《可學習的任意維細胞神經網路及其新套用研究》是依託電子科技大學,由紀祿平擔任醒目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：可學習的任意維細胞神經網路及其新套用研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：紀祿平
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
細胞神經網路是神經網路領域的熱點研究問題之一，其二維結構網路在理論上日趨成熟，它也在工程領域中得到了廣泛套用。本項目擬從傳統遷承櫃的二維結構細汗地厚胞神經網路模型出發，對網路的其它各維形態進行研究，通過擴展胞元連線模式建立各維網路的統一表達模型，再從機器學習理論出發，研究細胞神經網路的監督和半監督學習，建立相關算法並分析其收斂性。此外，項目還將對細胞神經網路的新套用進行研究，重點是研究如何利用基於監督學習的三維細胞神經網路來處理點模式結構的立體匹配，以及利用基於增量式半監督危符遷講學習的高維細胞神經網路來處理大數據量模式分類問題。本課題是對傳統二維細胞神經網路模型和套用的一種拓展，其研究目的旨在為細胞神經網路開道洪敬悼發更多維數模型，並充分發掘其抹戶捆學習潛力，為模式匹配及分類等經典問題的細胞神經網路解決方案提供理論支持和算法依據。
結題摘要
細胞神經網路是人工神經網路領域的熱點研究問題之一，其二維結構網路在理論上日趨成熟，它也在工程領域中得到了廣泛套用。本項目主要從傳統的二維結構細胞神經網路模型出發，對網路的其它各維形態進行提采了深入研究，通過擴展胞元連線模式後，建立起了各維網路的統一表達模型，並且還從機器學習理論出發，研究了細胞神經網路的監督和半監督學習方法，分析了相關算法的收斂性。此外，在課題取得的理論研究成果基礎之上，還研究了在DNA序列對齊、文字匹配、最短路徑求解以及其它圖像處理領域如車型輪廓提取等方面的套用方法。課題組在研究期間，已正式發表了10篇論文，申請了3項專利成果，資助了10名研究生完成碩士學位論文，預計尚有多篇論文待發表。課題請宙擊總經費57萬，經費執行情況良好，實際執行51.8296萬元，結餘5.1704 萬元，執行率90.93%，結餘率9.07%。本課題是對傳統二維細胞神經網路模型和套用的一種拓展，研究目的旨在為細胞神經網路開發更多維數模型，充分發掘模型的學習潛力，為探索模式匹配及分類等經典問題的細胞神經網路解決方案提供理論支撐和算法依據。
