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1.
神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。 相似文献
2.
C_p准则是目前颇受重视的一种变量选择准则。本文针对大型线性回归模型,推导了从所有可能子集中用C_p准则选择最优子集的(乘除法) 运算次数,提出了C_p准则下变量选择的并行算法。给出了在YH-1和YH-2向量巨型计算机上运行该算法的模拟结果且获得了15倍左右的向量加速比s/v,体现了该算法的优越性。 相似文献
3.
4.
文献[1]~[3]中研究了神经网络的能力—存储能力。但我们认为神经网络的能力应包括存储能力和计算能力两个方面。本文对神经网络的存储能力和计算能力进行定量分析,并得出了许多有益的结论。 相似文献
5.
6.
研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型HSNN,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了HSNN的设计过程,并讨论了HSNN在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用 相似文献
7.
本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。 相似文献
8.
本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右 相似文献
9.
提出和建立了一种用于液体火箭发动机(LRE)故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层:第一层由WTA(Winner-Take-All)神经网络组成,WTA网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由BP(Back-propagation)神经网络组成,BP网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对LRE故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。 相似文献
10.
熊伟 《空军电讯工程学院学报》1995,(1):39-45
本文阐述了双极性信号的8位A/D转换器的基本原理,给出了由Hopfield神经网络的原理电路逐步演化成实际电子线路的整个过程,并对实际硬件电路进行了计算机仿真,取得了满意的结果。 相似文献