检索结果-内蒙古大学图书馆

量子系统实现神经计算的理论分析

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电子与信息学报 2003年第5期25卷 606-611页

作者：解光军李斌庄镇泉中国科技大学电子科学与技术系

该文通过量子系统的演化与人脑信息处理过程的比较研究,发现量子理论与神经网络理论中存在有许多相对应的数学表述,利用其中有关的公式提出一个广义的基于量子系统的 Hebb学习规则,并结合量子点系统设计了一个神经计算的理论模型。

关键词：量子系统神经计算量子信息处理人工神经网络时空积分

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随机时分神经计算理论用于视觉曲线自激增强

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电子学报 2000年第1期28卷 35-38页

作者：郭雷刘天明西北工业大学西安710071

利用空间分布满足曲线规则（位置和定向连续性）的局部刺激之间的相互激励，称为曲线自激，这是发现视觉边界曲线和抑制局部噪声的有效手段．过去的工作均采用并行结构区分的计算方式，曲线自激并没有达到满意的效果．本文提出随机时分... 详细信息

利用空间分布满足曲线规则（位置和定向连续性）的局部刺激之间的相互激励，称为曲线自激，这是发现视觉边界曲线和抑制局部噪声的有效手段．过去的工作均采用并行结构区分的计算方式，曲线自激并没有达到满意的效果．本文提出随机时分动态自激的计算方案，对不同的曲线实施随机时分的搜索、时间一致性滤波、和自激积累等机制．本文给出了实现的原理方案．

关键词：神经计算随机时分曲线自激视觉

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神经计算及其在组合优化中的应用

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计算机研究与发展 1992年第5期29卷 1-21页

作者：陈国良中国科学技术大学计算机科学技术系合肥230026

本文可分为两大部分:神经计算理论及其在组合优化问题中的应用.前者涉及到计算、数字计算、模拟计算、神经计算的基本概念,计算能量和优化方法;后者列举了旅行商、图的划分、覆盖、最大独立集、最大集团、最大匹配、同构、着色、任务分... 详细信息

本文可分为两大部分:神经计算理论及其在组合优化问题中的应用.前者涉及到计算、数字计算、模拟计算、神经计算的基本概念,计算能量和优化方法;后者列举了旅行商、图的划分、覆盖、最大独立集、最大集团、最大匹配、同构、着色、任务分配、八皇后、模拟数字转换、分解/判定、线性规划和作业调度等组合优化问题的神经网络求解方法.

关键词：神经计算组合优化神经网络

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一种通用神经计算并行模型NCPM

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计算机学报 1997年第10期20卷 884-888页

作者：戴葵胡守仁国防科学技术大学计算机科学系

在对神经计算特点分析的基础上，本文提出一种通用的神经计算并行模型ＮＣＰＭ，论述了通用神经计算并行模型的定义以及神经计算并行性开发方法，并对该模型进行了综合评价．

关键词：神经网络神经计算 NCPM

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神经计算中的非线性动力学的研究

神经计算中的非线性动力学的研究

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作者：陈丹梅中国科学院生物物理研究所

学位级别：博士

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基于遗传神经计算的有限元方法研究

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地震工程与工程振动 2003年第4期23卷 90-94页

作者：邹承明钟珞杨红云武汉理工大学土木工程与建筑学院湖北武汉430070

利用适当的神经网络可以把优化计算问题映射为一动态电路,从而在电路时间常数范围内获得问题的解。为了保证系统在矩阵非正定的条件下收敛到稳定态,可以利用遗传算法使系统流动到最终稳定点。本文利用神经网络的这种特点,把结构力学的... 详细信息

利用适当的神经网络可以把优化计算问题映射为一动态电路,从而在电路时间常数范围内获得问题的解。为了保证系统在矩阵非正定的条件下收敛到稳定态,可以利用遗传算法使系统流动到最终稳定点。本文利用神经网络的这种特点,把结构力学的有限元计算问题统一描述为约束二次优化问题,为现代结构分析的实时化和复杂力学行为的模拟分析提供必要的手段。

关键词：神经网络遗传算法有限元神经计算结构计算

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神经计算中若干问题的研究

神经计算中若干问题的研究

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作者：周志华南京大学

学位级别：博士

该文针对神经计算中亟需解决的5个问题进行了研究,包括加快神经网络的学习速度、增强神经网络的可理解性、设计出易于使用的工程化神经计算方法、更好地模拟生物神经系统以及将神经计算与传统人工智能技术相结合.

关键词：遗传算法神经计算神经网络增量学习决策树构造性归纳数据挖掘

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神经计算在确定地层声波孔隙度中的应用

神经计算在确定地层声波孔隙度中的应用

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作者：郭巧占河北工业大学

学位级别：硕士

地层孔隙度是反映储集层油气储量的重要参数,准确度量这一参数对评价地层有着十分重要的意义。在声波测井中,为了精确确定地层声波孔隙度、进而为油气储量的评价与预测提供解释依据,研究优于传统理论方法的神经计算方法来确定地层声波... 详细信息

