《非對稱人工神經網路的研究及其套用》是依託廈門大學，由趙鴻擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：非對稱人工神經網路的研究及其套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：趙鴻
- 依託單位：廈門大學
- 申請代碼：A2503
- 批准號：10475067
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2005-01-01 至 2007-12-31
- 支持經費：22（萬元）
項目摘要
研究具有聯想記憶功能的非對稱人工神經網路的一般理論和設計方法，動力學和統計性質，以及在漢字識別方面的套用。把神經網路的設計問題看成是限制性最最佳化問題來處理，尋找能夠設計給定對稱度的非對稱神經網路的設計規則，研究神經網路模型的特性功能和非對稱度的關係，研究非對稱網路對於隨機的模式和有關聯的模式存儲特性的異同，尋找特別適合於漢字識別的設計方法和參數區。非對稱神經網路模型更加接近生物神經網路的特點，這方面系統的理論和方法還很缺乏，我們的初步研究已表明非對稱模型具有比對稱模型更有意義和價值的特性，最重要的特性是非對稱網路可以完全消除偽記憶模式，從而使得人工神經網路並行處理信息的特點有效發揮。這一項目首次提出設計用於模式存儲和識別的非對稱模型的一般規則，把系統功能和網路的對稱度聯繫起來，並且有可能促成神經網路方法在漢字識別等領域的實用化。因此對於人工神經網路理論的完善和實用具有重要意義。
