【摘 要】
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研究人员提出了一个自组织混沌神经网络模型来模拟真实的生物神经系统的自组织学习和模式识别过程,模型为由输入层和计算层构成的两层结构,研究人员将一个神经元局域场的非线
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研究人员提出了一个自组织混沌神经网络模型来模拟真实的生物神经系统的自组织学习和模式识别过程,模型为由输入层和计算层构成的两层结构,研究人员将一个神经元局域场的非线性自反馈项引入到计算层的神经元的动力学方程中,网络的学习算法为自组织竞争与合作学习算法,研究人员初步探讨了混沌神经网络的自组织学习过程.研究人员考虑到生物神经系统的脉冲耦合振动及自组织学习特征,提出了一个自组织冲耦合振子神经网络模型,模型为由输入层和计算层构成的两层结构,计算层由神经元振子构成,振子之间有短程兴奋和长程抑制的脉冲耦合相互作用,网络的学习算法为自组织竞争与合作学习算法,研究人员初步探讨了脉冲耦合振子网络的自组织学习过程.计算机模拟表明,自组织学习可以增强神经元振子之间振动的空间协调性;在模式过程过程中,网络的动力学行为类似于生物神经系统中的同步振荡,神经元振子以若干个共同频率振动;模型具有真实神经系统的联想记忆功能.
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