《神經網路編碼解碼方法的研究》是依託西南交通大學,由靳蕃擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:神經網路編碼解碼方法的研究
- 項目類別:面上項目
- 項目負責人:靳蕃
- 依託單位:西南交通大學
- 批准號:69472017
- 申請代碼:F0101
- 負責人職稱:教授
- 研究期限:1995-01-01 至 1996-12-31
- 支持經費:5.5(萬元)
《神經網路編碼解碼方法的研究》是依託西南交通大學,由靳蕃擔任項目負責人的面上項目。
《神經網路編碼解碼方法的研究》是依託西南交通大學,由靳蕃擔任項目負責人的面上項目。項目摘要由於金屬和陶瓷力學性能和熱物理性能的極大差異,陶瓷顆粒增強金屬基複合材料的熱衝擊性能應該得到重點關注。本項目通過巨觀測量,微觀觀察...
除了把神經網路直接用於圖像壓縮之外,還可以把神經網路同傳統的圖像壓縮編碼算法相結合,構成許多間接套用神經網路的圖像編碼方法。但是,目前人工神經網路的工作原理還不清楚,神經網路的圖像編碼方法的研究目前僅處於一個初級階段,需要解決的...
神經編碼(英語:neural coding)是一個和神經科學相關的領域,研究外界刺激與特定的神經元或者神經元組合之間的電生理學關係,以及這些神經元組合電活動之間的關係。感覺信息與其它信息,都是由腦中的生物神經網路來承載與呈現,基於這個...
因此,本課題擬探討具有高糾錯性能的結構化多進制LDPC碼的新構造方法,並力圖基於神經網路和基因算法設計特定於多進制情況下的LDPC解碼算法。對於水下無線套用建立相應的信道模型,進行仿真和理論分析,獲得多進制LDPC碼的套用研究成果。在此...
對循環神經網路的研究始於二十世紀80-90年代,並在二十一世紀初發展為深度學習(deep learning)算法之一,其中雙向循環神經網路(Bidirectional RNN, Bi-RNN)和長短期記憶網路(Long Short-Term Memory networks,LSTM)是常見的循環神經網路...
項目研究過程中,我們通過交叉套用計算智慧型的各種其基本方法,創建了新的智慧型信息傳輸模型及框架,採用有限域上布爾函式的實現方法,在網路信息安全、高性能編碼、快速解碼和信息加解密等方面取得了一批既有理論價值又有套用前景的成果。通過...
與此同時,稀疏編碼等由於能自動從數據中提取特徵也被套用於深度學習中。基於局部數據區域的卷積神經網路方法近年來也被大量研究。釋義 深度學習是機器學習的一種,而機器學習是實現人工智慧的必經路徑。深度學習的概念源於人工神經網路的研...
④同時進化結構及權值時,採用遺傳算法對網路結構有較大的約束。基於進化規劃的進化神經網路 採用進化規划進化神經網路具有一些明顯的好處:① 進化規劃直接採用表現型進行操作,不但省略了遺傳算法複雜的編碼及解碼操作,而且避免了交叉運算元和...
他們在不等保護能力編碼和糾突發錯編碼、軟判決解碼和Trellis解碼、神經網路、通信序列設計和多用戶通信等研究領域中作出了令人矚目的成績。主要論著 1 靳蕃.資訊理論與編碼方法.北京:中國鐵道出版社,1990.2 靳蕃.組合設計與編碼.成都:...