BP 神经网路实例与工具箱应用 BP 神经网路实例与工具箱应用 1 人工神经网络简介 1. 1 生物神经元模型 神经系统的基本构造是神经元（神经细胞） ， 它是处理人体内各部份之间相 互信息传递的基本单元。 据神经生物学家研究的结果表明， 人的脑部通常有 10101011 个神经元。 每个神经元都由一个细胞体， 一个联接其他神经元的轴突和一些向外伸开的其它较短分支——树突组成。 轴突的功能是将本神经元的输出讯号（兴奋） 传递给别的神经元。 其末端的许多神经末梢促使激动可以同时献给多个神经元。 树突的功能是接受来自其它神经元的亢奋。 神经元细胞体将接受到的所有讯号进行简单地处理后由轴突输出。 神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部份称为突触。 1. 2 人工神经元模型 神经网络是由许多互相联接的处理单元组成。 这些处理单元一般线性排列成 组，称为层。 每一个处理单元有许多输入量bp神经网络有工具箱吗，而对每一个输入量都相应有一个相关 联的权重。 处理单元将输入量经过加权求和bp神经网络有工具箱吗， 并通过传递函数的作用得到输出量， 再传给下一层的神经元。 目前人们提出的神经元模型已有好多， 其中提出最早且影 响最大的是 1943 年心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts
