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将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中,依据生物学神经系统的可塑性,通过适当扩展规范Petri网,建立了人工神经元状态转化的Petri网模型,在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法,该方法不仅可以得到满足要求的网络参数,而且能对网络的拓扑结构进行优化,仿真结果验证了该方法的可行性。 相似文献
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针对模式分类问题,给出了一种神经网络多层感知器数字电路硬件实现方法,该方法在硬件电路中不含有数字乘法器,从而有助于克服目前神经网络数字器件难以单片集成的缺限,采用该方法研制出具体的硬件线路板,应用于一实际的分类问题,取得了良好的效果。 相似文献
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针对模式分类问题,给出了一种神经网络多层感知器数字电路硬件实现方法,该方法在硬件电路中不含有数字乘法器,从而有助于克服目前神经网络数字器件难以单片集成的缺限.采用该方法研制出了具体的硬件线路板,应用于一实际的分类问题,取得了良好的效果 相似文献
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针对广泛应用的多层前向神经网络 (MFN) ,建立了连续MFN控制系统的数学模型 ,给出了其闭环稳定性判据 ,利用Lyapunov方法 ,进行了严格的数学证明 ,并且在证明过程中给出了系统的Lyapunov函数 ,同时进一步得出了系统为线性系统时的稳定性条件 ,最后讨论了目前神经控制系统稳定性研究中存在的有关问题 ,指出了将来的研究方向。 相似文献
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将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中,依据生物学神经系统的可塑性,通过适当扩展规范Petri网,建立了人工神经元状态转化的Petri网模型.在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法,该方法不仅可以得到满足要求的网络参数,而且能对网络的拓扑结构进行优化.仿真结果验证了该方法的可行性. 相似文献
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提出了一种新的神经网络多层感知器硬件实现方法——信号传播路径动态选择.给出了隐节点个数的确定规则和网络的训练算法,并从理论上给予了证明.结果表明,该算法能一次确定权值,而且所确定的权值均为逻辑值,从而可以用逻辑门电路全硬件实现多层感知器 相似文献
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