利用振子神经网络实现多分辨率的模式识别

吕正东; 阎平凡

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本文提出了一个混沌振子神经网络用于感觉信息编码的模型.其基本原理是:利用神经振子网络的混沌行为对感觉信息进行更有效的处理,这种处理方式可以考虑被识别对象各局部特征的关系.而对多个神经元振子集合行为进行编码,就可以完成对局部特征的捆绑,并得到可供进一步处理和识别的信息.这样可使后一层神经元对识别对象作多分辨率分析.以往的模型都没有考虑信息的捆绑问题,我们提出的模型不仅可以对识别对象进行多分辨率分析,并且分析的结果可以对模式的局部特征进行捆绑.仿真实验初步证实了我们的设想.文中模型由两部分组成,神经元振子层和符合检测层.而实际上的感受器每一层神经元可以身兼两职.

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来源
《北京生物医学工程》 |2002年第2期|115-118121|共5页
作者
吕正东; 阎平凡;
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作者单位

清华大学自动化系,北京,100084;

清华大学自动化系,北京,100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
神经网络; 振子; 混沌; 多分辨率; 模式识别;

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