【摘 要】
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该文研究了Freeman的生理学实验和KIII模型、Dauce模型、Erdi模型等混沌神经网络模型的仿真实验.阐述了利用混沌动力学进行模式识别的具体形式,论证了在生物体模式识别中的存
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该文研究了Freeman的生理学实验和KIII模型、Dauce模型、Erdi模型等混沌神经网络模型的仿真实验.阐述了利用混沌动力学进行模式识别的具体形式,论证了在生物体模式识别中的存在的必要性并提出了一些可能的应用.该文的主要内容有三个部分:1、验证和得到了基于复杂动力系统的学习和模式识别的新概念,模式识别系统的输出不是静态电平,而是神经网络系统的行为.2、分析了神经网络模式识别和信息论的一些结果.3、最后我们提出了混沌在认知中的一个可能的应用,即利用混沌振子神经网络用于感觉信息编码的模型,说明利用这种编码方式,可以对识别对象进行了多分辨率的分析,并且分析的经果可以对模式的局部特征进行捆绑.仿真实验初步证实了我们的设想.
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