论文摘要
双权值神经网络是王守觉院士在基于连接主义网络理论上提出的一种新型神经网络,双权值神经网络具有二个权值的神经网络,由它构成的前馈型神经网络是一个性能优越的函数逼近网络。目前,已广泛应用于人脸检测、语音识别、蛋白质结构预测等领域。 本文首先回顾了人工神经网络研究的发展历史与现状;概述了神经网络的一些基本概念和理论;描述了双权值神经网络的数学模型、特性及其算法。然后,对神经网络的函数逼近理论进行了分析与总结。 本文提出了一种双权值神经网络的构造性算法,并证明了其有效性。该算法的核心思想是先在网格上找到极值点,然后将它们投影到坐标轴上以获得一个合适的2-phase的基函数,并将这些基函数组合成双权值网络的基函数。本章从理论高度证明了该方法能够构造出满足给定条件下双权值神经网络,其隐节点数几乎最少。 本文还从双权值神经网络的结构出发,提出了一种基于双权值神经网络的非特定人连续数字语音识别的算法。该算法首先根据实际连续数字语音的各不同数字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区,得到了较为满意的识别结果。从实验结果看出,在相同训练样本条件下,基于双权值神经网络的语音识别方法的正确识别
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