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查看更多人工神經網絡(Artificial Neural Network,ANN)是一種通過模仿人或動物神經網絡行為特征,進行分布式并行信息處理的數(shù)學模型。這種網絡依靠系統(tǒng)的復雜程序,通過調整
內部大量節(jié)點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的。ANN 通過預先提供的一批相互對應的“輸入數(shù)據(jù)—輸出數(shù)據(jù)”,分析、掌握兩者之間潛在的規(guī)律,zui終根據(jù)這些規(guī)律,
用新的“輸入數(shù)據(jù)”來推算“輸出結果”,這種學習分析的過程被稱為“訓練”。
在上述幾種方法中,ANN 通常被認為是較有前途的一種氣味嗅覺細胞嗅球神經網絡(嗅小球)大腦(神經中樞)做出判斷傳感器陣列數(shù)據(jù)采集處理器模式識別系統(tǒng)電子鼻人類嗅覺系統(tǒng)方法,其特點和*性主要表現(xiàn)在三個方面:具有自學習、自適應功能;具有聯(lián)想存儲功能;具有高速尋找優(yōu)化解的能力。此外,它能夠解決非線性問題,在處理噪聲和漂移方面
比傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法要好。目前,許多人工神經網絡被用于處理傳感器陣列的信號,如 BP 神經網絡[5](Back PropagationTrained Neural Network)、徑向基神經網絡[6](Radial Basis
Function Neural Network)、模糊神經網絡[7](Fuzzy NeuralNetwork)、自組織網絡[8](Self-Organizing Network)等。
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