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神经网络的基本功能 联想记忆 * 　　由于神经网络具有分布存储信息和并行计算的性能，因此它具有对外界刺激信息和输入模式进行联想记忆的能力。这种能力是通过神经元之间的协同结构以及信息处理的集体行为实现的。神经网络是通过其突触权值和连接结构来表达信息的记忆。这种分布式存储使得神经网络能存储较多的复杂模式和恢复记忆的信息。 *

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RBF神经网络 RBF是一种三层前向网络 第一层为输入层，由信号源结点组成； 第二层为隐含层，隐单元的变换函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数； 第三层为输出层，它对输入模式的作用做出相应； 从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，而从隐含层空间的输出层空间变换是线性的。 b为阈值，用于调整神经元的灵敏度。 RBF神经网络的激活函数采用距离函数，并且使用RBF函数（Gaussian函数）作为激活函数。RBF函数关于n维空间的一个中心点具有径向对称性，而且神经元的输入离该中心点越远，激活程度越低。 激活函数是以输入向量与权值向量之间的距离||dis||作为自变量。一般表达式为：

BP神经网络用于TE数据故障诊断分类，简单泛用，有详细注释。

自适应神经网络 SONN 目录 1.SONN概述 2.竞争学习的概念 3.竞争学习的原理 4.自组织特征映射SOM神经网络 SONN概述 在人类的认识过程中除了从教师那里得到知识外还有一种不需要通过教师自动向环境学习的能力这种仅依靠环境刺激的无师自通的功能称为自组织学习方法 通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性自组织自适应地改变网络参数与结构 自组织网络的自组织功能是通过竞争学习competit

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人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是对人类大脑系统特性的一种描述。简单地讲，它是一种数学模型，可以用电子线路来实现，用计算机程序来模拟，是人工智能的一种方法。神经网络通过对大量历史数据的计算来建立分类和预测模型。