摘要
本文是文[1—9]的继续,该文及后续论文仍将系统地研究因素空间理论及其在知识表示中的应用。该文研究基于因素空间的神经元模型:首先讨论了因素空间的神经元机理,然后讨论了几种典型的神经元模型;特别提出了基于Weber—Fechner法则的神经元模型以及基于变权的神经元模型。
This paper is the tenth of a series of papers of discussing in detail factor spaces and knowledge representation based,on factor spaces. This paper focuses on neuron models hased on factor spaces. Firstly, neuron mechanism of factor spaces is shown. Then several neuron models are discussed. Especially the models based on Webor-Fechner's law and variable weights are proposed.
出处
《模糊系统与数学》
CSCD
1996年第4期10-18,共9页
Fuzzy Systems and Mathematics
基金
国家自然科学基金
关键词
因素空间
知识表示
神经元模型
数学框架
Factor spaces
knowledge representation
neural networks
Weber-Fechner's law
variable weights