模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

模糊极大极小算子神经元网络的图灵等价性

将模糊Zadeh算子的定义域作了扩充,并重新定义为模糊极大极小算子,使其满足交换律、结合律和零元律.在此基础上提出一种模糊极大极小算子型神经元网络模型,符合一般模糊算子型神经元网络的定义.与传统的Zadeh算子型模糊神经网络相比具有较强的映射能力.详细证明了用该模糊极大极小算子神经元网络可以计算与图灵机等价的部分递归函数,从而表明模糊极大极小算子神经元网络的计算能力等价于图灵机.将传统神经元M-P模型神经网络的图灵等价性推广到模糊神经元网络.     

面向行为识别的人体空间协同运动结构特征表示与融合

针对人体执行动作时不同身体部位之间的协同关系,提出了基于人体空间协同运动结构特征的行为识别方法。首先度量人体不同部位对完成动作的贡献度,并将不同部位的贡献度转变为协同运动结构特征模型。然后利用模型无监督、自适应地对不同身体部位的运动特征进行约束。在此基础上借鉴跨媒体检索方法JFSSL对不同模态的特征进行特征选择与多模态特征融合。实验表明,所提方法在自建的行为数据库上明显提高了开放测试的识别率,且计算过程简便,易于实现。