【彩色光学神经网络研究】黄达诠副教授.pdf

浙江大学硕士学位论文摘要本项目研究具有彩色信号处理能力的光学神经网络系统,首次提出并建立了多状态、多阔值Hofield神经网络实现方法及自调整机制,并在此基础上建立了10×1016 状态神经网络光学系统和软、硬件辅助系统。网络系可编程、自适应的光学神经网络系统,以编程的方式自由调节空间光互连结构.采用Hebb学习规则,用相应的颜色代表神经元的状态,实现了对简单彩色图象的联想和记忆。计算机模拟和光电系统的实验结果表明,该网络具有容错率高(50 以上)、收敛速度快和收敛稳定性好等特点。

浙江大学硕士学位论文目第一章绪论 S1概述人工神经网络的构成与分类 81光学神经网络研究的兴起 1本项目的研究内容及意义,第二章多状态、多阀值神经网络计算理论 S2概论 s2联想记忆离散Hopfield神经网络模型 s2多值Hopfield神经网络模型 S2-D多值Hopfield神经网络模型第三章计算机模拟S3算法分析 3程序框图.第四章彩色光学神经网络实验系统总体设计方案,第五章系统软、硬件设计,S5学习算法和权值矩阵设计 5多媒体图象采集系统及原序这本書是想給動力技學校高電工程創造學習指導的第一次試。動力技學校的學生在學習高電工程一課時必應用他們自己的講筆記或一系列的工業大學的教科書,這就使他們的工作複雜化了。本書的作者們是榮獲列寧動章的莫斯科莫洛托夫力能學院的教師們,他們知道高電壓工程一课的教學大和莫斯科力能技術學校學生的知識水平,就給自己提出了填充這個空白和辑力能技術學校高電作著們完全識到這一任務的巨,艳不為已經全面的完成了這個任務.教學法的觀點來看,無疑地,本書一系列的间题逃得不充分而且不完善。如蒙者赐教,不勝感(請按下列、第二篇和第八章是爾盖也夫(A.C.CepreeB)寫的.

浙江大学硕士学位论文这样一种M一P模型,可以用非线性特性加布尔运算实现计算,刻化网络各单元的动态变化现在看来,这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型,它初步实现了外加刺激在该网络中作用的表达 M一P模型中赋予形式神经元的功能是弱的,但网络的计算能力是巨大的。这种巨大的计算潜力在于网络中可以有足够多的结点,结点简丰富的联系,以及结点的并行计算能力.1949年心理学家D.Hebb提出突触联系效率可变的假设41。他认为学习的过程发生在突触,突触的联系强度随其前后神经元的活动而变化.根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。