神经网络与神经计算机的基本原理和应用

神经网络是当前世界高科技竞争的一个热点。基于大规模并行处理原理,模仿脑神经信息活动特征而构造出来的神经计算机,在联想记忆、自组织、自学习、自适应和随机活动能力等方面,具有传统冯·诺依曼计算机无法比拟的优越性,因而将在图象处理、语言处理、模式识别、组合优化以及各种实时自适应系统中获得广泛的应用。本文将以二期连载的方式,较为详细地介绍神经网络与神经计算机的基本原理,国内外的发展现况和趋势,具有代表性的 Hopfield 互联式神经网络和层次式的 B-P 网络,以及它们的应用等。本期是第一篇,重点介绍神经网络的基本原理和发展概况。     

神经计算机的研究与发展

1 引言从40年代冯·诺依曼发明基于串行符号处理的数字计算机以来,数字电子计算机已经取得了巨大的成功,但在诸如模式识别、人工智能等研究领域却碰到了极大的困难,人们不得不以更大的兴趣去研究以并行处理模式为特征的神经计算机。80年代,在美国、日本和欧洲都掀起了一股研究神经网络理论和神经计算机的热潮。各先进国家相继投入巨额资金用于研究新型智能计算机,其研究重点主要是将神经网络原理用于图像处理、模式识别、语音综合及智能机器人控制等领域。1987年6月在美国召开了第一届神经网络国     

神经计算机(Neurocomputer)

神经计算(neurocomputing)是关于自适应非编程信息处理系统的一门工程学科。这种自适应非编程信息处理系统通常称为神经网络。它与传统的信息处理系统有着本质的不同。神经网络的研究可大致分为三个主要部分,即神经网络理论、神经计算机的研制和神经网络的应用。本文将着重讨论神经计算机的研制及其发展现状,神经计算机亦可称为神经网计算机或人工神经网系统。     

神经计算机综述

神经计算机能模拟人脑的并行信息处理方式，具有惊人的自学习、思维、推理、判断和记忆的功能，被称为第六代-的计算机——智能型计算机。本文主要阐述了神经计算机与传统的数字计算机的区别，神经计算机的理论基础、元件基础、性能指标及发展现状。     

电子神经计算机的设计与实现

人工神经网络的研究已成为八十年代多门学科的核心课题。本文首先讨论了电子神经计算机的设计方法。然后通过已商品化的人工神经计算机系统MARK Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ;ANZA以及DELTA/SIGMA神经计算机协处理器来说明其实现策略。最后,我们对与神经网络计算机的设计与实现的有关问题作了进一步的讨论。     

人工神经网络与神经计算机及其实用化

人工神经网络从名词上看显然是指用人工方法来模拟大脑神经网络的意思.但从生物学观点来看,则人工神经网络事实上与大脑结构相差悬殊,几乎难找共同之处.然而从工程科学角度看,则不管与大脑相似不相似,只要能解决实际问题就会被人们所关注.近年来人工神经网络在各方面被广泛使用正是由于它比其他方法能更好地解决实际问题.本文综述了人工神经网络在测控技术中的应用,重点介绍国内的人工神经网络实用化条件.     

神经计算机的人工神经网络实用化研究

人工神经网络实际上就是智能工程的研究,在最近的十几年里面,智能工程取得了非常重要的成就,从各种智能化机器人的发明就能够体现到这一点,本文的重点就是讨论神经计算机的人工神经网络在测控技术和中药研究上的实用化分析,从这两点出发来研究国内人工神经网络的实用化条件。     

神经网络与神经计算机的基本原理和应用(续完)

本文是“神经网络与神经计算机的基本原理和应用”的第二部分。主要介绍Hopfleld 网络模型及其在求解旅行商问题中的成功应用。为了避免陷入局部极小,Boltz-mann 机和随机网络模型对 Hopfield 模型作了进一步的改进。感知机和 BP 网络,是利用神经网络进行自学习的两种常见方式。按误差反向传播的 BP层次型网络,可以通过样本训练改变神经元的连接权以进行学习和记忆。在神经计算机一节中, 扼要介绍了神经计算机的主要特征、体系结构、其中并行拉度、虚拟处理器和拓扑结构是三个需要考虑的重要参数。文中最后部分讨论了神经网络与神经计算机的应用领域。     

基于神经计算机并行运算的连续语音识别

人工神经网络具有强大的模式分类能力,除此之外还有一个优点即其大量的并行神经计算能力,使得以低廉的硬件开销来实现高速并行运算成为可能,这在实时模式识别中是非常重要的。文章介绍了以预言神一号小型神经计算机的并行神经运算为核心的连续语音的实时识别的算法,实验表明该算法有很高的实时性和较好的识别率。     

基于可微神经计算机和贝叶斯网络的知识推理方法

针对人工神经网络(ANN)对面向知识图谱(KG)的知识推理的记忆能力有限以及KG无法处理不确定知识的问题,提出一种可微神经计算机(DNC)和贝叶斯网络(BN)相结合的推理方法DNC-BN.首先,将长短时记忆(LSTM)网络作为控制器,在每个时刻对输入向量和从记忆体获取的读向量进行处理,得到网络输出向量和交互向量;其次,...     

通用数字神经芯片NPS-1的设计和实现

本文深入分析了神经计算的需求，介绍一种通用数字神经芯片ＮＰＳ－１的体系结构和利用ＦＰＧＡ芯片实现样片ＮＰＳ－１。     

计算机技术与应用的发展和军用计算机标准化

本文介绍了美国军用计算机技术与应用的发展趋势，及美国军用计算机标准的制修订概况，并结合我国军用计算机标准的制修订情况，提出了意见。