基于神经网络zisc的模式识别系统

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1、基于神经网络ZISC的模式识别系统[基于神经网络ZISC的模式识别系统]摘要：首先介绍人工神经网络ANN实现技术的历史、现状和发展，着重分析RBF网络的原理及其建立在超大规模集成电路基础上的硬件神经网络的设计方法，基于神经网络ZISC的模式识别系统。然后，介绍一种新的硬件神经网络技术ZISC的工作原理和应用。最后，以ZISC036芯片为例，实现一个模式识别系统。关键词：人工神经网络ZISC超大规模集成电路径向基函数模式识别引言当前对人工神经网络ANN（ArtificialNeutronNetelhart用多层前馈网的反向传播学习算法（BackPropagation）成功地解决了感知器不能

2、解决的"异或"问题及其它的识别问题，计算机论文《基于神经网络ZISC的模式识别系统》(..)。他们的突破打消了此前人们由于简单线性神经网络感知功能的有限而产生的，使ANN成为了新的研究热点。之后，新的网络结构和新的学习算法层出不穷，目前常见的都已达到几十种。在这些神经网络中，径向基函数RBF（RadialBasicFuction）网络由于具有强大的矢量分类功能和快速的计算能力，在非线性函数逼近等方面，特别是模式识别领域，获得了广泛的应用，从而成为当前神经网络研究中的一个热点[4]。模式识别是人工智能经常遇到的问题之一。其主要的应用领域包括手写字符识别、自然语言理解、语音信号识别、生物测量

3、以及图像识别等领域。这些领域的共同特点都是通过对对象进行特征矢量抽取，再按事先由学习样本建立的有代表性的识别字典，把特征矢量分别与字典中的标准矢量匹配，根据不同的距离来完成对象的分类。以识别手写数字为例，字典中有由学习样本建立的10个标准矢量（代表0～0），把从识别对象中抽取的特征矢量分别与这10个标准矢量匹配，矢量间距离最短的就说明别对象与这个标准矢量的分类最接近，进而识别出其表示的数字。模式识别过程中，产生一个具有代表性的、稳定且有效的特征矢量分类匹配策略，是补偿变形、提高识别率的有效途径，如何确定分类器是识别系统成功的关键。可以说，模式识别的本质就是分类，就是把特片空间中一个特定的

4、点（特征矢量）映射到一个适当的模式类别中。传统的模式识别分类都是基于串行处理的匹配策略：首先由学习样本建立识别基元（字、词、音、像素）的标准矢量识别字典，取取的特征矢量顺序与字典中的标准矢量计算区别得分；最后根据概率做出决策，输出识别结果。当模式类别很大时，识别速度会下降得很快，而近年来，用RBF网络解决这方面的问题得到了很好的效果。理论模型要求发展神经网络型计算机来实现，但迄今为止，这方面的工作限于条件还主要集中在传统计算机的软件模拟实现上。大多数学者认为，要使人工神经网络更快、更有效地解决更大规模的总是，关键在于其超大规模集成电路（VLSI）硬件的实现，即把神经元和连接制作在一块芯片

5、[1][2][3][4]基于神经网络ZISC的模式识别系统2　　第2篇WTO与企业财务管理　　〖预览〗一、入世后财务管理环境的变迁对财务管理的影响　　任何企业的财务活动和财务管理都是在一定环境和条件下展开的，人世后企业财务管理环境的变迁必定会对企业财务管理产生极大的影响，主要表现在以下几个方面：　　（一）金融市场变化的影响。加入WTO之后，根据《服务贸易总协定》的基本要求及与有关WTO成员国达成的双边协议，我国将逐步放松外资金融机构准人的范围和区域限制。越来越多的外资金融机构进入我国，必将使我国金融市场发生全面而深远的变化，呈现出一些新的特征，从而对企业筹资投资产生极大的影响。第一，金融

6、市场规模的扩大、资金供给的增加和金融工具的不断创新，为我国企业筹资、投资和规避风险提供了多种可供选择的组合方式。第二，金融创新丰富了金融工具品种，拓展了金融服务范围，但同时也派生出利率风险、汇率风险、表外风险等新的风险，使金融风险进一步加大，规避风险将成为人世后企业财务管理面临的最重要课题之一。第三，国内外金融市场竞争的加剧，促使我国金融机构建立现代企业制度的步伐进一步加快，金融机构自律性管理将进一步加强，国家对金融市场的监管也将进一步规范，必将便金融市场配置资源的功能得以更加有效地发挥。这样，无论什么性质的企业在金融市场都将处于公平竞争的地位，只能凭借其良好的经济效益、看好的市场前景与

7、持续高速的增长而获得资金，况且企业筹资有时还要……基于神经网络ZISC的模式识别系统3　　第3篇浅谈利润管理的合理性　　〖预览〗由于现实不成熟的社会经济环境及人们对假账的深恶痛绝，“利润管理”被习惯上理解为非善意的利润操纵。的确在现阶段“利润管理成为一个很消极的词汇，但是凡事都有它的另一面，利润管理也有它的合理性，就象纳税筹划与偷税一样，虽然其目的都是为了节约税费支出，但其实现目的的手段截然不同：前者合法合理，是一种较高水平的理财行