代小娟
- 作品数：4 被引量：8H指数：2
- 供职机构：北京化工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 引入记忆-遗忘机制的人工神经网络模型被引量：2
- 2010年
- 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。
- 代小娟林小竹周晓正叶晓明
- 关键词：神经元人工神经网络
- 一种改进的人工神经网络模型
- 人工神经网络的研究与对人脑结构的认识和研究有着密切的关系。通过人工神经网络来模拟人脑学习、认知和记忆等方面的研究受到越来越多的重视。本文在相关研究的基础上构建了一种模式神经元网络模型。该网络通过引入粗分类准则、记忆-遗忘...
- 代小娟
- 关键词：人工神经网络自组织特征映射神经网络自适应共振理论
- 文献传递
- 模式神经元网络的聚类方法研究被引量：2
- 2009年
- 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。
- 代小娟林小竹周晓正
- 关键词：人工神经网络聚类阈值
- 基于ART1改进算法的汉字分类研究被引量：4
- 2009年
- 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。
- 代小娟林小竹周小正
- 关键词：神经网络自适应共振理论聚类中心
