前向神经网络的定性学习理论研究

本文主要研究前向神经网络定性学习的原理和学习算法。首先讨论了前向神 经网络的一般学习方法，介绍了神经网络定性逻辑推理的概念，然后分析了网络 演化的依据和权值改变的规则，给出一种网络优势矛盾反传的学习原理，该原理 体现了突触的性质与强度相区分的生物学事实。在此基础上，提出一种二值前向 网络定性学习算法，该算法具有快速学习权值的性质、动态网络结构和记忆学习 模式的特点。最后对多输出二值网络的定性学习、以及定性学习在实数神经网络 中的应用和前景作了讨论。