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1.
人类行为、复杂网络及信息挖掘的统计物理研究   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
通过实证统计与理论模型分析相结合对复杂系统进行研究是一种全新的认识和探索.建议从人类行为的统计特性、复杂网络同步与复杂神经网络、信息挖掘与复杂网络链路预测3个方面,基于大量的实证统计和分析,结合有效的动力学模型,针对人类自身行为的规律特性、社会个体之间的相互作用、神经系统的动力学演化、信息的有效推荐和网络演化的有效预测等重要问题,运用统计物理理论进行全方位的探索,深入挖掘各种决定复杂系统演化过程的基本机制与规律.  相似文献
2.
本文把人工神经网络的互连权视为广义的自旋变量,网络的学习问题看作互连权空间的优化问题,进而将通常在人工神经网络组态空间的连续时间动力学方程组推广到人工神经网络的互连权空间,并在方程组中引入类似Metropolis的MonteCarlo算法机制改进此方程组了以提高寻优能力,提出了一个人工神经网络的演化方程学习算法,该算法在很大程度上摆脱了局域极值的束缚,得到最优或接近最优的互连权,本文集中研究单层反  相似文献
3.
由Parlitz U和Ergeziner S提出的鲁棒通讯方法要求发射器和接收器产生完全相同的混沌序列,这在实现上是有困难的。本文改善了这一方法。改善后的方法不仅对外噪声是鲁棒的,而且适合于实现。  相似文献
4.
周昌松 《南开大学学报》1995,28(3):67-70,75
本文把反映生物神经元适应性的动态阈值引入到一个由三个神经元组成的小神经网络中去,并考察了网络非常复杂的动力学行为,如Hopf分岔,魔鬼阶梯,RTN路径通向混沌,倍周期通向混沌多吸引子共存,表明人们在参考生物神经来建立人工网络系统时必须慎得对待生物神经系统的某些特点。  相似文献
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