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信息化 13

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包含不同尺度子网络的模块化神经网络同步转换 Research Article

黄卫芳1,杨利建1,詹璇1,付子英2,贾亚1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1458-1470 doi: 10.1631/FITEE.2300008

摘要：时间延迟和耦合强度是影响神经网络同步的重要因素。本文利用霍奇金—赫胥黎（HH）神经元模型构建一个包含不同尺度子网络的模块化神经网络，即小尺度随机网络通过化学突触与大尺度小世界网络单向连接。研究发现，时间延迟在网络中诱发了多个同步转换。当时间延迟是单个神经元放电周期的整数倍时，耦合强度增加也促进网络同步化。考虑到模块化网络中不同位置的时间延迟可能具有不同作用，我们探讨子网络之间以及子网络内部的时间延迟对模块化网络同步的影响。我们发现，当子网络内同步良好时，两个子网络内部时间延迟增加会诱发其自身出现多个同步转换。此外，小尺度网络的同步状态会影响大尺度网络的同步。进一步发现，两个子网络之间的时间延迟诱导模块化网络的同步转换，但对接收信号的子网络内的同步基本无影响。通过分析两个子网络之间的相位差，我们发现模块化网络出现同步转换的机制是相位差的周期性变化。

关键词：霍奇金—赫胥黎神经元；模块化神经网络；子网络；同步；时间延迟

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过程神经元网络的若干理论问题

何新贵,梁久祯

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 40-44

摘要：

文章提出一种过程神经元模型，其输人为与时间有关的函数或过程，它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型，给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型，即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续性定理，逼近定理，计算能力定理等。

关键词：过程神经元网络函数逼近能力计算能力连续性

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基于神经网络模型的舰面流场仿真算法

孙文胜,林明

《中国工程科学》 2003年第5卷第5期页码 76-79

摘要：文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。

关键词：流场有限元神经网络

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神经元之间的相位同步和能量平衡 Research Article

谢盈1,姚昭1,马军1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1407-1420 doi: 10.1631/FITEE.2100563

摘要：在一类简单的神经元电路不同支路嵌入光电管和热敏电阻来设计一种功能性神经元。通过光电管的光电流和流经热敏电阻的通道电流可以控制神经元电路的场能量。神经元的放电模态同时依赖于外界光照和温度。在不同的光照和温度刺激下，两个功能神经元存在能量差。因此，在场能量传递和交换过程中神经元之间开始建立突触连接并相互耦合。我们提出两种规则来讨论神经元之间突触耦合增强问题，神经元之间的能量差控制着神经元之间突触耦合强度的增长和突触电流变化，且神经元之间的同步有利于维持神经元之间的能量平衡。第一类规则类似于饱和增益法，即神经元在达到完全同步之前其突触耦合强度以恒定的增益周期性增长。第二类规则指出神经元突触耦合强度以恰当的增益呈现指数型增长，直到神经元之间达到能量平衡。两个不同的神经元在突触耦合增强的过程中可以实现相位同步。两个完全相同的神经元即使在噪声环境下，神经元耦合突触按照第二类规则增长强度依旧可以有效实现完全同步和能量平衡。

关键词：哈密顿能量；耦合同步；突触增强；神经元电路

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基于感受野编码的多神经元决策脉冲神经网络 Article

Yong-qiang MA, Zi-ru WANG, Si-yu YU, Ba-dong CHEN, Nan-ning ZHENG, Peng-ju REN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 139-150 doi: 10.1631/FITEE.1700714

摘要：人类对信息的处理主要依赖数十亿个神经元构成的复杂神经网络，信息传输通过神经元释放电脉冲信号实现。本文提出一个名为MD-SNN的脉冲神经网络模型，其具有以下3个主要特点：（1）使用感受野模型对图片编码，产生相应脉冲序列；（2）随机选取脉冲序列中部分脉冲作为每个神经元的输入信号，并以这种方式模拟生物神经元的绝对不应期;（3）使用多组神经元对输出结果作出共同决策。我们在手写数字数据集（MNIST）上对MD-SNN进行测试，结果表明：（1）不同大小感受野对图像分类结果有显著影响；（2）由于MD-SNN模型引入了生物神经元绝对不应期特征，同时增加的学习层神经元极大缩短了训练时间，因此有效降低了过拟合概率，与引入绝对不应期与增加学习层神经元的SNN模型相比，图像分类准确率提高了8.77％；（3）与其他SNN方法相比，MD-SNN对图像分类更加有效——与卷积神经网络（CNN）相比

关键词： Tempotron；神经元模型；感受野；高斯差分；图像翻转；图像旋转

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脉冲型惯性双向联想记忆神经网络新解 Research Articles

Chaouki AOUITI, Mahjouba Ben REZEG, Yang CAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第2期页码 324-339 doi: 10.1631/FITEE.1900181

