模式神经元网络的聚类方法研究

为了更好地模拟人脑对事物的学习、认知过程,笔者提出了模式神经元网络的聚类规则和方法,从而完善了这种新型的神经网络模型。与现有的人工神经网络不同,模式神经元网络不需要反复迭代就能达到学习、识别、分类的效果。实验结果表明：与自适应共振理论相比,模式神经元网络的学习效率快,识别精度高,分类效果也比较好。     

引入记忆-遗忘机制的人工神经网络模型

针对如何提高人工神经网络在模式识别分类速度和更好地模拟人脑学习、认知事物过程的问题,提出一种改进的人工神经网络模型。将人脑的记忆-遗忘机制引入到人工神经网络中,同时在网络中加入了粗分类模块。在网络运行过程中,固定周期内对已学模式按照记忆强度进行排序。此方法可以有效地提高网络的识别速度。实验证明改进后的人工神经网络减少了网络计算量,节省了识别时间,提高了网络的工作效率。     

基于ART1改进算法的汉字分类研究

为了更好地利用自适应共振理论（ART1）来实现汉字的分类,提出了一种改进的ART1算法。改进算法引用了同或的思想,将输入模式与记忆模式相同的部分在输入模式总体中占的比例作为二者的匹配度,从而降低了输入样本顺序对分类结果造成的误差,增强了网络的稳定性和抗噪性。实验结果证明,改进算法能够更好地将汉字进行分类,求出聚类中心。     

“双减”背景下信息化教学手段在英语教学中的必要性

在“双减”的背景下,对教育提出了新的要求。当下信息技术突飞猛进,“双减”政策的实施给教学创造了一个良好的环境。特别是在小学教育中,教师要注重教学方式的创新,把信息技术和教学有机地结合起来,既可以提高教学效果,又可以促进“双减”的实施。本文以小学英语教学为实例,探讨如何有效地将英语教学与信息化教学结合起来。     

博物馆机电设备管理发展的探析

随着信息化水平的提高和"互联网+"时代的到来,探寻与新时代博物馆事业相适应的机电设备管理模式和方法,很有必要.文章详细阐述了现代设备管理的基础内容和信息化基础,从行业的大发展观中总结发展经验,以便更好地将管理方法与技术应用到博物馆机电设备管理实际中.