关于Hopfield-型神经网络收敛性和求能量函数极小解的可靠性的研究 被引量：4

1

作者 卓新建 章祥荪 徐宗本 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2001年第2期152-162,共11页

本文在徐宗本等１９９６年的论文的基础上进一步完善了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ－型神经网络的收敛性定理；根据徐宗本等１９９６年的论文中由能量函数的极小解与网络的稳定点之间的关系而提出的三类能量函数（正则性，正常性和完备性能量函数... 本文在徐宗本等１９９６年的论文的基础上进一步完善了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ－型神经网络的收敛性定理；根据徐宗本等１９９６年的论文中由能量函数的极小解与网络的稳定点之间的关系而提出的三类能量函数（正则性，正常性和完备性能量函数），本文提出了两类具有完备性的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ－型网络． 展开更多

关键词 非对称 Hopfied-型网络 稳定性 正则性 正常性 完备性 E-收敛 能量函数 极小解 可靠性 二元神经网络 人工神经网络

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一类二元具时滞的神经网络的周期解 被引量：2

2

作者 王金华 向红军 《郴州师范高等专科学校学报》 2003年第2期10-13,共4页

本文通过构造适当的Lyapunov泛函和一些分析技巧研究如下二元神经网络dxdt=-x(t)-αtanh[y(t)-by(t-σ)]+I1(t)dydt=-y(t)-αtanh[x(t)-bx(t-τ)]+I2(t)的周期解,获得了该网络存在唯一周期解的充分条件且证明了所有其他解都指数收敛于... 本文通过构造适当的Lyapunov泛函和一些分析技巧研究如下二元神经网络dxdt=-x(t)-αtanh[y(t)-by(t-σ)]+I1(t)dydt=-y(t)-αtanh[x(t)-bx(t-τ)]+I2(t)的周期解,获得了该网络存在唯一周期解的充分条件且证明了所有其他解都指数收敛于此周期解. 展开更多

关键词 二元神经网络 周期解 充分条件 指数收敛 时滞微分方程 连续函数

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一类二元具时滞的神经网络概周期解的存在性和全局吸引性

3

作者 王金华 向红军 陈安平 《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2002年第2期15-18,共4页

通过构造Liapunov泛函 ,研究如下二元神经网络dxdt=-x(t) +atanh[y(t) -by(t-τ) ]+I1(t)dydt=-y(t) +atanh[x(t) -bx(t-τ) ]+I2 (t)　概周期解的存在性和全局吸引性 ,获得了该网络存在唯一概周期解的充分条件和所有解收敛于此概周期... 通过构造Liapunov泛函 ,研究如下二元神经网络dxdt=-x(t) +atanh[y(t) -by(t-τ) ]+I1(t)dydt=-y(t) +atanh[x(t) -bx(t-τ) ]+I2 (t)　概周期解的存在性和全局吸引性 ,获得了该网络存在唯一概周期解的充分条件和所有解收敛于此概周期解的充分条件 . 展开更多

关键词 时滞 存在性 二元神经网络 全局吸引性 概周期解 LIAPUNOV泛函 充分条件

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控制器

4

《电技术：英文版》 2005年第2期30-32,共3页

A Flexible Multivariable Experimental Air Tank System for Process Control Education,A General Framework for Tracking Objects in a Multi-Camera Environment,A HIGHLY SCALABLE 3D CHIP FOR BINARY NEURAL NETWORK CLASSIFICA... A Flexible Multivariable Experimental Air Tank System for Process Control Education,A General Framework for Tracking Objects in a Multi-Camera Environment,A HIGHLY SCALABLE 3D CHIP FOR BINARY NEURAL NETWORK CLASSIFICATION APPLICATIONS,A Multi-Institutional Interdisciplinary Distance Controls Experiment;Bringing Engineering and Engineering Technology Students Together. 展开更多

关键词 控制器 二元神经网络 距离控制 空气箱

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二元双阈值时滞神经网络模型解的渐近性 被引量：9

5

作者 孟益民 黄立宏 刘开宇 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2003年第1期158-175,共18页

本文研究一类具时滞和非连续型信号函数的双阈值二元神经网络模型解的渐近性.在一定的初始函数空间内,对信号函数阈值的一些不同取值范围,证明了其解的收敛性。

关键词 双阈值 时滞 二元神经网络模型 解 渐近性 信号函数 动力学行为

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二元神经网络模型概周期解的存在性 被引量：7

6

作者 廖六生 《生物数学学报》 CSCD 2001年第2期169-174,共6页

本文研究了两个神经元的神经网络模型ｙ１（ｔ）＝－а１ｙ１（ｔ）＋ｆｉ（ｙ２（ｔ－Ｔ１）－Г２））＋Ｊ１（ｔ），ｙ２（ｔ）＝－ａ２ｙ２（ｔ）＋ ｇ（ｙ１（ｔ－Ｔ２）－Г１））十Ｊ２（ｔ） 概周期解的存在性，获得存在概周期... 本文研究了两个神经元的神经网络模型ｙ１（ｔ）＝－а１ｙ１（ｔ）＋ｆｉ（ｙ２（ｔ－Ｔ１）－Г２））＋Ｊ１（ｔ），ｙ２（ｔ）＝－ａ２ｙ２（ｔ）＋ ｇ（ｙ１（ｔ－Ｔ２）－Г１））十Ｊ２（ｔ） 概周期解的存在性，获得存在概周期解的充分条件． 展开更多

