【摘 要】
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人工神经网络是由大量简单处理单元构成的非线性动力学系统,具有分布式的信息存贮、大规模并行处理、自学习和自组织等特点,可以解决传统计算机难以解决或无法解决的人工智能方面问题。本文结合两者特点,结合符号主义和连接主义两者的特点,提出并实现了一种脱机工作可训练的模式识别专用神经网络系统的结构设计。实验通过一次采样,便可独立完成包括模式采集、特征提取、样本学习以及识别等一整套与实物识别系统,并验证该神经计
【机 构】
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深圳大学智能信息系统研究所 深圳 518060 中国科学院半导体研究所 北京 10008 浙江工业
【出 处】
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2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会
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人工神经网络是由大量简单处理单元构成的非线性动力学系统,具有分布式的信息存贮、大规模并行处理、自学习和自组织等特点,可以解决传统计算机难以解决或无法解决的人工智能方面问题。本文结合两者特点,结合符号主义和连接主义两者的特点,提出并实现了一种脱机工作可训练的模式识别专用神经网络系统的结构设计。实验通过一次采样,便可独立完成包括模式采集、特征提取、样本学习以及识别等一整套与实物识别系统,并验证该神经计算机具有合理性。
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