一种自动生成神经网络结构的新方法

神经网络已广泛应用于模式识别、优化计算等领域．但是，人们为了寻求某一问题的神经网络结构，往往采用穷举法，从而使得选择合适的神经网络结构随着问题规模的变大而变得越来越困难．本文根据神经元状态的变化导致人脑的空间结构和状态变化的研究，在神经网络中引入神经元的兴奋、抑制和突触修改机制、退化机制、死亡机制、自修复机制等，通过神经网络的学习，自动生成解决某一具体问题的合适的神经网络结构．实验结果表明，该方法是可行的、有效的，为神经网络结构的设计提供了一种新方法．

电子神经计算机的设计与实现

人工神经网络的研究已成为八十年代多门学科的核心课题。本文首先讨论了电子神经计算机的设计方法。然后通过已商品化的人工神经计算机系统MARK Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ;ANZA以及DELTA/SIGMA神经计算机协处理器来说明其实现策略。最后,我们对与神经网络计算机的设计与实现的有关问题作了进一步的讨论。

神经网络的记忆与思维机制的仿真研究

本文采用计算机仿真的方法，对神经网络的记忆模型和思维机制进行了研究和分析，并给出了仿真结果。通过研究，加深了对神经网络的信息获取、记忆、推理、模式识别和联想等高级智能活动规律的认识。

神经网络计算机系统及其现状

人工神经网络(Artificial Neural Net-works-ANS )的研究巳超过四十年,其兴衰与人工智能的研究紧密相关。自从1982年Hopfield利用神经网络解决了TSP问题以来,神经网络再次成为一个研究热点。这方面的研究巳取得了许多成果[(11f21(91。由于传统的数字计算机在模式识别、符号推理。

GAF:一个自适应通用神经网络框架

本文首先讨论了通用PDP框架的局限性,然后介绍了我们提出的一个自适应通用神经网络框架.它使得PDP框架成为它的一个特例.由于在提出本框架的过程中充分考虑了人脑的退化、自适应等机制,从而使得利用本框架来动态模拟神经系统的退化及自适应等功能更为简便.而且,本框架对更合理地解释人脑的工作机制及思维模拟有许多优越性.

一个自适应通用神经网络框架

本文首先讨论了通用PDP框架的基本思想及其局限,然后介绍了我们提出的一个自适应通用神经网络框架。它使得PDP框架成为了它的一个特例。而且,本框架对于退化问题、神经路径的生成和消失的动态处理,以及用之组成的神经网络结构方面均有许多优越性。此外,它还有助于更合理地解释人脑的工作机制及思维模拟。

自适应意识系统的理论和开发

意识是自然界中最神秘的现象之一。几个世纪以来，各个领域的研究人员花费了大量的精力试图弄清人类意识的奥秘。由于技术条件、研究方法和知识水平的限制，直到本世纪８０年代，有关的研究大多数局限在单学科、纯理论探讨的范围内。因此，有关的结果往往带有很强的主观性和片面性。至于以这些结果为基础的实验或模拟研究的报导，则更属凤毛麟角。本文首先讨论了意识的内涵，然后讨论了有关意识行为（如语言习得与理解、图像模式识别和理解、条件反射、联想、想象和梦幻）的神经计算机理及模拟方法和结果。接着文章介绍了我们开发的一个自适应意识系统──ＣＯＮＳＣＩＴＲＯＮ及有关的模拟结果，并对自适应意识系统开发中的有关问题作了进一步讨论。

大规模神经网络的混合结构和立体表示系统—HYBNOTATION

在文献［２４］中，我们提出了一个通用自适应神经网络框架ＧＡＦ，它具有许多优越性。但是，在利用神经网络模型构造具有特定功能的神经网络时，采用什么样的组织结构是很重要的。它决定着系统的代价和性能比。本文首先讨论了神经网络的自顶向下、自底向上和交互式三种基本结构及其局限性。然后提出了大规模神经网络的一个混合立体表示系统。接着通过两个实例，神经系统的反射弧和躯体感觉系统的定义，来说明上述混合立体表示系统对于神经网络微观及宏观结构描述的优越性以及如何用它来定义大规模神经网络的混合立体结构。

自然语言理解的应用

本文首先讨论了NLU系统的分类和组成。然后讨论了NLU在自动翻译、正文理解和生成以及NLU接口等领域中的应用。最后对NLU作了全面总结。

三维复杂表面形状的分数维分析和内插

分维理论近年来已有效地用于图像处理与分析以及计算机图形学领域.本文综述介绍分维理论的基本概念和几种有效的分维特征,这些特征是描述复杂图像(图形)的有用工具,并对抽取图像分维数D及其分布函数F(t)的算法和利用分维Brown函数进行图像(图形)内插的算法进行了归纳讨论.

关于神经系统自适应理论的研究

神经科学、心理学、人工智能和认知科学等学科的主要目标即是解释和模拟自然智能和人工智能。人脑是经过几十万年进化，或对自然界自适应过程的产物。因此，研究人脑的进化或自适应机理有极为重要的意义。本文首先讨论了目前所研究的一些核心问题及研究方法。然后从交叉学科的角度讨论了人脑神经系统的自适应理论。有关结果用规则形式给出以便于计算机或工程模拟。

关于第六代计算机的研究

八十年代后期,在第五代计算机、神经网络、语言学、生物学、脑科学、认知科学、现代光学等学科的研究方面均取得了重大进展。这为人们利用工程的手段进一步地制造接近于大脑的机器及模拟人类的高级智能行为奠定了基础。因此,日本、美国、欧洲共同体等发达国家及组织相继提出了以神经网络为核心的第六代计算机的总体或部分研究计划,并投入了大量资金和人力。预计该研究将会导致科学、社会及人类认识本身的一系列变革。本文讨论了第六代计算机的研究计划、目标、系统组成、软件系统及其与第五代计算机和人工智能的关系。最后总结目前的研究现状和存在的问题。

自然语言理解的研究与发展

本文回顾了自然语言理解的发展。然后重点讨论了其内容、步骤、关键问题及其解决方法和策略。

Experimental Studies of Artificial Conscious Systems

Human consciousness is the most interesting and mysterious phenomenon inthe world. In this paper, the results of the computational study and simulationof the conscious behaviour, such as the learning of 1anguage and image pat-terns, traditional conditioning, association, imagination and dream, have beenpresented. Based on these results, an experimental conscious system - CON-SCITRON, has been developed. Further discussion on development of artificialconscious systems is also provided.