神经网络与神经计算机的基本原理和应用

神经网络是当前世界高科技竞争的一个热点。基于大规模并行处理原理,模仿脑神经信息活动特征而构造出来的神经计算机,在联想记忆、自组织、自学习、自适应和随机活动能力等方面,具有传统冯·诺依曼计算机无法比拟的优越性,因而将在图象处理、语言处理、模式识别、组合优化以及各种实时自适应系统中获得广泛的应用。本文将以二期连载的方式,较为详细地介绍神经网络与神经计算机的基本原理,国内外的发展现况和趋势,具有代表性的 Hopfield 互联式神经网络和层次式的 B-P 网络,以及它们的应用等。本期是第一篇,重点介绍神经网络的基本原理和发展概况。