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知识可增殖人工神经网络并行模型
  • 项目名称：知识可增殖人工神经网络并行模型
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：69973002
  • 申请代码：F020304
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2000-01-01-2002-12-01
  • 项目负责人：罗四维
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：北京交通大学
  • 批准年度：1999
中文摘要：

知识可增殖人工神经网络并行模型是在不破坏已存在人工神经网络功能的基础上，通过嵌入其它功能人工神经网络，在神经场学习算法的控制下，借助通信机制协调这些人工神经网络的合作，形成一个并行整体, 实现知识可不断扩充，功能可不断增强的人工神经网络。知识可增殖人工神经网络并行模型采用可独立学习增殖人工神经网络的拓扑结构和神经场理论算法，所有独立学习人工神经网络都可并行工作，因而可有效地提高处理速度。该模型的分布存储知识以及可不断增加知识的知识获取方式更近于人脑模型。我们利用微分流形、信息几何和代数拓扑作为工具，研究由多个神经网络组成的神经场的整体结构和增殖能力，对神经场结构模型的整体结构和增殖能力进行了分析，展开了基于结构的学习逼近理论的探讨，给出了知识可增殖系统模型，实验结果证明了模型的可行性和有效性。我们提出了新的模型和方法用来建立人脑信息处理一般机理以及组织形式，该思想可实现大规模人工神经网络的建造，该项工作将有助于揭示和理解人的感知系统的组织结构、变换和定位机理，有助于推动人工神经网络研究向更深层次的发展、提高连接主义模型的研究水平和层次。

中文主题词： 并行处理 ,人工神经网络 ,神经场理论
英文摘要：

Parallel Processing ,Neural Network ,Neural Field Theory

英文主题词： Parallel Processing ,Neural Network ,Neural Field Theory
结论摘要：

知识可增殖人工神经网络并行模型是在不破坏已存在人工神经网络功能的基础上，通过嵌入其他功能人工神经网络，在神经场学习算法的控制下，借助通信机制协调这些人工神经网络的合作，形成一个并行整体，实现知识可不断扩充，功能可不断增强的人工神经网络。该模型知识的分布方式及不断增加知识的知识获取方式更近于人脑模型。

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 14
  • 32
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于最大判别熵的有监督独立分量分析方法
基于异种机互联网络的并行神经计算环境的实现和性能分析
IFA在知识可增殖神经网络中的应用
层次化混合神经网络分类器信念分配问题的研究
基于神经网络的混沌加密算法
基于Bayesian方法的神经网络新学习算法BEM算法
通过创建虚拟样本的小样本统计学习方法
基于消息传递的MCC集群实现
神经场整体性和增殖性研究与分析
多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现
实现人工神经网络模型知识增殖能力的一种方法
神经网络的层次化学习机制探讨
基于凸规划观点的神经网络学习
会议论文
Interactive Gradient Algorithm for Radial Basis Function Neural Network
The ICA Model for noisy speech data
Face Recognition Method Based on Virtual Sample
A Balanced Coding Method for the Output of Artificial Neural Network
Numeric Solution of Differential Equations by Radial Basis Function Neural Networks
Construction Knowledge Increasable Neural Network System Via Vicinal Performance
An Output Coding Approach For Knowledge Increasable Artificial Neurla Network
Knowledge Inreasable Neural Network Based on Self-containing Neural Modules
Dynamic Grouping Multi-class Face Recognition Method
Training MLP Via the Deterministic Annealing EM Algorithm
Using Neural Network in Color Classification
Module-based Knowledge Increasable Artificial Neural Network
A Global Learning Method of RBFN
Numeric Solution of Differential Equations by Radial Basis Function Neural Networks
Information Geometry on Pruning of Neural Network
Feedback Selective Visual Attention Model Based on Feature Integration Theory
Knowledge Inreasable Learning Behaviors Research of Neural Field
Face Recogintion Based on SVM and ICA
Face Recognition: A Ficial Action Reconstruction and ICA Representation Approach
Knowledge Increasable Artificial Neural Network and Natural Gradient Algorithm
Linkage Beforehand processing and genetic stream
Information Geometry on Ensemble HME Model
A HME Neural Network Knowledge Increasable Model
Learning Invariant Feature toward Recognition Modeling biology Vision
A Model of Primary Visual Sense with Wavelets Characterization
3D Object Recognition and Pose Estimation using Kernel PCA
The Equivalency Between a Decision Tree for Classification and a Feedback Neural Network
A New Model Selection Criterion Based on Information Geometry
Supervised Independent Component Analysis by Maximizing Relative Entropy
Control Parallel Double Inverted Pendulum by Hierarchical Reinforcement Learning
Combining PCA and Entropy Criterion to Build ANN’s Architecture
Biology Vision Inspired Singularity Model In Invariant Recognition
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