简介：人工神经网络是另外一种计算模式。冯·诺依曼机器是以．人类信息处理过程的处理/记忆的抽象为基础的，而神经网络是以动物大脑并行处理的体系结构为基础的。这是一种多处理器的计算机系统，由大量简单的处理单元高度互连，简单分级通信，以及在各单元之间进行适应性交互作用组成。

简介：也许人脑的操作平台是上帝安装的人脑不用任何软件是怎样运行的？欧洲研究人员说，一个全新的神经计算领域将解开答案。他们已经设计出了一个“芯片上的大脑”原型，这是未来神经计算机的雏形。

简介：人工神经网络系统作为人工智能方法主要代表之一，在模式识别、信号处理、控制系统等工程领域应用广泛。近几年来，人工神经网络系统在金融业、保险业等社会科学领域越来越活跃，具体在银行贷款风险评估、信用卡交易诈骗预防、证券价格预测等项目上人工神经网络系统都取得了很好的效果。笔者根据自己在IT业和金融业多年工作经验，初步运用人工神经网络系统进行上市公司虚假财务报表辅助识别，取得了不错的效果。

简介：该文介绍了一类Hopfield神经网络模型问题,证明了此类系统的平衡点是全局指数稳定的。

简介：针对人工神经网络的课程特点,提出将前沿科技引入教学内容,基于兴趣与任务驱动开发一系列课程案例,对教学内容和教学方式进行课程改革。介绍在实验教学环节基于倒立摆系统开发出的一系列实验案例。

简介：针对传统BP神经网络用于谐波检测时存在收敛速度慢、易陷入局部最小值的缺点,提出用混合蛙跳算法代替BP神经网络中梯度搜索算法的混合蛙跳算法神经网络,并将其用于电力系统谐波幅值与相位测量。根据电力系统所含谐波特点,构建谐波检测的神经网络模型,阐述混合蛙跳算法神经网络的基本原理。以三次谐波为例,给出神经网络训练方法以及训练样本如何构建。仿真结果验证所提方法的可行性,其收敛速度、检测精度均优于BP神经网络。最后用训练好的神经网络检测未训练的样本,实验结果验证该网络具有良好的泛化能力。

简介：以设计识别26个英文字母的神经网络为例,介绍了利用MATLAB神经网络工具箱进行模式识别的基本步骤,并对训练的结果进行了分析,说明了在解决此类问题时要充分考虑噪声对辨识率的影响。