关键词 神经网络 概周期解 存在性 二元神经网络模型 充分条件

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复杂运动目标的学习与识别 被引量：1

7

作者 赵杰煜 王小权 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第5期460-464,共5页

针对复杂运动目标识别问题 ,提出了一个基于反馈型随机神经网络的动态人脸与物体的自动识别系统 ,该系统具有强大学习能力 ,运动目标检测与识别快速准确等特点 .在对该系统的核心——反馈型二元网络进行深入分析的基础上 ,提出了一种适... 针对复杂运动目标识别问题 ,提出了一个基于反馈型随机神经网络的动态人脸与物体的自动识别系统 ,该系统具有强大学习能力 ,运动目标检测与识别快速准确等特点 .在对该系统的核心——反馈型二元网络进行深入分析的基础上 ,提出了一种适合于该神经网络模型的高效渐进式 Boltzmann学习算法 .实验结果表明 ,该识别系统性能优异 ,在几个方面超过了 e True公司的 True Face人脸识别系统 . 展开更多

关键词 人脸识别 随机二元神经网络 渐进式Boltzmann学习 自动识别 复杂运动目标 目标识别 计算机识别

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可用于人脸识别的反馈型二元神经网络(英文) 被引量：3

8

作者 赵杰煜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期1128-1139,共12页

提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络 ,并将其用于解决复杂的人脸识别问题 .该模型采用随机型加权联接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布 ,当网络中神经元个数较多时 ,平稳概率... 提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络 ,并将其用于解决复杂的人脸识别问题 .该模型采用随机型加权联接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布 ,当网络中神经元个数较多时 ,平稳概率分布逼近于 Boltzmann- Gibbs分布 ,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系 .在设计了一种新型模拟退火和渐进式 Boltzmann学习算法后 ,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别 。 展开更多

关键词 渐进式Boltzmann学习 人脸识别 反馈型二元神经网络 模拟退火算法

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反馈型随机二元神经网络

9

作者 赵杰煜 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2001年第5期470-480,共11页

提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型 ,该模型不同于常见的Boltzmann机 ,它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布 ,当网络中的神... 提出并分析了一种全新的反馈型随机神经网络模型 ,该模型不同于常见的Boltzmann机 ,它不直接使用随机激活函数而是采用了随机型加权连接 ,神经元为简单的非线性处理单元 .揭示了该网络模型存在惟一的收敛性平稳概率分布 ,当网络中的神经元个数较多时 ,平稳概率分布逼近于Boltzmann Gibbs分布 .另外 ,还讨论了该网络模型与Markov随机场之间的关系 ,并提出了一种新型模拟退火和Boltzmann学习算法 .网络模型被成功地应用于解决难度较大的组合优化问题和人像的自动识别 。 展开更多

关键词 随机神经网络 反馈型随机二元神经网络 平稳概率分布 渐进式Boltzmann学习Markov随机场 模拟退火 组合优

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随机二元神经网络的学习与泛化

10

作者 赵杰煜 熊伟清 王小权 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期444-453,共10页

本文提出了一种采用随机加权联接的新型神经网络模型,该模型具有清晰可分析的神经元激活函数,内部数据表示为随机二进制序列形式,硬件实现十分简洁高效。本文在三个不同层次对前向型网络的学习算法和系统仿真进行了深入的讨论,其中最底... 本文提出了一种采用随机加权联接的新型神经网络模型,该模型具有清晰可分析的神经元激活函数,内部数据表示为随机二进制序列形式,硬件实现十分简洁高效。本文在三个不同层次对前向型网络的学习算法和系统仿真进行了深入的讨论,其中最底层的学习对应于硬件实时在线学习,另外,本文还对系统的泛化性能作了全面的分析,给出了VC维和学习样本量的明确结果。通过对三个用于标准测试的Monk问题和数字手写体识别问题的检测,获得了很好的实验结果。 展开更多

关键词 随机二元神经网络 泛化 样本量分析 学习算法

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二元神经网络模型中的Monte Carlo学习算法

11

作者 路明哲 方志良 +2 位作者 刘福来 母国光 战元龄 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1993年第6期441-446,共6页

基于作者以前提出的一种单通道双极光学神经网络结构,利用自适应阈值,本文提出了一个新的Monte Carlo学习算法的判据。这个判据可以使Monte Carlo学习算法进一步改善神经网络的性能。

关键词 MonteCarlo学习算法 二元神经网络模型 判据 自适应阈值 存储容量 容错能力

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一类二元离散神经网络周期解的存在性

12

作者 周健君 周铁军 戴斌祥 《岳阳职业技术学院学报》 2004年第4期111-113,共3页

研究具有两段常数不连续信号传递函数的二元离散神经网络模型周期解的存在性和吸引性, 可获得存在性与吸引性的一个充分条件。

关键词 二元离散神经网络 周期解 动力学 信号传递函数

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一类二元人工神经网络模型的渐近性 被引量：2

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作者 朱惠延 黄立宏 陈云新 《南华大学学报（理工版）》 2002年第1期50-53,共4页

本文讨论了一类具有分段常数不连续信号传递函数的二元人工神经网络动力系统的渐近性质。所获结果表明系统的动力性态取决于初值、时滞及阈值的大小。

关键词 二元人工神经网络模型 动力系统 渐近性 时滞 初值 阈值

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