线性分类中基于感知器的子网分析法研究

为解决一层感知器对线性不可分矢量分类的限制,提出了一种基于一隐层感知器神经网络模型的子网分析方法。子网分析法网络构造严格精确但预处理较复杂,适合于低维矢量的分类,不会产生错分。用三维线性不可分矢量验证了这种方法的可行性。     

基于感知器模型的布尔函数实现

通过对感知器模型的研究,结合数字电路知识,实现了基本逻辑运算,并通过MATLAB验证了感知器能够实现逻辑运算,并能进行正确分类。     

基于感知器模型的布尔函数实现

通过对感知器模型的研究,结合数字电路知识实现了基本逻辑运算,同时用MATLAB验证了感知器能够实现逻辑运算,并能进行正确分类.     

感知器网络的解析,局限与拓展

以图解的方式解释了感知器所具有的对模式进行线性分类的功能，并利用简单匠逻辑运算指出感知器在实际应用中所存在的局限性及其严重程度，最后给出了解决问题的途径和方法。     

一种基于核函数的非线性感知器算法

为了提高经典Rosenblatt感知器算法的分类能力，该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法，简称核感知器算法，其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计，核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题和高维特征空间中线性可分问题。同时，文中详细分析了其算法与径向基函数神经网络、势函数方法和支持向量机等非线性算法的关系。人工和实际数据的计算结果表明：与线性感知器算法相比，核感知器算法可以有效地提高分类精度。     

单层感知器实现显示译码器

本文在介绍单层感知器基本模型和七段数码显示管显示原理的基础上,介绍了用单层感知器代替七段数码显示管中的显示译码器的方法,并用matlab模拟了整个网络权值的训练过程.     

虚拟导游的行为模型研究

行为模型是虚拟导游的关健内容之一,文章从导游行为的特点出发对虚拟导游的行为模型进行研究,并基于此提出一种由感知器、领域知识库和决策推理器三部分组成的行为模型.感知器感知环境信息,领域知识库记录导游的行为规则,决策推理器基于领域知识库进行行为推理.论文介绍了感知器、领域知识库和决策推理器的作用、原理及其实现方法,并给出了...     

基于感知器的中文分词增量训练方法研究

该文提出了一种基于感知器的中文分词增量训练方法。该方法可在训练好的模型基础上添加目标领域标注数据继续训练,解决了大规模切分数据难于共享,源领域与目标领域数据混合需要重新训练等问题。实验表明,增量训练可以有效提升领域适应性,达到与传统数据混合相类似的效果。同时该文方法模型占用空间小,训练时间短,可以快速训练获得目标领域的模型。
     

感知器在语言模型训练中的应用

感知器（perceptron）是神经网络模型中的一种,它可以通过监督学习（supervised learning）的方法建立模式识别的能力．将感知器应用到语言模型的训练中,实现了感知器的两种不同训练规则以及多种特征权值计算方法,讨论了不同的训练参数对训练效果的影响．在训练之前,使用了一种基于经验风险最小化（empirical risk minimization,ERM）的特征选择算法确定特征集合．感知器训练之后的语言模型在日文假名到汉字（kana-kanji）的转换中进行评估．通过实验对比了感知器的两种训练规则以及变形算法的性能,同时发现通过感知器训练的模型比传统模型（N-gram）在性能上有了很大的提高,使相对错误率下降了15％～20％．     

带树突的多层形态感知器的交叉覆盖设计算法

带树突结构的形态感知器是用格代数的方法对样本集进行分类的。树突结构目前被认为是实现逻辑运算最基本的自主计算单元,引入树突计算过程的神经元也就更接近于实际的生物神经元,具有很强的计算能力。论文根据树突过程的几何意义,通过用树突输出的方框代替覆盖算法中的“球形领域”,提出一种适于多层形态感知器学习的算法,叫做形态交叉覆盖算法,并在此基础上给出一种带树突结构的多层形态感知器模型。三个著名分类问题的实验结果很好地证明了该模型的有效性。     

基于蚁群Stigmergy的多智能制造主体协同感知机制研究

在对现有典型协同感知机制分析的基础上,深入探讨了多智能体制造系统的协同感知机制。首先,针对集中式和分布式两类系统群体的协商决策、协商感知的机制进行了分析;其次,着重介绍了群体智能及其机理,结合蚁群Stigmergy的作用机理进行了详细说明,并根据蚁群Stigmergy机制进行多智能制造主体的协同感知应用的研究;最后,深入研究蚁群Stigmergy协作机制,并据此建立了多智能制造主体协同感知机制过程模型。     

Modelling the Sensory Abilities of Intelligent Virtual Agents

An important property of Intelligent Virtual Agents (IVAs) is their capability to acquire/perceive information from their environment. Bearing in mind some studies on situational awareness – where sensitive perception can be understood as the first level of awareness – and taking into account one of the most successful awareness models in Computer Supported Cooperative Work (CSCW) – the Spatial Model of Interaction (SMI), we have developed a human-like perceptual model for IVAs. This perceptual model extends and reinterprets the key concepts of the SMI and also introduces some factors typical from human being perception with the aim of making perception, in this kind of systems, more human-like.     

