神经网络在声纳目标识别中的研究进展

综述了神经网络在声纳信号预处理、目标特征提取及其自动分类方面的研究进展,简要分析了神经网络模型的特点和在应用中的局限性。并对该领域的发展趋势提出了自己的看法。     

自组织特性图形的检测理论与应用

人工神经网络模型已研究多年,已使得在信息处理领域中具有类似人的性能,本文将Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射的学习规则进行了修改,以降低拓扑邻域边界上的模糊性,而后,用它的联想存贮功能可以实现输入统计过程的特征存贮,以达到检测的目的。本文也讨论了多维检测的数学机理,作为它的一个结果,可以得出高精度的检测性能。     

物体识别不变性方法比较分析(Ⅲ)——神经网络方法

文献[1]和[2]中分别讨论了物体识别不变性方法——统计方法和解析方法。本文将讨论另一种方法——神经网络方法。     

神经网络的原理及应用

人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,反映了人脑功能的基本特征。但它只是人脑功能的某种抽象、模拟和简化。研究这一技术的目的在于,探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,并将其原理应用于人工智能的可能性。本文介绍了一些神经网络模型及应用。     

神经网络应用

神经网络的应用是神经网络研究的三大主要领域之一。神经网络的应用与其所具备的能力是紧密相关的。本文中,我们从介绍神经网络的基本能力开始,概括地介绍了当前的神经网络主要应用领域。并从神经网络的能力出发,讨论了神经网络的潜在的应用领域。     

神经计算机容错能力分析

容错能力是计算机(传统计算机或神经计算机)能力的一个极重要的方面。本文从研究传统计算机容错技术和人脑容错特性出发,着重研究了神经计算机的容错能力,并得出了对神经计算机设计极有价值的结论。     

不同裂解温度对制备SiCf/Si-O-C复合材料性能研究

以聚硅氧烷为先驱体,研究先驱体转化过程中在不同的裂解温度下对制备SiCf/Si-O-C复合材料性能影响.结果表明,当裂解温度在700℃、800℃时,陶瓷基复合材料的弯曲强度分别为255.2 MPa、309.0 MPa;当裂解温度在1000℃时,陶瓷基复合材料的弯曲强度为45.3 MPa.对SiCf/Si-O-C复合材料的微观结构及载荷-位移曲线进行分析,发现界面结构是影响SiCf/Si-O-C复合材料性能的主要因素.     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。