基于总和增量调制的比特流人工神经元和感知器的FPGA实现(英文)

为了解决传统的多比特数字方法在实现人工神经网络时所存在的硬件规模过于庞大的问题,提出了一种基于总和增量(ΣΔ)调制的比特流人工神经网络硬件实现方法.在FPGA中实现了比特流加法器、乘法器、阈值函数单元和全数字ΣΔ调制器,并采用这些比特流运算单元构建了比特流人工神经元.用实现逻辑函数功能和线性分类器的方法验证了比特流人工神经元的功能.基于比特流人工神经元的带预处理结构的比特流感知器被证明具有非线性分类的能力.比特流人工神经元实现所使用的FPGA资源表明比特流人工神经网络硬件实现技术可以显著地减少人工神经网络对硬件资源的需求.     

上市公司财务困境预警比较分析——基于Logistic回归和多层感知器的方法

回顾上市公司财务预警问题的研究情况。选取35家被特别处理的上市公司和35家未被特别处理的上市公司作为样本,从20个初始财务指标中筛选出4个作为预测指标,使用Logistic回归分析和多层感知器两种方法,建立模型进行财务预警分析。结果表明:多层感知法对财务困境的预警效果要好于Logistic回归法,两种方法对特别处理前1年的预警能力良好,对前2年和前3年的预测能力下降迅速,为了提高财务困境的预测能力,提出"过程监管"的新监管策略。     

基于神经网络的医院拥堵情况研究

为了对医院的拥堵情况进行评价预测,解决当下“看病难,找床位难”的问题。本文依据华西医院提供的病人的相关信息作为样本数据,构建了基于人工神经网络的医院病人住院时间评估预测模型,为医院有效地掌握相关信息并合理地配置床位等资源提供了借鉴意义,可用于医疗服务效率的评价。     

Human-centered modeling for style-based adaptive games

This letter proposes a categorization matrix to analyze the playing style of a computer game player for a shooting game genre. Our aim is to use human-centered modeling as a strategy for adaptive games based on entertainment measure to evaluate the playing experience. We utilized a self-organizing map （SOM） to cluster the player＇s style with the data obtained while playing the game. We further argued that style-based adaptation contributes to higher enjoyment, and this is reflected in our experiment using a supervised multilayered perceptron （MLP） network.     

如何把握“情在笔先”

正生:一写景,我就心慌。东一句西一句,怎么办?师:景,包括很多——如四季轮回、春华秋实,日月星辰、风雨雷电,宇宙之大、昆虫之微等,它们不以你我的意志和情感而转移或改变。如果咱们平时不自觉地对此关闭各种感知器官,听而不闻,视而不见,在习作中就会出现言之无物、闭门造车等现象。生:那就是要平时多观察。生:除了观察还要注意什么呢?特别是写的时候,我怎么才能写得有层次呢?     

MLP网络递推最小二乘反向传播学习算法的研究

自从Bumelhart提出了训练多层感知器网络的反向传播学习算法以来,人们改变了对多层感知器网络难以训练学习的悲观认识，从而使多层感知器网络的处境大为改观。近年来，人们已将BP算法成功地应用于语音识别、图象处理等领域。然而，在实际应用中，BP算法训练多层网络存在如下几个问题：     

基于神经网络的数字广播信号无线定位算法(英文)

为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别.     

一类非线性感知器的设计与应用

本文设计出一类比传统感知器更加接近实际的生物感知器,根据相应的学习规则,它能够成功的执行非线性分类任务。根据突触连接的不同,如纯兴奋突触连接或等比率的兴奋与抑制突触连接,考虑三种不同的模型,得出相应的决策支持界。应用所得的学习规则,此类单层感知器也能够执行非线性的分类任务,如异或问题(XOR)的解决。     

基于BP算法的多层感知器网络原理及程序实现

针对已有的三层感知器工作原理,通过增加多个隐层的方法,将其扩展成为基于BP算法的多层感知器网络;利用单、双极性Sigmoid函数的性质和多元函数的偏导数求导法则,推导出了多层感知器网络工作原理,并且给出BP算法的编程步骤;最后的实例证明了本文算法的有效性.