神经网络计算机

“电脑”与人脑从1946年世界上第一台数字电子计算机诞生至今的短短50年时间内，计算机的发展和应用已取得了惊人的突破。从单片机到巨型机，广泛应用于社会各领域。由于电子计算机在代替人脑部分劳动方面的突出性能，人们称之为“电脑”。但是，就目前计算机所具有的功能来看，将其称之为“电脑”尚为时过早。之所以这么说，是因为现行计算机主要只能用于数值计算、文字处理、数据管理、简单控制等方面，而在一些智能信息处理方面则显得无能为力，与人脑相比，尚有极大的差距。例如，一个两三岁的幼儿从一群入中一眼就能认出自己的母亲。若…     

NPSC神经网络并行仿真计算机

本文介绍一种新研制成功的NPSC神经网络并行仿真机的结构特点,系统软件,性能测试结果及一些仿真算例。     

神经网络控制系统计算机仿真研究

本文给出了一种基于神经网络预测控制新算法，并针对该算法用C＋＋进行了仿真程序设计，仿真程序具有Windows风格的输入界面和逻辑位图的仿真曲线输出图形，对非线性控制系统计算机仿真结果表明，基于神经网络预测控制新方法响应速度快，鲁椿性好，并可实现无形态余差。     

神经网络计算机的现状与发展趋势

目前神经网络的应用已渗透到各个领域,并在模式识别、自适应滤波和信号处理、语音识别、图像处理、生物医学工程等方面取得了令人鼓舞的进展。神经网络的应用和发展将影响新一代计算机的设计原理,有可能为新一代计算机和人工智能开辟一条崭新的途径。本文拟就神经计算机的现状和发展趋势作一重点讨论,并介绍一些产品。     

柔性电子神经网络计算机结构和原理

本文以开发系统的观点描述了一种新的神经网络计算机体系结构，它以其可开发性和灵活性区别于其他各种神经网络计算机，应用于人工神经网络的研究过程。基于柔性神经网络计算机体系设计，文中提出了一种神经网络分解撕裂算法，为ＶＬＳＩ神经芯片的设计提供了一条新途径。在功能应用上，柔性电子神经网络计算机打破了其他神经网络计算机功能的针对性，为神经网络的研究，开发和应用提供较全面的支持。     

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。     

基于DSP的神经网络计算机的设计

论述了由ＤＳＰ组成的，用于神经网络计算的多处理机系统，其目的是利用神经网络方法快速实时地实现信号处理过程。本系统的主要特点是专为神经网络计算而设计的，即考虑到了大存贮，大通信的特点，因此特别适宜神经网络的快速运行。系统由４个处理器组成，构成了一个多总线，共享分布存贮器的多机系统，据初步预算能实时完成声纳信号检测的信息处理任务。     

神经网络计算机的理论与技术的展望

人们梦寐以求机器能具有类似人类的智能.多少代人为之作出了努力,但收获甚微。而进入到二十世纪四十年代,由于电子计算机和人工智能学科的诞生,智能的仿生取得了长足的发展。早期人工智能研究是双轨制的,即通过模拟神经系统以求获得智能的人工神经网络研究,与通过模拟心理认知过程以求获得智能的思维信息加工的研究。当时,这两个研究方向并行进行。     

第六代计算机的核心：神经网络计算机

神经网络计算机有可能从根本上改变计算机领域的面貌。木文阐述神经元模型和神经网络的结构与特点,指出神经网络计算机在第六代计算机中的作用。进一步讨论若干重要的神经网络模型及其技术现况和可能的应用。     

神经网络计算机的一种分形实现

神经网络计算机的实现是神经网络研究领域中一个重要课题。目前,神经网络的研究已形成了较为系统的理论模型与算法,但神经网络计算机的研究却至今没有重大突破,主要困难就在于网络规模过大,突触联系密度太高等等,为解决这个问题,文中基于分形理论,提出一种神经网络计算机的分形实现方案,给出了分形维数的计算公式,产从物理上实现了与体结构具有自相似性的分形子结构,在神经网络计算机的实现上作了有益的探索。     

基于神经网络的计算机网络故障检测研究

随着网络技术和通信技术的不断发展,随着用户数量的迅速上升,计算机网络的所具有的规模也越来越庞大,它的结构日益复杂化,由此,网络故障的诊断成为了研究的焦点所在,受到了普遍的关注。本文主要研究了基于神经网络的计算机网络故障检测,从BP神经网络的故障检测原理出发,提出了具体的检测算法,并详细探讨了通过把神经网络运用到故障检测中来的具体检测方式,具有一定的现实意义。     

神经网络计算机原理及实现方法

神经网络计算机能模拟人脑的并行处理方式,具有惊人的自学习、思维、推理、判断和记忆的功能。该文主要阐述了人类对大脑的研究以及由此演发的人工神经网络的理论基础,并从目前实现神经网络的三种主要途径对神经网络计算机的实现做了分析与展望。