摘要：探究了具有混合时滞和脉冲效应的惯性双向联想记忆神经网络。该研究为类似系统的反周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定性提供了新的实用条件。

关键词：惯性神经网络；反周期解；全局指数稳定；脉冲；时变延迟；双向联想记忆

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基于神经网络的虚拟企业跟踪评价系统

王硕,唐小我

《中国工程科学》 2003年第5卷第4期页码 65-69

摘要：

设计虚拟企业跟踪评价指标体系，建立神经网络跟踪评价模型。结果表明，它比传统的方法简便、准确，具有广阔的应用前景。

关键词：虚拟企业神经网络跟踪评价系统

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应用神经网络进行短期负荷预测

罗枚

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 77-80

摘要：

以某地区购网有功功率的负荷数据为背景，建立了３个BP神经网络负荷预测模型———SDBP，LMBP 及BRBP针对传统的BP算法具有训练速度慢，易陷入局部最小点的缺点，采用具有较快收敛速度及稳定性的L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法进行预测，使平均相对误差有了很大改善，而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合，提高网络的推广能力。

关键词：短期负荷预测人工神经网络 L唱M算法贝叶斯正则化算法优化算法

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气辅注塑成型注气压力的模糊神经网络控制研究

欧长劲

《中国工程科学》 2007年第9卷第5期页码 27-32

摘要：

针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求，设计了具有５层结构的模糊神经网络控制器和控制算法，利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化，对系统３段压力控制的仿真分析，验证了模糊神经网络控制模型的可行性，控制效果良好。

关键词：气体辅助注射成型模糊神经网络注气压力控制

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高频真空木材干燥的模糊神经网络控制方法研究

姜滨,孙丽萍,曹军,周正

《中国工程科学》 2014年第16卷第4期页码 17-20

摘要：在木材高频真空联合干燥过程的理论分析基础上，针对神经网络方法建立的木材干燥模型，设计了木材干燥模糊控制器和模糊神经网络控制器。对模糊控制和模糊神经网络两种控制方法进行了仿真实验，结果表明模糊神经网络方法控制效果更好，如温度上升快，控制精度高，稳定性好。模糊神经网络控制方法对实现木材干燥过程的全自动控制具有重要研究意义。

关键词：高频真空木材干燥模糊神经网络

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基于神经网络的建筑工程造价预测研究

聂规划,刘平峰,何柳

《中国工程科学》 2005年第7卷第10期页码 56-59

摘要：

采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性

关键词： BP神经网络建筑造价预测

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一种BP神经网络的改进方法及其应用

李宏刚,吕辉,李刚

《中国工程科学》 2005年第7卷第5期页码 63-65

摘要：

针对BP神经网络中学习因子取值小、收敛性好但训练时间长，学习因子取值大、权值变化剧烈但可能导致振荡的情况，提出了一种修正学习因子的方法，即给学习因子前加一比例因子，在网络权值调整过程中自动调整学习因子的大小，使网络训练时间短，而且收敛效果较好。

关键词：神经网络改进算法仿真

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基于人工神经网络的多处损伤加筋板剩余强度预测

杨茂胜,陈跃良,郁大照

《中国工程科学》 2008年第10卷第5期页码 46-50

摘要：

用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习，将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比，结果表明，ANN法预测值与实验值吻合得最好最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测，结果发现，在其他参数不变的情况下，不管是双筋条还是三筋条加筋板，剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低，随韧带长度的增加而成线性增加

关键词：神经网络多处损伤加筋板剩余强度

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王旭娜,谭清美

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-980 doi: 10.1631/FITEE.1900236

摘要：当前深度学习推荐大多利用深度神经网络针对一些辅助信息建模，且在建模过程中根据输入数据类别，分别采用多条映射通路，将原始输入数据映射到潜在向量空间。然而，这些深度神经网络推荐算法忽略了不同类别数据间的联合作用可能对推荐效果产生的潜在影响。针对这一问题，本文提出一种基于多类别信息联合作用的前馈深度神经网络推荐方法——深度联合网络，以解决隐性反馈的推荐问题。

关键词：神经网络；深度学习；DAN；推荐

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可见光波段的深度衍射神经网络 Article

陈航, 冯佳楠, 江闽伟, 王逸群, 林杰, 谭久彬, 金鹏

《工程（英文）》 2021年第7卷第10期页码 1485-1493 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.032

摘要：深度衍射神经网络（D²NN）是其中一项具有里程碑意义的研究工作。D²NN在太赫兹波段通过3D打印进行神经网络的物理固化。鉴于太赫兹波段下存在的粒子间耦合限制和材料损耗，本文将D2NN的应用波段延展至可见光波段，并提出了包括修订公式在内的一般理论，解决了工作波长、人工神经元特征尺寸和加工制备之间的矛盾。

关键词：光计算光学神经网络深度学习光学机器学习深度衍射神经网络