BP神經網絡研究與硬件實現(xiàn).pdf

1、人工神經網絡（簡稱神經網絡，Neural Network）是模仿人類大腦思維方式的數(shù)學模型。神經網絡是在現(xiàn)代生物學研究人類大腦生理結構的基礎上建立的網絡結構，用于模仿人腦的網絡結構和行為，它從功能和結構上對人類大腦進行簡化和抽象，是模擬人類智能的重要方法。
　　上世紀80年代，神經網絡的研究取得了突破性進展。神經網絡與控制理論相結合能夠解決復雜的非線性、不確定系統(tǒng)的控制問題。人工神經網絡的研究可分為三個主要領域：神經網絡理論研究、

2、神經網絡應用研究和神經網絡實現(xiàn)技術研究。神經網絡的實現(xiàn)技術可以分為全硬件實現(xiàn)和虛擬實現(xiàn)兩個方面，相對于軟件實現(xiàn)，硬件實現(xiàn)更能發(fā)揮神經網絡的快速性和大規(guī)模并行計算的優(yōu)點，更有現(xiàn)實意義，因而神經網絡的硬件實現(xiàn)技術是神經網絡研究的重要領域。
　　本文首先介紹了神經網絡的理論知識以及國內外對于神經網絡的研究現(xiàn)狀和主要的研究方向；然后介紹了常用的神經元模型，重點介紹了BP神經網絡模型和算法，總結了BP算法的局限性及其改進算法；最后重點研究了