以Hopfield神经网络模型为例的大学物理教学设计

以Hopfield神经网络模型为实例设计一堂大学物理拓展课.该课堂设计运用知识迁移规律使学生将物理学中研究问题的方法应用到新的知识领域.该过程引导学生学习新知识,并体会大学物理中所内涵的自然科学研究方法.     

局域互联神经网络的关联存储

基于全局互联的Hopfield模型,本文提出了局域互联关联存储的新概念.与全局互联相比,局域互联具有较小的关联矩阵,因而,有利于用现有的空间光调制器加以实现.同时,计算机模拟结果表明,它仍然具有全局关联存储的能力.     

复数多值离散Hopfield神经网络的稳定性研究

本文提出了一个新的复数多电平离散Hopfield神经网络,构造了新的适用于复数多电平离散神经网的激活函数和能量函数,分别讨论了异步与同步更新模式下神经网的稳定性.该能量函数不仅能描述文献能量函数不适用的复数多值Hopfield神经网的动力学特性,而且能保证待盲检测信号位于能量函数的最小值点.为验证CMDHNN的有效性,利用本文特有的性能函数下所构造的联结权阵盲检测MQAM信号.仿真试验表明:本算法仅需较短接收数据就可有效盲检测MQAM星座信号,仿真也证明了CMDHNN能量函数全局最小值的稳定性推论. 关键词： 复数多电平离散Hopfield神经网络 盲检测 MQAM信号     

基于Hopfield神经网络的信元调度多重输入队列ATM交换结构及算法

提出了一种基于Hopfield神经网络(HNN) 信元调度的多重输入队列ATM交换结构(ASF)，消除 了队头(HOL)阻塞造成的性能恶化.计算机仿真结果显示，与单先入先出（FIFO）队列和开窗 输入缓冲ASF相比，该方案大大提高了吞吐率并减少了信元时延. 关键词： Hopfield神经网络 ATM交换结构 多重输入队列     

忆阻突触耦合环形Hopfield神经网络动力学分析及其电路实现

提出一种新型忆阻器模型, 利用标准非线性理论分析三个忆阻特性, 并设计模拟电路。基于忆阻突触, 构建一个忆阻突触耦合环形Hopfield神经网络模型。采用分岔图、李雅普诺夫指数谱、时序图等方法, 揭示与忆阻突触密切相关的特殊动力学行为。数值仿真表明: 在忆阻突触权重的影响下, 它能够产生多种对称簇发放电模式和复杂的混沌行为。实现了该忆阻环形神经网络的模拟等效电路, 并由PSIM电路仿真验证MATLAB数值仿真的正确性。     

基于幅值相位型离散Hopfield神经网络的多进制振幅键控盲检测

针对统计量算法盲检测多进制振幅键控(MPSK)信号的缺陷, 提出了一种幅值相位型连续多值复数Hopfield神经网络算法, 构造了适用于MPSK信号的幅相型离散多电平激活函数,并分别在异步和同步更新模式下证明了该神经网的稳定性.当该神经网的权矩阵借助接收数据补投影算子构成时, 该幅相型离散Hopfield神经网络可有效地实现MPSK信号盲检测. 仿真试验表明:该算法所需接收数据较短,可到达全局真解点,并且适用于含公零点信道.     

基于神经网络模型的光学计算

目前的电子计算机适于解决数字运算问题，但是在解决辨别、联想、推理等所谓随机问题方面的能力却远不如人的大脑．企图模仿人脑的解剖结构来设计计算机以解决随机问题，并利用光学的独特功能，这就是光学神经元计算机．据此，Ｈｏｐｆｉｅｌｄ提出了一种关联存贮模型（或称为内容存贮），即每个存贮状态不是按地址存贮，而是按内容存贮在整个神经网络系统上．光学由于具有内禀的并行性，特别适于实现这个模型．采用纯光学或光电混会方法，通过光学矩阵乘法，取阀值运算，反馈迭代过程，可以实现从有误差的输入信息中提取正确的关联存贮信息．利用全息技术，有可能实现二维数据的关联存贮．     

