基于复杂性层级结构的神经网络组合研究

摘要：

大脑大量的神经细胞数量和复杂的联系是处理信息的物质基础.由于包含神经元数量太少,现存各类人工神经网络难以胜任更加复杂的工作.复杂性理论的层级结构提供了以简单基本系统组建大规模系统的基本方法.神经解剖学关于大脑分区、分层、脑细胞垂直柱的概念,为构建基本子系统和实现子系统之间的连接提供了启示.在此基础上,以单个神经网络作为垂直柱单位的模拟,建立了组合神经网络的模型.基于这种可以包含大量神经元的模型,将有可能发展出适用于大规模信息处理的人工神经网络.

关键词：复杂性、层级结构、垂直柱、信息处理、人工神经网络

所属期刊栏目：4

分类号：TP389(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2235-2236,2245