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给出了一种基于增强型算法并能自动生成控制规则的模糊神经网络控制器RBFNNC(reinforcements based fuzzy neural network comtroller)。该控制器能根据被控对象的状态通过增强型学习自动生成模糊控制规则,RBFNNC用于倒立摆小车平衡系统控制的仿真实验表明了该系统的结构及增强型学习算法是有效和成功的。 相似文献
994.
可用于人脸识别的反馈型二元神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布,当网络中神经元个数较多时,平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs分布,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系.在设计了一种新型模拟退火和渐进式Boltzmann学习算法后,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别,实验结果证实了系统的可行性和高效率. 相似文献
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Yan R Zhang J Yang J Hauptmann AG 《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence》2006,28(4):578-593
To deal with the problem of insufficient labeled data in video object classification, one solution is to utilize additional pairwise constraints that indicate the relationship between two examples, i.e., whether these examples belong to the same class or not. In this paper, we propose a discriminative learning approach which can incorporate pairwise constraints into a conventional margin-based learning framework. Different from previous work that usually attempts to learn better distance metrics or estimate the underlying data distribution, the proposed approach can directly model the decision boundary and, thus, require fewer model assumptions. Moreover, the proposed approach can handle both labeled data and pairwise constraints in a unified framework. In this work, we investigate two families of pairwise loss functions, namely, convex and nonconvex pairwise loss functions, and then derive three pairwise learning algorithms by plugging in the hinge loss and the logistic loss functions. The proposed learning algorithms were evaluated using a people identification task on two surveillance video data sets. The experiments demonstrated that the proposed pairwise learning algorithms considerably outperform the baseline classifiers using only labeled data and two other pairwise learning algorithms with the same amount of pairwise constraints. 相似文献
997.
Bursting, a dynamical phenomenon whereby episodes of neural action potentials are punctuated by periodic episodes of inactivity, is ubiquitous in neural systems. Examples include components of the respiratory rhythm generating circuitry in the brain stem, spontaneous activity in the neonatal rat spinal cord, and developing neural networks in the retina of the immature ferret. Bursting can also manifest itself in single neurons. Bursting dynamics require one or more kinetic processes slower than the timescale of the action potentials. Such processes usually manifest themselves in intrinsic ion channel properties, such as slow voltage-dependent gating or calcium-dependent processes, or synaptic mechanisms, such as synaptic depression. In this note, we show rhythmic bursting in a simulated neural network where no such slow processes exist at the cellular or synaptic level. Rather, the existence of rhythmic bursting is critically dependent on the connectivity of the network and manifests itself only when connectivity is characterized as small world. The slow process underlying the timescale of bursting manifests itself as a progressive synchronization of the network within each burst. 相似文献
998.
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