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Wei Hui 《Frontiers of Computer Science in China》2007,1(3):361-372
Almost all applications of Artificial Neural Networks (ANNs) depend mainly on their memory ability. The characteristics of
typical ANN models are fixed connections, with evolved weights, globalized representations, and globalized optimizations,
all based on a mathematical approach. This makes those models to be deficient in robustness, efficiency of learning, capacity,
anti-jamming between training sets, and correlativity of samples, etc. In this paper, we attempt to address these problems
by adopting the characteristics of biological neurons in morphology and signal processing. A hierarchical neural network was
designed and realized to implement structure learning and representations based on connected structures. The basic characteristics
of this model are localized and random connections, field limitations of neuron fan-in and fan-out, dynamic behavior of neurons,
and samples represented through different sub-circuits of neurons specialized into different response patterns. At the end
of this paper, some important aspects of error correction, capacity, learning efficiency, and soundness of structural representation
are analyzed theoretically. This paper has demonstrated the feasibility and advantages of structure learning and representation.
This model can serve as a fundamental element of cognitive systems such as perception and associative memory. 相似文献
89.
浅谈火灾调查的边缘化趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
从火灾调查实际工作状态出发,提出火灾调查存在地位边缘化的趋势,并在分析边缘化趋势原因的基础上提出了相应的对策,供火灾调查同仁探讨。 相似文献
90.
烷基水杨醛肟虽然是一种高选择性的铜萃取剂,但单独使用时,萃取相易出现沉淀;反萃时,再生有机相出现乳化物,而且两相分离时间较长.将月桂醇、仲辛醇、壬基酚三种调节剂分别加入到萃取剂中,研究其对烷基水杨醛肟萃取及反萃行为的影响.结果表明,三种调节剂均可以解决上述问题,只是使萃取能力略有降低;壬基酚加入到烷基水杨醛肟中有助于提高铜铁分离系数,可达647. 相似文献