【摘 要】
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该文主要包括以下内容:人工神经网络的协同性研究.从协同学角度看,人工神经网络是由大量相互作用、相互关联的神经元组成的协同系统.在神经网络中我们引入了序参量的概念,以
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该文主要包括以下内容:人工神经网络的协同性研究.从协同学角度看,人工神经网络是由大量相互作用、相互关联的神经元组成的协同系统.在神经网络中我们引入了序参量的概念,以描述人工神经网络宏观状态的变化,并胜通过离散Hopfield神经网络的联想记忆过程研究了序参量的变化.混沌时间序列的神经网络应用研究.对于混沌系统单变量时间序列,介绍了相空间重构方法,提出了用人工神经网络计算混沌时间序列Lyapunov指数谱的方法,这种方法就有较高的计算精度,需要的数据点较少,因而具有较强的实用性.利用人工神经网络还研究了混沌时间序列的长期预测和多步预测问题.神经网络用于混沌系统的长期预测时,虽然不能准确地预测时间序列的数值,但能够很好地预测混沌系统的吸引子结构;当用于多步预测问题时,直接预测方法的预测结果要比迭代方法更好.
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