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1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)及機(jī)理的基礎(chǔ)上建立起來的一種數(shù)學(xué)模型,它涉及心理、生物學(xué)、電子、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、物理等交叉學(xué)科,近年來得到了汛猛的發(fā)展,目前已廣泛的應(yīng)用于模式識(shí)別、圖像處理、自動(dòng)控制、信號(hào)處理、經(jīng)濟(jì)研究等各個(gè)領(lǐng)域。 隨著研究的不斷深入,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)在不斷的改進(jìn),其結(jié)構(gòu)功能已越來越接近于真實(shí)的神經(jīng)細(xì)胞功能。雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究增添了新的活力,引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。文[43]中
2、提出了針對(duì)雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合算法,并用二維指數(shù)余弦函數(shù)的擬合同徑向基網(wǎng)絡(luò)擬合能力作了比較,顯現(xiàn)出雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在逼近能力與逼近速度上的優(yōu)越性。本論文在第三章證明了基于單層的雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意有界一致連續(xù)函數(shù),并以其數(shù)字實(shí)例說明了實(shí)際應(yīng)用。這一研究可以看作文[43]研究的一種擴(kuò)展。在第四章將雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于控制領(lǐng)域,設(shè)計(jì)了一種直接自適應(yīng)控制器,并給出了魯棒算法,第五章將雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于CO2提純塔的系統(tǒng)辨識(shí),顯示出比
3、其它方法取得了更好的效果,并在辨識(shí)的基礎(chǔ)上,用常規(guī)的方法對(duì)系統(tǒng)的各輸入?yún)?shù)進(jìn)行了優(yōu)化,取得了成功。第六章從畫法幾何的角度,在提出高維空間點(diǎn)覆蓋理論的基礎(chǔ)上給出了點(diǎn)覆蓋的一些基本概念,還提出了一種多權(quán)值得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非特定人連續(xù)數(shù)字語音識(shí)別的新算法。這種算法可以不經(jīng)過端點(diǎn)檢測(cè)和分割,先根據(jù)實(shí)際連續(xù)數(shù)字語音的各不同數(shù)字音節(jié),構(gòu)建連續(xù)語音中各不同數(shù)字音節(jié)的特征空間復(fù)雜幾何覆蓋體。在識(shí)別時(shí),利用高維空間點(diǎn)覆蓋理論進(jìn)行識(shí)別,得到了較為滿意的識(shí)別結(jié)果
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