知识可增殖人工神经网络的研究与实现

知识可增殖人工神经网络是一个由多个已知功能人工神经网络和匹配人工神经网络协同工作共同组成的具有扩展功能、知识继承和积累作用的大规模人工神经网络。文章使用微分几何作为数学工具来分析、描述神经网络的场理论，研究可学习的机构和已知功能人工神经网络之间的组织结构协同工作方法。并利用统计流形整体不变几何结构特性为理论基础，完成层次化混合专家神经网络的信念分配，实现知识可不断扩充，功能不断增强的人工神经网络。     

复杂系统拓扑结构对人工神经网络的优化综述

随着人工神经网络在不同领域的成功应用,改变网络结构以优化其性能成为近年来的研究热点。由于人工神经网络具有广泛的连通性和复杂的结构,在获得高性能的同时,设计时间、布线成本和空间成本都更低的稀释型人工神经网络备受关注。复杂系统理论主要考虑结构对网络整体行为的影响,并将其应用于人工神经网络,使其具有更高的效率和更简单的结构。研究表明,复杂随机拓扑结构在连通性较低的情况下也要优于全连接人工神经网络。但根据神经生物学的研究,具有短特征路径长度和无标度分布的高度聚集的神经元更受青睐,且连接成本更低。因此,将小世界和无标度拓扑应用于人工神经网络成了相关领域的研究热点。文中总结和讨论了小世界、无标度和混合复杂网络与传统的全连接和随机结构对人工神经网络性能的影响。     

人工神经网络述评

本文意在阐述人工神经网络的有关机理、优缺点、发展趋势和战略,供人工神经网络研究者参考.     

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史．并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方法相结合,将推动人工智能的发展,在以后的生产生活中发挥更大的作用。     

基于人工神经网络的数据散列加密算法

在密码学中,散列是非常重要的一种加密方法。人工神经网络模拟人脑的思维方式,具有输入与输出是一个高度非线性映射关系以及高智能、可训练、超大容量等特点。基于人工神经网络的数据散列加密可以达到非常完美的加密效果。文中在传统加密算法的基础上分析了基于人工神经网络加密的优越性,得到了基于人工神经网络的数据加密算法。     

浅谈人工神经网络控制

人工神经网络是模拟人脑生物神经网络系统处理信息的方式,通过经验而不是通过设计好的程序进行学习、训练,这些构成了人工神经网络具有模式识别、预测、评价和优化决策等能力的基础。     

浅谈人工神经网络控制

人工神经网络是模拟人脑生物神经网络系统处理信息的方式,通过经验而不是通过设计好的程序进行学习、训练,这些构成了人工神经网络具有模式识别、预测、评价和优化决策等能力的基础。     

用于人工智能的硅基光电子芯片

提出了利用硅基光电子芯片进行人工神经网络计算处理的方法。硅基光电子芯片凭借光子的独特性质,能够在人工神经网络的计算处理中发挥高带宽、低时延等优势。在处理深度学习中大量的矩阵计算的乘加任务时,硅基光电子芯片拥有更高的处理速度和更低的能耗,从而有利于深度学习中的人工神经网络计算速度和性能的提升。     

基于神经网络的故障诊断专家系统

描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。     

忆阻器在人工神经网络方面的研究应用

忆阻器是一种具有类似突触特性、记忆特性的新型非线性器件,它具有无源性,低耗能,记忆特性以及纳米尺度等特点,因此常用于构建结构简单、权值灵活可调、集成度高的人工神经网络。而人工神经网络是现代信息处理和智能控制领域的一个重要方法,将忆阻器应用于人工神经网络方面将会加速实现人工智能时代的到来。此方面的研究有许多,比如忆阻器实现神经元电路的研究,忆阻器的智能PID控制器等,本文列举概括了忆阻器在人工神经网络方面的研究应用。