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神经网络的非零温蒙特卡洛及迂回的蒙特卡洛学习算法
1
作者 黄五群 陈天仑 张延 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第4期38-43,共6页
本文在人工神经网络的学习中选用适当的评价函数实现了将零温度的蒙特卡洛算法[2]向非零温情况的推广,得到优于零温的结果,但是仍未克服其学习结果依赖于初值的缺点.在分析其能量特点的基础上,本文提供了非零温的蒙特卡洛迂回学... 本文在人工神经网络的学习中选用适当的评价函数实现了将零温度的蒙特卡洛算法[2]向非零温情况的推广,得到优于零温的结果,但是仍未克服其学习结果依赖于初值的缺点.在分析其能量特点的基础上,本文提供了非零温的蒙特卡洛迂回学习算法,它能够成功地摆脱初值的影响,获得高存储容量的神经网络,此结论已经为仿真研究的结果所证实. 展开更多
关键词 神经网络 学习算法 存储容量 蒙特卡罗算法
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赝逆神经网络系统的动力学行为
2
作者 黄五群 黎树军 《非线性动力学学报》 1995年第3期270-276,共7页
本文用信噪比分析,大数定理及高斯积分方法得到了赝逆神经网络系统的动力学演化公式,固定点及吸引子半径等。与通常采用的自旋玻璃(spin glass)理论的replica方法相比,有较大的简化,得到温度为零及非零的宏观交... 本文用信噪比分析,大数定理及高斯积分方法得到了赝逆神经网络系统的动力学演化公式,固定点及吸引子半径等。与通常采用的自旋玻璃(spin glass)理论的replica方法相比,有较大的简化,得到温度为零及非零的宏观交叠量的演经公式。与仿真相比较,本文结果罗自旋玻璃理论符合更好。 展开更多
关键词 赝逆 神经网络 自旋玻璃理论 信噪比分析
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延时神经网络混沌现象的研究
3
作者 黄五群 周昌松 《非线性动力学学报》 1994年第4期352-358,共7页
本文研究一个具有部分延时性能的三个神经元的不对称神经网络系统的动力学行为,讨论了当控制参数变化时网络呈现的各种现象,计算了李雅普人指数研究了阵发混沌现象,最后讨论了全延时神经网络的吸引子。
关键词 神经网络 动力学行为 混沌延时
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具有转动不变性模式识别能力的三层光学神经网络模型 被引量:4
4
作者 高成群 黄五群 +2 位作者 沈琴婉 陈天(山仑) 张延炘 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1992年第1期69-75,共7页
本文提出一种适于光学实现的三层神经网络模型,该模型具有对多目标转动不变的模式识别能力.该模型被用于对四种飞行器的平面内旋转识别.计算机仿真表明,该模型对样本模式、非样本模式以及有局部遮挡时,皆有良好的联想识别能力.
关键词 模式识别 鉴别函数 光学神经网络
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具有正交化存储模式的双层神经网络模型研究 被引量:1
5
作者 胡北来 黄五群 +2 位作者 高成群 陈天崙 张延炘 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1991年第5期371-378,共8页
提出了一个具有正交化存储、双层、循环工作的神经网络模型,该模型具有异联想-自联想能力。用蒙特卡洛模拟研究表明,此模型的最大存储模式数M等于每层的神经元数N,而且具有较强的寻址能力。
关键词 正交化存储 神经网络模型 存储模式
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推销员问题的重要抽样模拟退火方法 被引量:1
6
作者 陈军 陈天崙 黄五群 《计算物理》 CSCD 北大核心 1994年第3期278-282,共5页
采用随机三角点阵上城市间的最近邻关系,构造路径子空间来求解旅行推销员问题.用重要抽样的模拟退火算法及分段优化法大大提高了计算的效率,节省了计算时间,得到较优的结果.
