人工神经网络：研究进展与计算机视觉应用解析

人工神经网络的研究及在计算机视觉中的应用是一篇深入探讨该领域前沿技术的论文，发表于1991年吉林工业大学的《电子工程系》期刊上。该文章主要关注人工神经网络（ANN）的最新进展，尤其是其在计算机视觉领域的理论探讨和实际应用。作者们强调了人工神经网络的特性，如分布式存储、异步并行处理、自适应性和自学习能力，这些都是传统计算机所不具备的优势，这使得它们在处理模式识别、联想记忆、复杂系统控制、优化决策、语音分析与合成以及计算机视觉等任务中展现出巨大的潜力。 论文指出，早在20世纪60年代，Mo CulIouch和Pitts的研究就已经奠定了神经网络模型的基础，而Hebb的理论进一步推动了相关研究。然而，由于早期计算机技术的限制，人工神经网络的研究在70年代初期至80年代初曾一度停滞。但随着认知科学和神经生物学的发展，特别是80年代的认知危机，科学家们意识到通过研究神经网络来揭示人脑工作原理的必要性，这导致了人工神经网络研究的复兴。 80年代后期和90年代初，人工神经网络的研究进入了高潮，特别是在计算机视觉方面，人们开始探索如何利用神经网络的并行计算能力来理解和模拟视觉机理。论文引用了Ba这样的研究者的重要工作，他们可能在计算机视觉的算法和模型设计上取得了突破。作者们在文中对人工神经网络存在的问题提出了自己的见解，并指出了未来可能的研究方向。 这篇论文不仅概述了人工神经网络的基础理论，还讨论了其在计算机视觉领域的具体应用及其面临的挑战，为读者提供了一个全面了解人工神经网络在该领域发展的重要窗口。