北京石油化工学院学报
北京石油化工學院學報
북경석유화공학원학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF PETRO-CHEMICAL TECHNOLOGY
2010年
3期
1-6
,共6页
代小娟%林小竹%周晓正%叶晓明
代小娟%林小竹%週曉正%葉曉明
대소연%림소죽%주효정%협효명
神经元%人工神经网络%记忆-遗忘机制
神經元%人工神經網絡%記憶-遺忘機製
신경원%인공신경망락%기억-유망궤제
针对如何提高人工神经网络在模式识别分类速度和更好地模拟人脑学习、认知事物过程的问题,提出一种改进的人工神经网络模型.将人脑的记忆-遗忘机制引入到人工神经网络中,同时在网络中加入了粗分类模块.在网络运行过程中,固定周期内对已学模式按照记忆强度进行排序.此方法可以有效地提高网络的识别速度.实验证明改进后的人工神经网络减少了网络计算量,节省了识别时间,提高了网络的工作效率.
針對如何提高人工神經網絡在模式識彆分類速度和更好地模擬人腦學習、認知事物過程的問題,提齣一種改進的人工神經網絡模型.將人腦的記憶-遺忘機製引入到人工神經網絡中,同時在網絡中加入瞭粗分類模塊.在網絡運行過程中,固定週期內對已學模式按照記憶彊度進行排序.此方法可以有效地提高網絡的識彆速度.實驗證明改進後的人工神經網絡減少瞭網絡計算量,節省瞭識彆時間,提高瞭網絡的工作效率.
침대여하제고인공신경망락재모식식별분류속도화경호지모의인뇌학습、인지사물과정적문제,제출일충개진적인공신경망락모형.장인뇌적기억-유망궤제인입도인공신경망락중,동시재망락중가입료조분류모괴.재망락운행과정중,고정주기내대이학모식안조기억강도진행배서.차방법가이유효지제고망락적식별속도.실험증명개진후적인공신경망락감소료망락계산량,절성료식별시간,제고료망락적공작효솔.