关键词 重要抽样 模拟退火 旅行商问题
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人工神经网络的互连权空间的演化方程学习算法
7
作者 顾玉巧 周昌松 +1 位作者 黄五群 陈天伦 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1997年第2期31-35,47,共6页
本文把人工神经网络的互连权视为广义的自旋变量,网络的学习问题看作互连权空间的优化问题.进而将通常在人工神经网络组态空间的连续时间动力学方程组推广到人工神经网络的互连权空间,并在方程组中引入类似Metropolis的MonteCarlo算... 本文把人工神经网络的互连权视为广义的自旋变量,网络的学习问题看作互连权空间的优化问题.进而将通常在人工神经网络组态空间的连续时间动力学方程组推广到人工神经网络的互连权空间,并在方程组中引入类似Metropolis的MonteCarlo算法机制改进此方程组以提高寻优能力,提出了一个人工神经网络的演化方程学习算法.该算法在很大程度上摆脱了局域极值的束缚,得到了最优或接近最优的互连权.本文集中研究单层反馈人工神经网络,将互连权组态空间的能量函数取为二次函数,研究了由该学习算法得到的网络的最大存储容量ac.结果表明,当神经元数较少时,得到了接近赝逆模型的结果,并且随神经元数的增大存储容量缓慢降低. 展开更多
关键词 神经网络 演化方程 互连权空间 学习算法
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用人工神经网络对岩性及含油层的预测
8
作者 杨小明 黄五群 +3 位作者 樊喜来 刘松芬 胡北来 李金有 《非线性动力学学报》 2003年第1期80-86,共7页
本文将反向传播(BP)人工神经网络用于油井岩性及含油层的预测,根据测井资料中的深侧向电阻、微侧向电阻、自然电位及声波时差四个参数对18口油井的地层的岩层特性进行预测,通过将实际岩心数据与预测结果进行比较,预测的正确性达90%... 本文将反向传播(BP)人工神经网络用于油井岩性及含油层的预测,根据测井资料中的深侧向电阻、微侧向电阻、自然电位及声波时差四个参数对18口油井的地层的岩层特性进行预测,通过将实际岩心数据与预测结果进行比较,预测的正确性达90%以上。这表明。该技术用于岩层特性及含油层的多参数预测是成功的,从而为开发智能化油井岩层特性及油气资源储藏特点的预测系统提供了依据。对于创造我困预测油气储藏的智能化系统具有重大意义。 展开更多
关键词 人工神经网络 岩性 含油层 预测 测井数据 石油勘探 地球物理测井技术
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人工神经网络的非线性动力学化方程学习算法
9
作者 顾玉巧 黄五群 《非线性动力学学报》 1996年第3期234-240,共7页
本文提出了一个新的人工神经网络的学习算法,将网络的学习问题处理为互连权「空间的线性规划问题,进而将通常的人工神经网络组态空间的非线性动力学方程方法推广到人工神经网络的互连权空间,并在方程中引入类似Metropolis... 本文提出了一个新的人工神经网络的学习算法,将网络的学习问题处理为互连权「空间的线性规划问题,进而将通常的人工神经网络组态空间的非线性动力学方程方法推广到人工神经网络的互连权空间,并在方程中引入类似Metropolis的Monte Carlo算法机制以提高寻优能力,这一人工神经网络的演化方程学习算法,在很大程度上脱了局极值的束缚,得到了最优或接近最优的互连权。当引入Q-Ising模型之后。 展开更多
关键词 神经网络 学习算法 演化方程 有限灰度阶
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暂态混沌动力学在神经网络优化计算中的应用 被引量:5
10
作者 杨立江 陈天仑 黄五群 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1999年第3期99-103,共5页
通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性.为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型.本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学... 通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性.为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型.本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学行为,并将其应用于旅行推销员问题.实现了全局优化且有较快的收敛速度. 展开更多
关键词 神经网络 暂态混沌动力学 组合优化 TSP
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基于混沌算法神经网络的恒生指数期货时间序列预测(英文)
11
