人工神经网络：信息传递与功能特性

"本文主要介绍了人工神经网络的基础知识，包括其信息传递功能与特点，以及人工神经网络的发展历程。文章提到了神经网络的时空整合能力、不可逆性、信息传播速度、时延、可塑性等特性，并指出神经网络的学习、遗忘和疲劳现象。此外，内容还概述了人工神经网络的不同类型，如前向多层网络和自组织特征映射网络（SOFM），并梳理了神经网络研究的历史，从早期的M-P模型、Hebb规则、感知器到Hopfield网络和BP算法的出现，直至成为国际研究热点。" 人工神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它基于大量的简单处理单元——神经元，通过模拟神经元之间的连接和信息传递来实现复杂的计算任务。在信息传递功能与特点方面，人工神经网络展现了几种关键特性： 1. **时空整合能力**：神经元能够整合在时间和空间上接收到的不同信号，形成更复杂的信息处理。 2. **不可逆性**：信息传递是单向的，从突触前的神经元传递到突触后的神经元，不支持反向传递。 3. **传导速度**：神经纤维上的脉冲传递速度范围广泛，通常在1到150米/秒之间。 4. **信息传递时延和不应期**：每个神经冲动传递有一定的延迟，通常在0.3到1毫秒，且神经元在传递冲动后会有一段不应期，无法立即响应新的刺激。 5. **可塑性**：神经网络的突出特点是其可塑性，即突触的连接强度可以根据经验和学习进行调整，这为神经网络的学习功能提供了基础。 6. **学习、遗忘和疲劳（饱和）效应**：神经网络可以通过学习增强或减弱突触传递，甚至可能出现饱和现象，这与生物学中的学习和遗忘过程相吻合。 人工神经网络的发展历史可以分为几个阶段。早期，M-P神经元模型和Hebb规则奠定了理论基础；感知器模型将神经网络带入实践领域，但后来因无法解决某些复杂问题而陷入低谷。随着Hopfield网络和BP算法的提出，神经网络的研究再次复兴，并逐渐演变成解决实际问题的强大工具。如今，神经网络的研究涵盖了生物学、物理学、心理学和工程学等多个领域，其应用包括模式识别、数据挖掘、机器学习等诸多方面。