智能模拟神经网络的发展新动向

被引：6

作者：

余群明

王耀南

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程系

来源：

模式识别与人工智能 | 1999年 / 12卷 / 03期

关键词：

神经网络; 混沌; 振荡; 暂态混沌; 自发展; 流体; 退火;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

随着混沌理论研究日益深入,人们提出了许多与混沌有关的智能模拟神经网络模型。本文着重介绍四种典型智能模拟神经网络模型,同时指出这一研究方向无论在理论上还是在应用方面都具有十分诱人的前景。

引用

页码：313 / 319

页数：7

共 13 条

[1] 联想记忆神经网络的若干问题 [J].

张承福 ;

赵刚 .

自动化学报, 1994, (05) :513-521

[2]

故障诊断神经网络的发展与前景[J]. 曾昭君,何钺,史维祥.机械工程学报. 1992 (01)

[3]

智能控制系统[M]. 湖南大学出版社 , 王耀南著, 1996

[4]

神经计算[M]. 电子工业出版社 , 史忠植著, 1993

[5]

神经网络的应用与实现[M]. 西安电子科技大学出版社 , 焦李成编著, 1993

[6] CHAOTIC SIMULATED ANNEALING BY A NEURAL-NETWORK MODEL WITH TRANSIENT CHAOS [J].

CHEN, LN ;

AIHARA, K .

NEURAL NETWORKS, 1995, 8 (06) :915-930

[7] LENDING DIRECTION TO NEURAL NETWORKS [J].

ZEMEL, RS ;

WILLIAMS, CKI ;

MOZER, MC .

NEURAL NETWORKS, 1995, 8 (04) :503-512

[8]

Feature Linking via Synchronization among Distributed Assemblies: Simulations of Results from Cat Visual Cortex[J] . R. Eckhorn,H. J. Reitboeck,M. Arndt,P. Dicke.Neural Computation . 1990 (3)

[9] A LEARNING ALGORITHM TO TEACH SPATIOTEMPORAL PATTERNS TO RECURRENT NEURAL NETWORKS [J].

SATO, M .

BIOLOGICAL CYBERNETICS, 1990, 62 (03) :259-263

[10]

How brains make chaos in order to make sense of the world[J] . Christine A. Skarda,Walter J. Freeman.Behavioral and Brain Sciences . 1987 (2)

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