作者 顾玉巧 陈天仓 黄五群 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2000年第1期119-123,共5页
本文对香港恒生指数期货 ( HSI)的时间序列进行了分析和预测 .我们发现该时间序列具有分数维和正的 Lyapunov指数 ,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的 .在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上 ,我们用混沌算法的前馈神经... 本文对香港恒生指数期货 ( HSI)的时间序列进行了分析和预测 .我们发现该时间序列具有分数维和正的 Lyapunov指数 ,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的 .在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上 ,我们用混沌算法的前馈神经网络对它进行了在线预测 . 展开更多
关键词 时间序列预测 神经网络 恒生指数 期货 混沌算法
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A CASCADED MODEL OF NEURAL NETWORK FOR PATTERN RECOGNITION
12
作者 张延忻 高成群 +2 位作者 黄五群 沈琴婉 陈天伦 《Journal of Electronics(China)》 1992年第4期367-375,共9页
A cascaded model of neural network and its learning algorithm suitable for opticalimplementation are proposed.Computer simulations have shown that this model may successfullybe applied to an error-tolerance pattern re... A cascaded model of neural network and its learning algorithm suitable for opticalimplementation are proposed.Computer simulations have shown that this model may successfullybe applied to an error-tolerance pattern recognitions of multiple 3-D targets with arbitrary spatialorientations. 展开更多
关键词 NEURAL network PATTERN RECOGNITION Cascaded model Learning algorithm Optical IMPLEMENTATION
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二维随机三角点阵上三态和四态Potts模型的蒙特—卡罗重整化群研究
13
作者 黄五群 陈天崙 辛运愇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1989年第4期659-664,共6页
本文用改进的蒙特-卡罗重整化群方法对二维随机三角点阵上的三态和四态Potts模型进行研究,分析它们的固定点及临界指数,所得的临界指数与理论的分析值符合很好。
关键词 POTTS模型 临界指数 MCRG方法
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二维随机三角点阵上依辛模型的蒙特卡洛重整化群研究
14
作者 黄五群 陈天崙 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1989年第7期492-494,共3页
一、引言 自1976年以来逐步完善的蒙特卡洛重整化群(简记为MCRG)方法为研究分立体系的连续极限及临界行为提供了重要手段,因而被广泛用于研究统计模型的固定点及临界指数,和讨论格点规范理论中各种规范场的相变、连续极限、β函数及标... 一、引言 自1976年以来逐步完善的蒙特卡洛重整化群(简记为MCRG)方法为研究分立体系的连续极限及临界行为提供了重要手段,因而被广泛用于研究统计模型的固定点及临界指数,和讨论格点规范理论中各种规范场的相变、连续极限、β函数及标度行为。 展开更多
关键词 依辛模型 随机三角点阵 MCRG
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神经网络对硫代磷酰胺酯类化合物的QSAR研究 被引量:4
15
作者 顾立群 王磊光 +1 位作者 黄五群 杨华铮 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第10期913-916,共4页
