前馈神经网络的一种连续型学习算法

本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法，对传统的ＢＰ算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统ＢＰ算法进行比较，该算法可以明显提高网络的收敛速度，说明它是一种实用的学习算法。     

听觉离皮层系统对声信号处理的调制作用

听皮层可以通过直接和间接的传出纤维分别投射至内膝体、下丘以及以下的各听中枢核，这些投射形成了一个平行的多回路的反馈系统，动物体可以通过这个系统来提高对声信息的处理。实验证明，此系统主要通过“自我为中心”(egocentric)的易化和侧抑制方式来实现上述功能，同时自我中心选择作用也是听皮层可塑性的功能基础。     

无刷直流电动机自适应神经元模糊控制系统

针对电动汽车用无刷直流电动机负载波动较大的特点,采用自适应神经元模糊控制策略设计自适应神经元模糊速度控制器,以此提高系统抗负载变化的能力.模糊逻辑控制能够有效地利用语言信息,其控制规则容易表达,可用单神经元的在线学习能力实时调节模糊逻辑变量的权系数,利用离线学习能力补偿传统模糊逻辑控制所产生的系统偏差.理论和仿真研究表明,据此设计的控制系统具有较强的带负载能力和很好的抗负载变化能力,达到了预期控制效果.     

一种与神经解剖和生理功能相似的神经元模型

从解剖结构和神经生理功能的角度提出了一种神经元模型，讨论了标准神经元的符号、人工神经元网络和通用数字计算机的联接方式。列举了几种典型的人工神经元网络的例子。     

神经网络在决策中模糊解法

在不确定的信息条件下如何来作出最佳的决策。本文利用人工神经网络和模糊数学的有关内容为解决这方面的问题作了一些探讨。从模糊集、超模糊集的概念和人工神经网络模型表达方法出发,介绍了人工神经网络如何利用超模糊来表示。提出了神经网络在决策中的一种模糊求解方法。     

一种新的蔡氏混沌掩盖通信方法

提出了一种传输较大幅度信息信号的混沌掩盖保密通信方法。由于信息信号的幅度可以与混沌信号相当 ,从而提高了保密通信的安全性 ,改善了解密后信号的信噪比。在接收端 ,采用一个自适应线性神经元 (Ada line)来维持收发系统的混沌同步 ,并通过逆系统恢复出信息信号。当混沌系统一定时 ,同步误差及恢复信号的精度随信息信号频率的降低而提高。以蔡氏电路为例 ,给出了理论分析和数值模拟的结果