模块化神经网络优化设计及应用研究

发布时间：2020-12-02 15:49

　　人工神经网络是由大量神经元相互连接,通过模拟大脑神经系统处理信息的方式,进行信息并行处理的复杂非线性系统。人脑在信息处理方面有着突出的优点,其学习、感知以及在复杂环境中做出决策的能力都是现有神经网络模型一直试图实现的。大脑的结构连接是其功能连接的基础,对脑网络结构特征的探索和模拟是实现类人信息智能处理模式的前提。模块化是大脑皮层最主要的特征之一,模块化分区的结构特征形成了大脑最基本也是最重要的组织原则——“功能分离”。大脑在处理信息时,不同的区域处理不同的信息,具有“分而治之”的特性,这种局部特性是人脑处理复杂任务和应对突变环境的核心基础。因此,模块化神经网络旨在模拟大脑皮层模块化结构特征,通过实现脑网络“分而治之”的功能特性来提高人工神经网络处理复杂信息的能力。如何构建模块化分区结构,如何设计结构精简、性能稳定以及泛化性能良好的子网络都是模块化神经网络研究领域尚待解决的关键问题和难点问题。研究模块化神经网络优化设计方法,是为了获得有效的模块化分区方法和子网络自组织设计算法。文中基于神经生理学和神经心理学研究成果,归纳、概括了人脑结构连接方式与脑式信息处理机理间的关系,将脑网络的空间模... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：141 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

脑网络模块化结构连接Fig1-1Modularorganizationinthebrainnetwork

图 5-1 大脑模块化结构连接Fig 5-1 Modular organization in the brain network，脑网络的模块化是人脑具有智能的决定性因现人脑“分而治之”功能时，构建分区结构的体现出“模块化”的特征和程度。神经网络架构经网络（BLMNN）模拟人脑结构特征和认知干个独立的子任务，通过“分而治之”实现对部分构成：任务分解层，子网络层以及输出解层，基于脑网络中模块内部连接紧密，模结构；与此同时，训练样本被自适应分解且分，对于所分配的子任务，各子模块基于待处

【参考文献】：
期刊论文
[1]多层自适应模块化神经网络结构设计[J]. 张昭昭,乔俊飞,余文.  计算机学报. 2017(12)
[2]中国人工智能40年[J]. 蔡自兴.  科技导报. 2016(15)
[3]基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模[J]. 汤健,柴天佑,刘卓,余文,周晓杰.  自动化学报. 2016(07)
[4]基于Bootstrap的高炉铁水硅含量二维预报[J]. 蒋朝辉,董梦林,桂卫华,阳春华,谢永芳.  自动化学报. 2016(05)
[5]类脑智能研究的回顾与展望[J]. 曾毅,刘成林,谭铁牛.  计算机学报. 2016(01)
[6]动态自适应模块化神经网络结构设计[J]. 张昭昭.  控制与决策. 2014(01)
[7]基于多分类概率极限学习机的污水处理过程操作工况识别[J]. 赵立杰,袁德成,柴天佑.  化工学报. 2012(10)
[8]一种功能分区的BP神经网络结构设计方法[J]. 张昭昭,乔俊飞,杨刚.  控制与决策. 2011(11)
[9]一种多模块协同参与的神经网络[J]. 薄迎春,乔俊飞,杨刚.  智能系统学报. 2011(03)
[10]改进BP神经网络模型及其稳定性分析[J]. 张国翊,胡铮.  中南大学学报(自然科学版). 2011(01)

博士论文
[1]进化计算优化前向神经网络的学习方法研究[D]. 季伟东.东北林业大学 2013
[2]基于磁共振成像的脑连接方法学及应用研究[D]. 廖伟.电子科技大学 2011



本文编号：2895532