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1、聯(lián)想式學(xué)習(xí)與記憶是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知功能、涌現(xiàn)智能行為的重要機(jī)制。聯(lián)想機(jī)制、記憶容量、信號(hào)與信息的神經(jīng)表達(dá)、聯(lián)想思維的節(jié)律及其轉(zhuǎn)移機(jī)制、智能的涌現(xiàn)機(jī)理等等,均是當(dāng)前認(rèn)知與智能科學(xué)的熱點(diǎn)研究課題。針對(duì)這些問題,本文立足認(rèn)知心理層次,交叉研究了網(wǎng)絡(luò)圖論、人工神經(jīng)計(jì)算、神經(jīng)生理的“反響回路”學(xué)說以及聯(lián)想記憶等相關(guān)理論,探索性地提出了一種基于彈性網(wǎng)絡(luò)局域動(dòng)態(tài)搜索機(jī)制和多主體分布式演化計(jì)算算法結(jié)構(gòu)的新型多功能聯(lián)想記憶模型,研究了基于所建聯(lián)想記憶模型的模式學(xué)
2、習(xí)、模式聯(lián)想、模式關(guān)聯(lián)以及系統(tǒng)演化動(dòng)力學(xué)等問題,開展了相關(guān)問題的算法研究、軟件設(shè)計(jì)和模擬研究等工作,取得了若干研究成果,具體體現(xiàn)在以下幾方面:1.提出了一種基于“反響回路”學(xué)說、彈性網(wǎng)絡(luò)局域動(dòng)態(tài)搜索機(jī)制和多主體分布式演化計(jì)算算法結(jié)構(gòu)的新型多功能聯(lián)想記憶模型。該模型具有記憶容量大、聯(lián)想功能豐富等特點(diǎn)。 2.研究了基于所建模型的聯(lián)想式模式學(xué)習(xí)算法。該算法模型體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)自組織、神經(jīng)回路反響諧振等生理學(xué)特征。 3.分析研究了所建
3、模型的模式聯(lián)想動(dòng)力學(xué)特性。外部環(huán)境刺激激發(fā)的模式聯(lián)想等效于“邊界限定(部分模式特征匹配)條件下的有效搜索”;內(nèi)部環(huán)境擾動(dòng)激發(fā)的模式聯(lián)想具有多重聯(lián)想和連鎖式序列聯(lián)想等思維功能。 4.設(shè)計(jì)了面向聯(lián)想記憶功能、基于并行遺傳算法框架的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)局部搜索優(yōu)化算法。采取分布式彈性共振、自適應(yīng)彈性調(diào)節(jié)以及偶爾的人機(jī)交互等策略,提高了系統(tǒng)維持能力,強(qiáng)化了局域搜索、實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性等功能。 5.研究發(fā)現(xiàn),這種基于“動(dòng)態(tài)彈性調(diào)節(jié)”策略的遺傳
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