【混沌神经元与神经网络在模糊推理等方面的应用及分形图像压缩方法的研究】房育栋.pdf

摘要本论文紧紧围绕当今神经网络的一些研究热点和高倍率图象压缩方法进行研究,主要分成两个部分.论文的第一部分是有关神经网络的理论研究,第二部分是有关分形图象压缩方法的研究 1.首次对Freeman等人提出的规范形神经网络模型进行研究,分析它的特性,证明它是一个Winner-Take-All竟争学习的工作方式,并提出了,A参数的选择及其相轨迹情况,该部分对构造混沌 2.将神经网络同模糊系统结合,从函数映射关系来分析似然推理的三段论形式,结合似然推理的公理化约束,证明了该映射关系为连续形式。然后构造带有判决层的前馈三层神经网络,并提出具体的学习推理算法来实现。

basedon integral action,so it is easy toberealized byhardware(Seethesixthchapte 6.Moreover,this thesisalso doessomeresearchworksuch aspropose high-orderSOMnetwork anditslearning algorithm,applieswavelet toimage compression,Keyword:Fractal,Chaos,Neural Network,FuzzyInference.

TravelingScalesmanProblem) V 第一节遗传算法的起源第二节遗传算法的生物基础第三节遗传算法的基本方法第四节遗传算法的详细评论第五节遗传算法的特点第六节遗传算法的应用 6旅行商问题(TSP 6八皇后问题(EQP—EightQueenProblem)第七节遗传算法用于调整神经网络 7.