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多重改进型指数双向联想记忆模型及其在多证据推理中的决策性能
被引量:
5
1
作者
陈松灿
蔡骏
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第11期1184-1188,共5页
提出了多证据推理中采用神经网络来模拟信念组合学习的方法 .网络由多个改进型指数双向联想记忆模型(Ie BAM)构成 ,并且共享一个输出来同时进行多证据不确定性的管理 .文中证明了多重 Ie BAM(Multi- Ie BAM)的稳定性 ,讨论了在多条证据...
提出了多证据推理中采用神经网络来模拟信念组合学习的方法 .网络由多个改进型指数双向联想记忆模型(Ie BAM)构成 ,并且共享一个输出来同时进行多证据不确定性的管理 .文中证明了多重 Ie BAM(Multi- Ie BAM)的稳定性 ,讨论了在多条证据同时提交网络后的多数规则 .理论和实验都证明了多数因子比 Wang所提模型更紧凑、更严格 ,从而可保证在受一定程度的干扰下 ,专家们仍能做出正确决策 .最后所给出的模拟例子的结果与直觉推理相吻合 .
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关键词
神经网络
指数双向联想记忆
决策
多证据推理
下载PDF
职称材料
多证据推理Hopfield神经网络在PIV数据后处理中的应用
被引量:
2
2
作者
吴龙华
唐洪武
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期406-408,共3页
在对人脑判别PIV错误矢量方式进行模拟的基础上,建立了错误矢量识别的多证据推理Hopfield神经网络模型,并通过数值试验对该网络模型的功能进行了验证.试验结果表明,该网络模型具有较强的识别能力,可以识别出所有的错误矢量.
关键词
多证据推理
HOPFIELD神经网络
PIV
数据处理
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职称材料
多重加权改进型指数双向联想记忆网络及其决策性能
被引量:
1
3
作者
陈松灿
蔡骏
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期1200-1203,共4页
CCWang等作者利用指数双向联想记忆模型 (eBAM) ,构造了由多个eBAM构成的多重eBAM(Multi e BAM)信念组合模型 ,使之可模拟多个专家的投票表决决策 ,并获得了Multi eBAM在各eBAM具有同等权威度条件下的决策性能 .本文在此基础上 ,通过对...
CCWang等作者利用指数双向联想记忆模型 (eBAM) ,构造了由多个eBAM构成的多重eBAM(Multi e BAM)信念组合模型 ,使之可模拟多个专家的投票表决决策 ,并获得了Multi eBAM在各eBAM具有同等权威度条件下的决策性能 .本文在此基础上 ,通过对各eBAM引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度 ,推广了Multi eBAM .进一步借助陈所提出的改进型eBAM(IeBAM) ,构建了相应的多重加权改进型eBAM(Multi WIeBAM)信念组合模型 ,获得了此推理模型在同、异步方式下的决策性能及多专家不同权威度下的多数投票因子 ,使之更符合实际的多数表决决策 .理论分析表明Multi WIeBAM所获得的多数投票因子优于Multi WeBAM的多数投票因子 ,即前者较后者具有更紧致的下界 .实验结果也表明了Multi WIeBAM的性能要优于Multi WeBAM .
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关键词
决策
多证据推理
加权
联想记
神经网络
eBAM
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职称材料
题名
多重改进型指数双向联想记忆模型及其在多证据推理中的决策性能
被引量:
5
1
作者
陈松灿
蔡骏
机构
南京航空航天大学计算机科学与工程系
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第11期1184-1188,共5页
基金
国家自然科学基金!(6 970 10 0 4)
文摘
提出了多证据推理中采用神经网络来模拟信念组合学习的方法 .网络由多个改进型指数双向联想记忆模型(Ie BAM)构成 ,并且共享一个输出来同时进行多证据不确定性的管理 .文中证明了多重 Ie BAM(Multi- Ie BAM)的稳定性 ,讨论了在多条证据同时提交网络后的多数规则 .理论和实验都证明了多数因子比 Wang所提模型更紧凑、更严格 ,从而可保证在受一定程度的干扰下 ,专家们仍能做出正确决策 .最后所给出的模拟例子的结果与直觉推理相吻合 .
关键词
神经网络
指数双向联想记忆
决策
多证据推理
Keywords
evidence reasoning, neural networks, exponential bidirectional associative memory, decision making
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多证据推理Hopfield神经网络在PIV数据后处理中的应用
被引量:
2
2
作者
吴龙华
唐洪武
机构
河海大学水利水电工程学院
出处
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期406-408,共3页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(50425926)
教育部科学技术研究重点资助项目(104103)
文摘
在对人脑判别PIV错误矢量方式进行模拟的基础上,建立了错误矢量识别的多证据推理Hopfield神经网络模型,并通过数值试验对该网络模型的功能进行了验证.试验结果表明,该网络模型具有较强的识别能力,可以识别出所有的错误矢量.
关键词
多证据推理
HOPFIELD神经网络
PIV
数据处理
Keywords
multi-evidence reasoning
Hopfield neural network
PIV
data processing
分类号
TV131.66 [水利工程—水力学及河流动力学]
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职称材料
题名
多重加权改进型指数双向联想记忆网络及其决策性能
被引量:
1
3
作者
陈松灿
蔡骏
机构
南京航空航天大学计算机科学与工程系
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第8期1200-1203,共4页
基金
国家自然科学基金 (No .6970 1 0 0 4 )
南京大学软件新技术国家重点实验室基金项目
文摘
CCWang等作者利用指数双向联想记忆模型 (eBAM) ,构造了由多个eBAM构成的多重eBAM(Multi e BAM)信念组合模型 ,使之可模拟多个专家的投票表决决策 ,并获得了Multi eBAM在各eBAM具有同等权威度条件下的决策性能 .本文在此基础上 ,通过对各eBAM引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度 ,推广了Multi eBAM .进一步借助陈所提出的改进型eBAM(IeBAM) ,构建了相应的多重加权改进型eBAM(Multi WIeBAM)信念组合模型 ,获得了此推理模型在同、异步方式下的决策性能及多专家不同权威度下的多数投票因子 ,使之更符合实际的多数表决决策 .理论分析表明Multi WIeBAM所获得的多数投票因子优于Multi WeBAM的多数投票因子 ,即前者较后者具有更紧致的下界 .实验结果也表明了Multi WIeBAM的性能要优于Multi WeBAM .
关键词
决策
多证据推理
加权
联想记
神经网络
eBAM
Keywords
Computer simulation
Decision making
Expert systems
Inference engines
Mathematical models
Neural networks
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多重改进型指数双向联想记忆模型及其在多证据推理中的决策性能
陈松灿
蔡骏
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2000
5
下载PDF
职称材料
2
多证据推理Hopfield神经网络在PIV数据后处理中的应用
吴龙华
唐洪武
《河海大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
下载PDF
职称材料
3
多重加权改进型指数双向联想记忆网络及其决策性能
陈松灿
蔡骏
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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