1、简述人工神经网络的结构形式

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。
前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。
Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。
模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。
自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。

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2、一个完整的人工神经网络包括

人工神经网络主要架构是由神经元、层和网络三个部分组成人工神经网络的常见结构。整个人工神经网络包含一系列基本的神经元、通过权重相互连接。
神经元是人工神经网络最基本的单元。单元以层的方式组，每一层的每个神经元和前一层、后-层的神经元连接，共分为输入层、输出层和隐藏层，三层连接形成一-个神经网络。
输入层只从外部环境接收信息，是由输入单元组成，而这些输入单元可接收样本中各种不同的特征信息。该层的每个神经元相当于自变量，不完成任何计算，只为下一层传递信息；隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层完全用于分析，其函数联系输入层变量和输出层变量，使其更配适数据。
而最后，输出层生成最终结果，每个输出单元会对应到某一种特定的分类，为网络送给外部系统的结果值，，整个网络由调整链接强度的程序来达成学习的目的。

3、人工神经网络的基本组成是什么啊

基本结构是三层，输入层，隐层，输出层，各层由神经元和神经元之间的权值组成。

4、人工神经网络由哪几部分构成? 10

"人工神经网络"共有13个神经元构成，4个为输入神经元，1个为输 出神经元。也就是说，这个程序最多能处理一个四元关系(包含了二元， 三元)。

5、人工神经元的基本构成

人脑的神经元模型如图8.6所示。

图中一个神经元由细胞核、一个轴突、多个树突、突触组成。生物电信号从树突传入，经过细胞核处理，从轴突输出一个电脉冲信号。神经元通过树突与轴突之间的突触与其他神经元相连构成一个复杂的大规模并行网络。

图8.6 人脑的神经元模型[8]

1943年心理学家McCulloch和数学家Pitt将生物模型抽象化，建立了人工神经网络的数学模型——MP模型，如图8.7所示。

图8.7 人工神经元模型[8]

该人工神经元具有以下6点特征:

(1)每个神经元是一个多输入单输出单元;

(2)突触分兴奋和抑制两种;

(3)神经元有空间整合性和阀值;

(4)神经元的输入输出有固定的时间滞后，主要取决于突触延搁;

(5)忽略时间整合及不应期;

(6)神经元是非时变的，即突触延时和突触强度均为常数。

显然，上述假定是对生物神经元信息处理过程的简化和概括。以上内容可以由式(8.25)进行抽象和概括:

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其中:xi(t)表示t时刻神经元j接受到来自神经元i的信息输入;oj(t)表示t时刻神经元j的输出;τij为输入输出间的突触时延;Tj为神经元j的阀值;wij为神经元i到神经元j的突触连接系数或权值;f{ }为神经元的转移函数，有时又称激励函数。

为简单起见，将上式中的突触时延取为单位时间，则式(8.25)变为

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上式描述的神经元数学模型全面表达了神经元模型的6点假设。xi(t)有多个，而oj(t)只有一个，体现了“多输入单输出”。权重值wij的正负体现了“突触的兴奋和抑制”。输入总和net'j(t)称为神经元在t时刻的净输入:

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上式体现了神经元j的“空间整合性”而忽略了“时间整合作用和不应期”。当net'j(t)-Tj＞0时，神经元才被激活。oj(t+1)与xi(t)的单位时间差代表所有神经元具有相同的、恒定的工作节律，对应于“突触延搁”。wij与时间无关，体现了“非时变”。