多通道无监督学习——一种新的智能处理方法

长期以来,人们一直在探索一种能模仿脑功能的电子或机械系统。1940年代计算机的出现解决了人脑的逻辑思维问题,它的功能已经大大地超越了人类的逻辑思维。人脑还具有独特的形象思维和智能,当前的计算机不论发展得多先进,都很难代替人脑,尤其是在目标、物体和人的识别方面。虽然计算机中电子元件的信息传递速度要比脑神经元的速度快几百万倍,但人在1～2秒之中能识别的东西。

用子波网络实现自适应子波变换

本文从傅里叶变换（ＦＴ）的角度引入连续和离散自适应子波变换（ＷＴ）．作为应用，在数学上比较了耳、眼功能和连续ＷＴ，以给人工神经网络（ＡＮＮ）提供多分辨率分析（ＭＲＡ）并行输入．这种巧妙的议处理可以实现特征保持的数据压缩，避免过训练或过拟合对ＡＮＮ概括和抽象能力的影响．这可以用来解释嘈杂鸡尾酒会效应．一个例子是，对Ｎ个数据要求有Ｎ阶复杂性快速数据压缩的多波段红外图象，引入离散ＷＴ作为完备、正交和归一化（Ｃ．Ｏ．Ｎ．）基，如果是哈尔基，类似于将笛卡尔坐标系旋转４５°．指出于波芯片和神经芯片的配合使用将成为信息与自动化技术的前沿领域．