地层孔隙度是反映储集层油气储量的重要参数,准确度量这一参数对评价地层有着十分重要的意义。在声波测井中,为了精确确定地层声波孔隙度、进而为油气储量的评价与预测提供解释依据,研究优于传统理论方法的神经计算方法来确定地层声波孔隙度具有重要的应用价值。本文所作的主要工作如下: (1)详细分析了确定地层声波孔隙度的传统方法并指出其使用的局限性;阐述了声波测井时差与地层孔隙度之间是一个非线性的对应关系,由声波时差来确定岩层孔隙度属于非线性系统建模问题。由于神经计算技术非常适合于非线性系统建模,因此采用神经计算技术来确定地层孔隙度是一种切实可行的方法。 (2)讨论了基于BP算法的神经网络、基于LM算法的神经网络、RBF神经网络和支持向量机等四种具体模型,进行了仿真实验,结果表明RBF神经网络和支持向量机具有很强的预测功能。 (3)针对典型油井井段的测井资料进行了实际应用,主要包括样本集(含声波时差和岩芯孔隙度等参数)的选取与预处理,BP神经网络隐含层节点数的选取、RBF神经网络和支持向量机的模型参数的设计,以及待识地层声波孔隙度的预测等过程。应用结果表明,基于神经计算的地层孔隙度的求取方法远优于传统方法,其中RBF神经网络和支持向量机具有很强的预测能力,尤其是支持向量机的预测精度最高。

关键词：声波孔隙度神经计算 BP算法 LM算法 RBF神经网络支持向量机

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神经计算及其在感观评估中的应用

神经计算及其在感观评估中的应用

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作者：马琳涛中国海洋大学

学位级别：硕士

近十年来,神经网络理论与实践有了引人注目的进展,它再一次拓展了计算概念的内涵,使神经计算成为新的学科。近几年来发达国家的政府、军队、公司对神经网络给予极大的关注,并积极开展相关的研究。现在,神经计算及其应用已经渗透到各学科... 详细信息

近十年来,神经网络理论与实践有了引人注目的进展,它再一次拓展了计算概念的内涵,使神经计算成为新的学科。近几年来发达国家的政府、军队、公司对神经网络给予极大的关注,并积极开展相关的研究。现在,神经计算及其应用已经渗透到各学科,并在模式识别、智能控制、风险评估、故障分析、知识发现、遥感技术等领域取得令人鼓舞的进展。事实上,探究大脑—思维—计算之间关系的研究还刚刚开始,道路还十分漫长,神经网络计算的理论研究及其应用的前沿问题将渗透在21世纪科学的挑战性问题中,并可能取得重大的突破。本文对神经计算目前存在的问题进行了研究,主要包括如何增强神经网络的可理解性,将神经网络理论与多元统计分析理论相结合,并在实际工程中加以应用。主要研究成果有: 1) 针对神经网络内部知识提取的问题,提出了一种利用构造阶梯样本,将受训BP网络内部知识以直观的形式(阶梯图)反映出来,从而实现对样本输入与输出变量间的相关性定量分析的方法。与传统方法比较,这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的线性和非线性相关性。 2) 针对SOM网络拓扑映射的保序性形成机理,将样本对神经元的作用等价分析为模拟弹性力的作用,对SOM学习过程中神经元权向量演变过程和SOM网络拓扑映射保序性的机理给出了形象直观的解释。 3) 对神经计算与统计模式识别间的关系给出了简单的分析,提出一种利用统计方法评价神经网络模型性能的方法,为如何选择合适的模型提供了参考指标。实验证明利用此方法选择的模型确实在性能上比较优良。最后,针对烟草行业卷烟配方设计的现状,结合统计的方法对行业数据进行分析、特征提取,进而利用神经网络构建感观评估模型,取得良好的效果,对某些指标的预测水平已经达到可以工程应用的水平。

关键词：神经计算知识提取阶梯样本统计分析相关分析模型评价特征选择感官评估

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儒家德性伦理学、神经计算与认知隐喻

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武汉大学学报（哲学社会科学版） 2017年第6期70卷 49-59页

作者：徐英瑾复旦大学哲学学院上海200433

一般而言,"德性伦理学"就是指通过道德主体的行为倾向,来对其道德输出进行评价的伦理学路数。儒家的道德学说在很大程度上可以被归类为德性伦理学,并完全可以在一个自然主义框架中得到"祛魅化"处理。这种处理的第一... 详细信息

一般而言,"德性伦理学"就是指通过道德主体的行为倾向,来对其道德输出进行评价的伦理学路数。儒家的道德学说在很大程度上可以被归类为德性伦理学,并完全可以在一个自然主义框架中得到"祛魅化"处理。这种处理的第一步,便是按照扎格泽布斯基的"行为者德性论"与思汪敦的"击靶德性论"的话语方式,厘清儒家德性论的基本框架;而在第二步中,我们不妨深入探讨经由某种可计算的平台来进一步刻画"德性熏养"机制的技术可能性,并由此彻底地将儒家的传统话语方式顺化为当代认知科学的话语方式。文章认为,丘奇兰德的神经计算模型对于德性熏养机制的刻画,将会不可避免地遭遇到"描述层次崩塌"的难题,因此并不适合成为刻画儒家德性伦理学的恰当工具;而一种更符合儒家精神的技术刻画模型,将诉诸种种基于"儒家道德样板库"的隐喻投射机制,使得此类刻画得以"可计算化"的技术平台,则是"非公理化推理系统"。

关键词：儒家德性伦理学击靶德性论神经计算隐喻

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