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yo-yo运动的振荡神经网络控制 被引量:3
1
作者 金惠良 袁德虎 +1 位作者 叶骞 谢文华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期1939-1942,共4页
在分析简单的振荡网络基本构成基础上,提出了一种用振荡神经网络对yo-yo运动实现闭环控制的具体构架.给出了系统中所采用的神经网振荡器——抑制性锁相环、开关信号发生器和机器臂参考信号发生器等环节的数学模型.建立了实现yo-yo运动... 在分析简单的振荡网络基本构成基础上,提出了一种用振荡神经网络对yo-yo运动实现闭环控制的具体构架.给出了系统中所采用的神经网振荡器——抑制性锁相环、开关信号发生器和机器臂参考信号发生器等环节的数学模型.建立了实现yo-yo运动闭环控制的实时控制系统,并通过实验对该控制方法进行验证.结果表明,振荡神经网络实现yo-yo运动闭环控制的方法是可行的. 展开更多
关键词 振荡神经网络 中枢模式发生器 yo-yo运动
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振荡神经网络的建模与动态联想记忆
2
作者 周曙 余英林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第5期73-77,共5页
本文提出一种全程耦合映射格子式的振荡神经网络模型,该模型具有丰富的非线性动力学行为,在其联想记忆的数值模拟中,观察到同步振荡和时空混沌现象。该网络的动态特性有助于区分具有相同吸引子的不同模式。
关键词 神经网络 联想记忆 建模 振荡神经网络
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一种振荡神经网络和动态联想记忆
3
作者 冯久超 周曙 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期532-537,共6页
关键词 振荡神经网络 动态联相记忆 神经网络
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Van der Pol振荡神经网络的联想记忆
4
作者 袁晓 廖晓峰 《空军工程学院学报》 CSCD 1997年第4期36-39,共4页
首先扼要介绍了用于联想记忆和模式识别的协同学标准模型,以及求解Van der Pol方程的慢变幅值和旋转波近似计算方法。在理解分析H.Haken提出的Van der Pol振荡神经网络理论基础上,简化了H.Haken... 首先扼要介绍了用于联想记忆和模式识别的协同学标准模型,以及求解Van der Pol方程的慢变幅值和旋转波近似计算方法。在理解分析H.Haken提出的Van der Pol振荡神经网络理论基础上,简化了H.Haken关于该网格具有联想记忆功能的复杂论证过程。 展开更多
关键词 协同学 联想记忆 范德堡方程 振荡神经网络
全文增补中
一种采用振荡器神经网络的CASA计算模型语音分离算法 被引量:3
5
作者 胡光锐 虞晓 茅晓泉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第11期1640-1644,共5页
基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,在仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA改进模型语音分离算法结构 .文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤 .讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和... 基于听觉现象分析 (CASA)模型的基本原理 ,在仅有单通道输入混合语音信号时 ,采用振荡器神经网络 ,提出了一种 CASA改进模型语音分离算法结构 .文中利用一个实例说明了新算法的具体实现步骤 .讨论了新算法机构中语音听觉外围处理部分和分割神经网络处理部分 .通过上述两个部分的处理可以将输入混合语音信号在时频域上分割为若干有听觉感知意义的语音听觉感知成分分段 Segments,以便于新算法后续处理部分中语音 Segments的聚类和分离重构输出处理 ,最终完成语音分离任务 . 展开更多
关键词 语音分离 听觉现象分析 振荡神经网络 听觉感知成分分段 CASA模型 语音识别
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基于振荡型混沌神经网络的智能信息处理研究 被引量:3
6
作者 余群明 王耀南 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期401-407,共7页
提出了振荡型混沌神经网络的结构模型和动力方程 ,证明了该网络的稳定性和 Hopf分支的必要条件 ,得到了在三维模式空间中的轨迹 ,利用功率谱密度分析了重迭函数的波形 .试验结果表明输入模式在靠近和远离记忆模式两种情况时 ,网络具有... 提出了振荡型混沌神经网络的结构模型和动力方程 ,证明了该网络的稳定性和 Hopf分支的必要条件 ,得到了在三维模式空间中的轨迹 ,利用功率谱密度分析了重迭函数的波形 .试验结果表明输入模式在靠近和远离记忆模式两种情况时 ,网络具有不同的信息处理能力 . 展开更多
关键词 振荡型混沌神经网络 智能信息处理 混沌轨迹 极限环
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ART2神经网络在手写体汉字识别中的应用 被引量:6
7
作者 黄戈祥 陈继荣 《计算机仿真》 CSCD 2006年第7期153-156,共4页
该文提出了一种基于神经网络的手写体汉字识别方法,该算法充分利用神经网络的自适应学习能力。ART2网络通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无教师无监督的自学习。其学习过程是自组织的实时学习,... 该文提出了一种基于神经网络的手写体汉字识别方法,该算法充分利用神经网络的自适应学习能力。ART2网络通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无教师无监督的自学习。其学习过程是自组织的实时学习,能够迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。考虑到Gabor滤波器具有优良的方向性,该算法采用Gabor特征作为字符特征。Gabor特征反映字符的空间分布特征,而且可以组合成高维矢量,特别适用于汉字识别这大型模式识别场合。实验结果显示,该算法对测试样本识别正确率达到94%,比其他方法[1-4]更准确、更可靠。 展开更多
关键词 手写体汉字识别 自适应振荡神经网络 特征提取 模式识别
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夹尾刺激对大鼠背外侧前额叶和杏仁核神经网络振荡的影响 被引量:1
8
作者 张忠楠 王美美 +3 位作者 江楠 孙睿琦 王邦安 汪萌芽 《皖南医学院学报》 CAS 2018年第6期511-515,共5页