可分离性增强的帧同步码射频指纹变换方法

经典Turn-on射频指纹对采样率要求很高,并且其接收机结构复杂。为此,通过分析射频指纹的产生机理与典型射频指纹识别系统的基本模型,根据推导射频指纹的可分离性及其影响因素之间的关系解析式,提出一种可分离性增强的帧同步码射频指纹变换方法。采用IEEE 802.11无线网卡进行实验验证,结果表明,该方法可克服经典Turn-on射频指纹的缺点。     

基于产品特征解构的多维感知信息模型构建

基于现有一维感性工学模型难以充分表达用户对产品的感知信息,提出基于产品特 征解构的多维感知信息模型构建方法。首先运用产品特征解构方法构建产品多维造型特征空间和 情感意象认知空间;其次结合相似度理论、多维尺度法和K-mean 聚类分析量化意象词汇,提取 代表性情感维度;之后运用主成分分析判定多维造型特征中的主要影响因子;最后运用多元线性 回归构建出多维变量表达的KE 模型。以微波炉为例,验证了该方法的可行性,结果表明该方法 能有效指导产品的精准化设计。     

The effect of pixel correlations on class separability

The effect of correlated observations on class separability is examined for the case when pixel dependences can be modelled by the ARMA process. It is shown that depending on model parameters, class separability can be improved by decorrelating the observed variables using inverse filtering.     

多学科协同设计模型感知研究*

为了解决多学科异构系统中产品设计模型之间设计修改的感知问题, 针对设计模型和分析模型提出由模型寻找到协同适应的模型感知应用方法,阐述了各学科之间协同感知过程、感知之后映射关系更新和分析模型修改的实现流程,将传统的人与人感知模式转变为模型到模型感知模式。通过分析模型修改方法实现设计模型到分析模型的感知处理,重新处理分析模型。最后通过感知表达方法实现分析模型到设计模型的感知表达,将分析结果可视化反映到设计模型上。     

基于“原型”的机器人开放式室内场所感知算法

随着现代开放式室内设计理念的流行,一些功能场所逐渐转变为开放或半开放式,对这类场所的认知成为服务机器人面临的新挑战.文中提出一种基于认知心理学原型理论的算法来提高机器人对开放式室内场所的认知能力.首先,设计场所概念的原型模型,主要包括场所概念的特征物品描述和物品间典型空间关系描述.然后提出一种相似性度量函数及一种空间关系评分准则,将两者用于度量当前环境与场所概念原型的相似程度.最后,讨论场所区域感知问题及区域交叠对场所概念感知的影响.仿真实验表明,该算法能够解决对开放式室内场所的感知,具有一定灵活性和鲁棒性.     

The “recognizing cell” model for simulation of feed-forward interaction in the cognitive system: Numerical experiment and psychophysical data

The study represents a research into the influence of the feed-forward pre-tuning on the dynamical modes of models of the homogeneous neural-inspired systems when identifying fundamental features in informational signal. On the basis of calculations and received data we put forward a hypothesis about the mechanisms of influence of the sensory signal context on the absolute thresholds of the perception of primitive features. We introduce psychophysical measures which verify the introduced model and we have experimentally determined typical characteristic periods in feed-forward connection dynamics which allow to tune the mathematical model for reproduction of individual modes of singling out a feature.     

一种图像感知质量评价模型

在观察者观看和评价图像质量的过程中,提取对主观质量评价有重要影响的信息,并构建了一种图像感知质量评价模型.首先在主观评价过程中提取感知亮度、频率以及边缘3种重要信息;然后构造人眼视觉系统对3种信息的响应函数,并通过线性回归分析将函数拟合成为所需的图像感知质量评价模型;最后,分析了模型的预测值与主观质量评价方法给出的质量分数之间的 Pearson 相关系数和 Spearman 等级相关系数,分别为 0.966 和 0.949.与其他一些有代表性的客观图像质量评价方法相比较,该模型具有明显的优越性.     

一种基于视觉感知的H.264 码率控制算法

针对目前视频编码标准H.264 的码率控制算法未考虑人眼视觉感知、易导致编码 后视频图像质量波动的不足,提出了一种基于视觉感知的H.264 码率控制算法。首先,设计了 像素域的恰可察觉失真模型。在此基础上,根据各帧的恰可察觉失真的大小进行帧层比特分配。 其次,建立了基于结构相似度的率失真模型,并采用此模型设计了基本单元层(basic unit, BU) 的比特分配方案。最后结合二次速率-量化模型得到量化参数。实验结果表明,该算法与目前 H.264 中典型的码率控制算法相比,错误率降低了0.2%。