人工神经网络：理论、应用与RTCM电文解析

"神经网络的基本功能-gps差分协议rtcm电文分析与应用" 本文主要探讨了神经网络的发展历程、基本特征、核心功能，并提供了相关的思考与练习题目。神经网络的发展可以分为启蒙、低潮、复兴和高潮四个时期，其中复兴期始于J.J.Hopfield的工作，并在1986年由D.E.Rumelhart和J.L.McClelland等人的“并行分布式处理”一书达到高峰，引发了全球范围内的研究热潮。 神经网络的基本特征在于其高度并行和分布式的处理单元，这使得神经网络在信息处理上具备了分布式存储、并行计算以及存储与处理一体化的能力。这些特性使得神经网络在处理速度和容错能力上表现出优势。另外，神经网络还具有自学、自组织和自适应性的能力，能够根据环境变化自我调整，通过训练或感知来改善其性能，以期望的输出响应给定输入。 神经网络的核心功能主要包括五点，特别是联想记忆和非线性映射。联想记忆功能允许神经网络在面对不完整信息和噪声干扰时，通过学习和适应训练恢复原始信息。非线性映射功能则意味着神经网络可以学习输入输出样本对，提取出隐藏的非线性关系，从而精确拟合复杂的非线性函数。 思考与练习部分提出了五个问题，引导读者思考人脑与电脑信息处理能力的差异、神经网络功能特点的决定因素、神经网络擅长解决的问题类型、20世纪70-80年代神经网络研究低潮的原因，以及80年代中期复兴的动力。 该资源可能来源于一本由韩力群编著的《人工神经网络教程》，这本书详细介绍了人工神经网络的理论、设计基础和应用实例，适合研究生和本科生学习，同时也可供科技工作者参考。书中强调了实践应用和易理解性，同时涵盖了人工神经网络和人工神经系统的概念，旨在为读者深入研究和应用开发打下基础。