目的:同步记录大鼠背外侧前额叶(DLPFC)和杏仁核(amygdala)细胞外电活动和外周生理指标,分析神经网络振荡和探究伤害性刺激的影响。方法:取成年SD大鼠12只,同步记录DLPFC亚区岛叶无颗粒皮质背部(AID)和杏仁核亚核基底外侧杏仁核(BLA)的... 目的:同步记录大鼠背外侧前额叶(DLPFC)和杏仁核(amygdala)细胞外电活动和外周生理指标,分析神经网络振荡和探究伤害性刺激的影响。方法:取成年SD大鼠12只,同步记录DLPFC亚区岛叶无颗粒皮质背部(AID)和杏仁核亚核基底外侧杏仁核(BLA)的细胞外电活动、心电和呼吸肌肌电,分析神经网络振荡并观察夹尾刺激后各项指标的变化。结果:①夹尾刺激时AID和BLA的放电频率可逆性升高(P<0.05);②夹尾刺激时AID和BLA的低频振荡(delta,theta)能量减弱(P<0.05),高频振荡(gamma,fast)能量仅有增强趋势(P> 0.05),且都在刺激后恢复;③夹尾刺激后两核团间delta、theta、fast振荡的相位锁值都比刺激前降低(P<0.05);④夹尾刺激加快了心率(P<0.05)、呼吸频率(P<0.01),刺激后呼吸频率逐渐恢复。结论:夹尾刺激能使AID和BLA的兴奋性增强,但使两核团间的相位同步程度减弱,这可能与伤害性刺激引起的负性情绪有关。 展开更多
关键词 背外侧前额叶 杏仁核 神经网络振荡 伤害性刺激
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基于初级视觉皮层的同步振荡目标检测模型 被引量:1
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作者 余波 刘献容 张立明 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期725-734,共10页
提出一种基于初级视觉皮层的目标检测模型。该模型只采用方位选择性细胞和皮层内水平连接等V1基本单元 ,它以链码表示的目标轮廓作为知识 ,允许该知识以时间脉冲的形式控制V1区内神经细胞的动态活动 ,使与知识轮廓形状相符合的轮廓内的... 提出一种基于初级视觉皮层的目标检测模型。该模型只采用方位选择性细胞和皮层内水平连接等V1基本单元 ,它以链码表示的目标轮廓作为知识 ,允许该知识以时间脉冲的形式控制V1区内神经细胞的动态活动 ,使与知识轮廓形状相符合的轮廓内的细胞进入同步振荡状态 ,实现对视野中特定目标轮廓的识别。计算机仿真结果表明 ,在较高级皮层的“知识”控制之下 ,初级视觉皮层结构上实现简单的目标检测是可行的。 展开更多
关键词 初级视觉皮层 同步振荡神经网络 目标检测模型
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基于耦合势能衍射检测的改进DCNON分割算法
10
作者 闵玉堂 胡海 +1 位作者 王芙蓉 陈田 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1994-1997,共4页
分析了动态耦合振荡神经网络(DCNON)的数学模型和工作原理,以及在图像分割应用中的不足;根据振荡神经网络的动力学特点,借鉴机械波传播模型,提出一种基于耦合势能衍射检测的改进DCNON图像分割算法,通过改进动态耦合振荡神经网络框架和... 分析了动态耦合振荡神经网络(DCNON)的数学模型和工作原理,以及在图像分割应用中的不足;根据振荡神经网络的动力学特点,借鉴机械波传播模型,提出一种基于耦合势能衍射检测的改进DCNON图像分割算法,通过改进动态耦合振荡神经网络框架和改善算法结构来提高DCNON的运算效率。通过MATLAB对改进DCNON算法的仿真,对比原始分割算法,验证了改进算法有效地压缩了运算时间。 展开更多
关键词 图像分割 振荡神经网络 衍射检测 耦合势能
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彩色图像球空间中改进DCNON分割算法的研究
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作者 闵玉堂 胡海 +1 位作者 王芙蓉 陈田 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第7期287-290,295,共5页
提出一种基于改进振荡神经网络的彩色图像分割方法。该方法将彩色图像从RGB的三维笛卡尔空间转换到球坐标空间,去除由光照和纹理引起的背景噪声,构成平滑的相位灰度图;将相位灰度图影射到动态耦合振荡神经网络的二维平面上;利用改进结... 提出一种基于改进振荡神经网络的彩色图像分割方法。该方法将彩色图像从RGB的三维笛卡尔空间转换到球坐标空间,去除由光照和纹理引起的背景噪声,构成平滑的相位灰度图;将相位灰度图影射到动态耦合振荡神经网络的二维平面上;利用改进结构的算法对相位灰度图进行分割,得到稳定、快速和可靠的分割结果。 展开更多
关键词 图像分割 球空间 振荡神经网络 衍射检测
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Synchronization of Phase Oscillators in Networks with Certain Frequency Sequence
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作者 冯媛媛 吴亮 朱士群 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2014年第3期329-333,共5页
Synchronization of Kuramoto phase oscillators arranged in real complex neural networks is investigated. It is shown that the synchronization greatly depends on the sets of natural frequencies of the involved oscillato... Synchronization of Kuramoto phase oscillators arranged in real complex neural networks is investigated. It is shown that the synchronization greatly depends on the sets of natural frequencies of the involved oscillators. The influence of network connectivity heterogeneity on synchronization depends particularly on the correlation between natural frequencies and node degrees. This finding implies a potential application that inhibiting the effects caused by the changes of network structure can be bManced out nicely by choosing the correlation parameter appropriately. 展开更多
关键词 SYNCHRONIZATION Kuramoto phase oscillators natural frequency node degree
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