经网络早期的应用主要利用数量足够多的神经元，使神经网络可训练成能近似任何连续函数到任意程度的精确度，并提供在性能上超过光学线性技术的滤波处理。由于与其固有的自适应性相联系的卓越的近似特性，人工神经网络

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