宽带电磁图像卷积神经网络盲恢复方法研究

在利用抛物反射面对电磁干扰源成像过程中,由于系统衍射受限及成像频带较宽,导致干扰源成像模糊,分辨率低,难以分辨,不同频率不同区域干扰源所成图像分辨率不同,采用已有超分辨算法难以提高分辨率。为了实现宽带电磁图像的盲复原, 应用卷积神经网络的方法。网络训练是直接输入模糊图像,不假设任何特定的模糊和噪声模型情况下,重建出高质量图像。实验和仿真结果证明了卷积神经网络盲恢复方法在宽频带不同成像区域下表现了优于其他盲恢复算法的优势。     

Hartline侧抑制神经网络模型的光学实现

Hartline模型是从神经生理实验得出的普遍适用于神经系统对信息处理的一种方式的模型.本文提出了一种光电混合结构实现Hartline模型的方法:其中非相干光学卷积器实现所要求的卷积运算,用偏振编码的方法实现权重系数的编码,而减法运算仍由电子学完成.最后用二维图象边缘增强的光学实验验证了该方法的有效性.     

A Note on ＂Global Exponential Convergence Analysis of Hopfield Neural Networks with Continuously Distributed Delays＂

In this note, we would like to point out that （i） of Corollary 1 given by Zhang et al. （cf Commun. Theor. Phys. 39 （2003） 381） is incorrect in general.     

OPTICAL ADAPTIVE HOPFIELD NEURAL NETWORK WITH ACTIVE VECTORASSEMBLED WEIGHTS

The optoelectronical implementation of Hopfield neural network with anartive interconnection matrix parallelly assembled by training vectors is proposed in thispaper.On-line learning as well as unlearning, attention and forgetting can be realized bychanging the storing vectors. Computer simulation and experimental results are given.     

人工神经网络的发展

回顾人工神经网络的发展历史；介绍三种典型的神经网络模型，指出神经网络目前发展方向。     

二维光学神经网络自由空间互连结构设计

本文分析了以透镜阵列元件建立空间互连通道的光学神经网络中神经元数的理论极限.为了提高网络中的神经元数,我们提出了一种并行结构设计,该结构克服了小透镜成象中的离轴象散的影响,提高了系统的光能利用效率,同时降低了系统中的对位精度误差,提高了互连运算精度.     

基于BP神经网络的磁滞回线的曲线拟合

BP神经网络通过调节连接权重可以实现以任意精度逼近非线性函数,利用这一特点可对非线性函数关系进行拟合。本利用BP神经网络对测定磁滞回线实验中的数据进行处理,结果表明该方法处理结果精度高,拟合效果好,计算机处理程序通用。     

洗牌型图样间联想光学神经网络模型

本文将洗牌型神经网络结构和图样间联想神经网络算法相结合,提出了一种洗牌型图样间联想神经网络(PS-IPA)模型。该模型具有极其简单、稀疏的互连权矩阵,十分适于大规模神经网络的光学实现。计算机模拟结果表明洗牌型图样间联想神经网络的稳定性和抑制噪音的能力均优于图样间联想网络IPA.本文还给出了洗牌互连的一般性原则,使网络结构得到优化,增强了洗牌型神经网络的灵活性和适应性。并采用3-洗牌和2-洗牌结合的PS-IPA对汽车牌照的字符进行识别,得到了较好的结果。     

混沌神经网络的控制

提出了一种针对混沌神经网络的钉扎控制方法.利用此方法对混沌神经网络进行控制,使网络的输出稳定在网络的一个存储的模式上.实现了混沌神经网络的信息搜索,并对影响混沌神经网络控制效果的几个因素进行了讨论. 关键词： 混沌控制 混沌神经网络 钉扎控制方法     

用人工神经网络计算双原子分子的键长

用神经网络反向传播算法计算了双原子分子的键长。采用二原子的Slater原子半径,Paul-ing电负性,在元素周期表中的主族数及周期数等作为特征变量,得到了神经网络的训练及预报结果。     

人工神经网络用于有机环境污染物紫外光谱库检索

本文将人工神经网络（ＡＮＮ）用于有机环境污染物紫外光谱库检索。对该神经网络的参数优化作了讨论。并用ＡＮＮ对噪声、杂质等因素的影响作了详细的考察。为了提高紫外光谱的分辨，本文提出用导数光谱作ＡＮＮ训练和检索，使网络的收敛速度明显加快，对检验光谱中杂质的容允程度明显增加。本文还将ＡＮＮ与传统的相关系数法作了比较。结果表明，ＡＮＮ法在抗噪声和杂质等方面明显优于相关系数法。