一种新的基于RNN簇吸引子的模式流识别方法研究
基本信息
批准号：60405002
项目类别：青年科学基金项目
资助金额：21.00
负责人：曾志刚
学科分类：
依托单位：中国科学院合肥物质科学研究院
批准年份：2004
结题年份：2007
起止时间：2005-01-01 - 2007-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：谭明亮,赵温波,方海涛,孙丙宇,郭璘,孙战里,赵仲秋,韩俊华
关键词：
连接权空间划分模式流识别吸引子RNN簇学习算法
结项摘要
本项目将研究具有多个指数稳定的平衡点或多个周期解等吸引子的递归神经网络(RNN)、不确定RNN、随机RNN、RNN簇. 针对学习算法在处理实际问题时出现的缺点，研究如何利用RNN、RNN簇的吸引子来缩小训练样本的范围，结合学习算法或不使用学习算法来确定RNN簇连接权.综合运用微分不等式、代数理论、微分比较原理、随机分析等数学方法与理论，合理划分RNN簇连接权空间，调整吸引子从无序(混沌)到有序，或从非理想状态到理想状态，进而对多个独立离散模式和连续模式流、随机模式和随机模式流进行记忆和识别.在获得大量成功地提取和识别的模式的基础上，初步建立起用RNN簇吸引子来记忆和识别各种具体模式(包括生物信息中各种模式的提取和识别)的理论体系..本课题的研究，将力争拓广神经网络和模式识别的研究方法，并试图开创一些新的研究方向.其深入研究将对神经网络和模式识别的研究产生一定的推动作用.
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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