作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判...
稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响.为能更好地把握其发展规律,本文以...
压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维...
多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性,是一种新的统计图像感知与识别方法.文中以变换域系数的统计相关性描述为中心,以模型的设计和应用的开展为两翼,深入分析了...
本文旨较系统地评述继小波理论后,新近发展起来的具有变革意义的脊波理论的发展沿革、研究现状、应用前景和存在的问题。在信号处理、数据压缩、模式识别、统计估值等领域,获得对某些函数类的高的非线性逼近能力是至关...
得益于数据规模与机器算力的增长,深度学习技术正取得空前繁荣。然而,深度学习擅长在预设的封闭环境,为特定任务找到有用的数据表示,在结构、处理和功能上距离人类智能仍有较大差距。类脑智能旨在模拟人脑神经元的运行...
本文评述人工免疫系统的历史、研究现状和进一步发展的方向 .着重论述人工免疫系统的机理、算法和应用 ,总结了免疫算法的一般步骤 ,比较了其与神经网络、进化计算以及一般确定性优化算法的异同 .在总结人工免疫系统存...
多尺度几何分析旨在构建最优逼近意义下的高维函数表示方法 .本文以二维函数的非线性逼近为主线 ,分析了推动多尺度几何分析发展的深刻数学和生理学背景 ,综述了图像多尺度几何分析方法的最新进展及存在的问题 ,指出了...
关键词: 多尺度几何分析 / 小波变换 / Bandelet变换 / 脊波变换
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从神经网络、统计估计、逼近论、调和分析等角度研究了多变量目标函数的逼近问题 ,评述了这些工具的逼近效率和能力 ,同时研究和评述了脊波 (Ridgelet)的发展现状及应用前景 ,并指出了这一领域研究的有关问题以及在信...
本文讨论了新近得到迅速发展的进化计算与遗传算法这一新的计算智能前沿领域的进展,指出了有关研究方向。
焦李成 保铮 《系统工程与电子技术》 1995年06期 期刊
支撑矢量机为小样本模式识别提供了一新的途径 ,但其支撑矢量的选择相当困难 ,也成为其应用的瓶颈问题 .对此 ,本文提出了一种能够预先选取支撑矢量的方法———中心距离比值法 .该方法在不影响支撑矢量机的分类能力情...
系统地评述了多用户检测及独立分量分析(ICA)的新近进展,分析了各算法的特点,并且在此基础上提出了两类基于ICA算法和前馈神经网络结构的多用户检测方法.理论分析和仿真实验表明,在不同的通信信道中,ICA方法在性能上有...
子波理论被认为是傅里叶分析的重大突破,它已成为当今从应用数学到信号与图象处理等众多领域的研究热点。本文综述了子波分析这一前沿领域的发展现状,评述了它的最新进展(包括离散与连续子波变换、快速子波算法及应用...
“智能科学与技术”本科特色专业建设的实践与探讨 CNKI文献
本文以西安电子科技大学"智能科学与技术"本科特色专业建设为背景,结合四年来教育和研究的具体发展和实践,详细介绍了该专业的课程体系、教学方法以及师资队伍等方面的建设进展。
本文介绍了电流模式方法的基本概念和电流模式信号处理集成电路的积木块,回顾了其研究的历史和新近的进展,讨论了电流模式信号处理的基本原理,指出了电流模式信号处理的前沿研究及发展趋势。
AI的引入使计算机科学取得了惊人的成就,而作为AI最活跃的分支——专家系统的迅速发展和成功应用使AI从学科研究走向实际应用取得了重大突破。然而,专家系统的发展遇到知识获取“瓶颈”、“窄台阶”等因难以及现代数字...
本文介绍了神经网络的基本概念和主要特征,回顾了神经网络研究的历史及其复兴动力。文中讨论了神经计算机和生物存储器的基本原理,并对该前沿研究作了评述。
现在量子和人工智能一样,已变成了国家的战略。按照习近平主席"四个面向"的要求,我们也需要在国际的前沿领域去学习和做一些工作。现有硬件的发展有局限性。其中量子计算是采用不同的计算模式的一种途径,量...
基于上下文分析的无监督分层迭代算法用于SAR图像分割 CNKI文献
基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特...