人工神经网络基础：M-P模型与Hebb定律解析

"该资料是一份关于神经细胞和人工神经元模型的讲解，来源于altium_designer6.9的经典教程，涉及生物神经网络的工作原理和人工神经网络的早期模型——M-P模型。同时，该资料与系统辨识领域相关，介绍了系统建模与辨识的方法，包括线性、非线性系统的识别，时间序列建模，以及神经网络模型的辨识等。" 在神经细胞示意图中，描述了神经细胞如何通过突触进行信号传递。这个过程是生物化学反应的结果，可以导致接收细胞电位上升或下降。当细胞电位达到一定阈值时，细胞会激发并发送出固定强度和持续时间的脉冲信号；反之，低于阈值则不会产生任何输出，细胞处于抑制状态。神经元之间的连接强度不同，意味着它们对下游神经元的电位影响也不同，体现了神经网络的多样性和复杂性。 进一步讨论的是神经组织的可塑性，即连接强度会随时间和激发行为相关性变化，这符合生物学上的Hebb定律。Hebb定律指出，两个神经元之间的连接强度会随着它们共同活动的频率增加而增强，显示了神经系统具有学习和适应的能力。 在人工神经网络的构建中，M-P模型（McCulloch-Pitts模型）是一个里程碑。该模型将神经元简化为只有两种状态（激发态和抑制态）的双稳态元件，并通过权重wij表示神经元之间的连接强度。模型中的S(t)表示神经元在特定时间的状态，f(x)是一个阶跃函数，决定神经元是否被激发。权重wij可以是正或负，表示促进或抑制效应，且wij=0表示神经元对其自身的无影响。模型通过信号的线性叠加来确定神经元的下一个状态。 此外，这份资料还提到了系统建模与辨识的广泛主题，涵盖线性、多变量线性、非线性系统的辨识，以及时间序列分析、房室模型、神经网络模型辨识等，适合自动化、系统工程等相关专业的学生和从业者学习。书中提供了具体的计算步骤和实例，旨在帮助读者理解和应用这些方法。