改进的SDM模型及其在函数逼近中的应用

Kanerva的稀疏分布存储(SDM)模型存在一个编码过程把输入模式二值化,这易引起模式间不保序的问题,并且其学习规则使该模型不具有对函数的逼近能力.本文提出一种改进的SDM模型,输入输出空间是实值模式,不需任何编码,改进了学习规则,使该模型不仅具有模式识别的能力,且具有对函数的逼近能力.最后通过实验证实了该模型的有效性.     

信息动态

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑. 尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov基于深度置信网,提出非监督贪心逐层训练算法,应用效果才取得突破性进展.从2009下半年开始,美国微软研究院邀请Hinton到雷德蒙与他的研究员合作,将深度学习巧妙地应用在大规模语音识别,迅速获得巨大成功,由此掀起了深度学习的浪潮[1-3].2014年3月,Facebook报道他的DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了97.25％,只比人类识别97.5％的正确率略低一点,准确率几乎可媳美人类.该项目利用了9层的神经网络来获得脸部表征,神经网络处理的参数高达1.2亿.     

最小平方函数链式联想存储器

本文借助于输入的函数扩展思想，将其引入到一般类型的联想存储器模型，通过噪声输入模式来优化所提出的模型，推广了一类联想存储器模型，实验结果表明最小平方函数链式联想存储器（ＦＬＡＭ）比之ＫＯＨＯＮＥＮ模型、ＭＵＲＡＫＡＭＩ模型在性能上优越．     

具有非线性映射能力的RAM式联想存贮器*

本文提出一种具有非线性映射能力的RAM式联想存贮器(RAM—AM)，通过将二值输入模式分解成若干个子模式，并作为RAM的寻址地址，来训练该联想存贮器．存贮编码采用相关矩阵方法，此AM作为异联想存贮器能成功地回忆，如XOR、高阶奇偶校验一类高阶非线性问题，说明了映射能力对于模式划分行为的依赖性．最后从理论上证明了所提模型的信噪比大大高于Hopfield模型的信噪比及在大量神经元存在下的可实现性，实验例子证实了这种模型的可行性．     

最小平方高阶联想存贮器*

本文提出了一个新的高阶联想记忆模型．该模型采用噪声模式优化联想功能，使得对于噪声输入模式在均方误差的意义下同样达到最优的联想效果和存贮性能，推广了chen的的结果，计算机的模拟结果表明了这一点．     

稳定平台动态精度分析及改进

对整体及部分稳定的跟瞄系统的动态精度进行了分析,并根据理论分析提出了具体的方珐实现了对系统的改进和优化.从瞄准线稳像误差产生的来源入手,通过对稳瞄系统稳定平台动态误差模型的分析和研究,揭示了系统稳像误差的来源.同时根据分析的结果对系统进行改进,提出有效的控制方法,有效提高了稳瞄系统的跟踪精度.     

基于支持向量机的计算机键盘用户身份验真

口令认证因为简便易实现而被大多数计算机系统所采用，但容易被盗用，存在着严重的安全隐患，而利用对用户的键入特性的识别，可以大大加强口令认证的可靠性，在对国内外众多学者所做工作研究的基础上，鉴于支持向量机在进行模式识别对所具有的优良性能，提出利用支持向量机进行键入特性验真，并通过实验将其与BP，RBF，PNN和LVQ四种神经网络模型进行比较，证实采用SVM进行键入特性验真的有效性，因而其具有广阔的应用前景。     

流形嵌入的支持向量数据描述

测地距离能在宏观层面上较真实地反映数据中所隐含的几何结构,可基于它的支持向量数据描述(SVDD)无法直接优化.为此,文中提出一种流形分类学习算法的设计框架.用原空间测地距离近似各向同性的特征映射(ISOMAP)降维空间上的欧氏距离,即在隐含ISOMAP降维后空间上执行原学习算法.按照该框架,以SVDD为例发展出嵌入的ISOMAP发现的低维流形的SVDD(mSVDD),从而解决基于测地距离的SVDD的优化问题.USPS手写体数字数据集上的实验表明,mSVDD的单类性能较SVDD有较显著提高.