【摘 要】
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能否有效模拟各种网络模型是决定神经网络迅速、成功地走向应用的关键.本文充分利用神经网络的结构化性质,建立了OO方法中的概念"类"与神经网络中的概念"神经元"在数据结构与
【机 构】
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中科院计算技术研究所CAD开放实验室
【出 处】
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中国科学院计算技术研究所第六届计算机科学与技术研究生学术讨论会
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能否有效模拟各种网络模型是决定神经网络迅速、成功地走向应用的关键.本文充分利用神经网络的结构化性质,建立了OO方法中的概念"类"与神经网络中的概念"神经元"在数据结构与操作特性间的映射关系,通过对神经元的状态与操作的封装使神经元对信息的接收、处理和输出自成一体.本文提出的模拟方法使用的数据结构不是传统的联接矩阵,而是一种能够有效实现神经网络连接并可兼顾结点间优先关系的数据结构--图构异质链表.利用图构异质链表和OOP方法,我们成功开发了一个具有精确推理与非精确推理功能的小型神经网络产生式系统,有效证明了方法的有效性.
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