O-乙基-O-芳基-N-异丙基硫代磷酰胺酯类化合物普遍具有较高除草活性,如何对其进行准确而全面的定量构效关系分析(QSAR)是设计高活性新结构药物分子的关键.人工神经网络(ANN)是信息处理新技术,具有非线性处理,自适应学习、容错抗噪音能力... O-乙基-O-芳基-N-异丙基硫代磷酰胺酯类化合物普遍具有较高除草活性,如何对其进行准确而全面的定量构效关系分析(QSAR)是设计高活性新结构药物分子的关键.人工神经网络(ANN)是信息处理新技术,具有非线性处理,自适应学习、容错抗噪音能力,通过学习确定输入输出间复杂的内部关系,实现对样品的识别与分类.本文建立了应用反传网络模型的药物分子设计软件ANNDMD-BP1;对该系列除草剂进行了QSAR分析,并与多元回归分析(MRA)进行了对比;辅助完成了农药新品种的分子设计与活性预测. 展开更多
关键词 人工神经网络 硫代磷酰胺酯 QSAR
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神经网络对硫代磷酰胺酯类化合物的QSAR研究 被引量:1
16
作者 顾立群 王磊光 +1 位作者 黄五群 杨华铮 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第2期191-191,共1页
本文开始是应用神经网络函数连接网络FLN进行高活性除草剂硫代磷酰胺酯类化合物OSAR分析的,如图1所示.FLN原始输入模式各分量x_i经系列函数变换f_j(x_i)形成扩展分量x_j^E,组成增强输入模式,不经隐蔽层而直接与输出层神经元加权互连。
关键词 神经网络 硫代磷酰胺酯 QSAR 除草剂
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互连权值灰度阶有限的神经网络的蒙特卡洛学习算法 被引量:1
17
作者 沈琴婉 黄五群 +1 位作者 陈天崙 张延炘 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1994年第2期119-123,共5页
本文提出一种能在互连权值的灰度阶有限条件下实现神经网络学习的蒙特卡洛学习算法。用该方法研究了随机样本模式的学习样本正确识别率,发现对给定学习样本数,此识别率不仅与神经元数有关,而且与权值的灰度阶有关,将此方法用于具有旋转... 本文提出一种能在互连权值的灰度阶有限条件下实现神经网络学习的蒙特卡洛学习算法。用该方法研究了随机样本模式的学习样本正确识别率,发现对给定学习样本数,此识别率不仅与神经元数有关,而且与权值的灰度阶有关,将此方法用于具有旋转不变性模式识别能力的级联模型,对四种不同飞行器的144个学习样本,在灰度阶为6的情况下得到了满意的结果。 展开更多
关键词 灰度阶 神经网络 蒙特卡洛浊
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双层赝逆神经网络模型的动力学研究
18
作者 黎树军 黄五群 陈天仑 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第13期1176-1178,共3页
人们对人工神经网络模型已经做了大量的研究工作,但是多数工作集中在建立模型及计算机仿真研究,解析的研究工作很少,其原因在于神经网络模型确实复杂,能够进行解析研究的模型甚少.对于存储容量及容错能力都优于Hopfield模型的赝逆模型(... 人们对人工神经网络模型已经做了大量的研究工作,但是多数工作集中在建立模型及计算机仿真研究,解析的研究工作很少,其原因在于神经网络模型确实复杂,能够进行解析研究的模型甚少.对于存储容量及容错能力都优于Hopfield模型的赝逆模型(或正交化存储模型),Kanter等人用Replica方法得到它的相结构等重要内容.多层前馈赝逆模型也有理论结果,但是此结果是在神经元层数和每层神经元数趋向无穷大的情况下获得的。 展开更多
关键词 双层神经网络 正交化存储 信噪化 吸引域
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二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型β函数的研究
19
作者 陈天崙 黄五群 +1 位作者 金柯 索存川 《高能物理与核物理》 CSCD 北大核心 1989年第2期188-192,共5页
用蒙特卡洛重正化群方法讨论了二维随机三角点阵上SU(2)×SU(2)手征模型的β函数行为,得出它的行为与四维SU(2)规范理论的β函数相似,但强、弱耦合区的过渡更为平滑,不存在尖锐的小峰,标度区从β=1.6开始.
关键词 手征模型 点阵 MCRG法 模型 Β函数
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一种适于光学实现的非线性神经网络模型及其蒙特卡洛学习算法 被引量:4
20
作者 黄五群 高成群 +2 位作者 陈天伦 胡北来 张延炘 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第5期446-451,共6页
本文用计算机仿真研究了一种适于光学实现的非线性神经网络模型的存储客量α_c和寻址能力,提出了一个改进其触突互联矩阵的蒙特卡洛学习算法.数值研究表明,经过学习修正后的神经网络模型的寻址能力及存储容量都有较大的改进.
关键词 神经网络 蒙特卡洛 学习算法 模型
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