毕业设计(论文)译文

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1、发展一个微创约束图像识别神经网络摘要：人工神经网络的应用还没冇达到的承诺在他们的行政法理论的时期，已经有许多小型应用，和技术已被广泛地应用，但还没有真正的自治系统显示，能够真正复杂的学习或复杂的行为。多次失败的原因将在更早的承诺，原因，因此人工神经网络是不再像从前作为时尚，则是约束，是放在神经网络模型的设计师，拥冇固定建筑、动力学和学习规则被应用在方式,來防止除了一小部分的全面最合适的潜力成为的处境。这里的神经网络模型，论证了生长和活动是为了将有限的设计和使用演化法发展工作系统最适合特定的任务。网络模型的设计是生产线，广泛生

2、物似是而非的吸收与释放，模块化、激素和行为的模型selfdetection允许行为发展阶段的反馈。该方法仍在发展，但是有效的工作已经被证实,当应用于一个测试的例子。constraint-minimisation方法的应用问题的光学字符识别中，并J1开发能力，论证了快速、准确的能力在该地区。设计开发的系统对模拟相结合的视觉和咅频输入，如何回应这些输入通过音频输出，用来开发反馈机制。通过这个方法，演化的网络己经成为能模仿音频输入和经过一段时间的训练、正确地冋应的视觉输入没有声音提示。被认为是不可避免的，有些设计规范，因此约束，是

3、为了发展网络。问题就在于识別网络组件和设计参数，这是必需的关系，不同形式的系统。一旦这种已经达到这样一种方式，系统的设计那样灵活是可行的，然后是曲的初始设计使用的定义与健身的能力并做岀反应的受体（模仿咅频输入输出视觉止确。该系统的组成及参数，已经被认定为必要的系统包括下列事项：•节点（参数包括节点位置、内部化学物质含量，输入活化和输出激活）•突触（参数包括输入和输出节点识别、接权、类型和内部化学物质含量）•建筑（包括考虑模块化、连接、模块维空间和模块数量）•节点发展（I大I素包括节点增长和节点播放）•突触的发展（因素包括突触

4、的增长和突触播放）•激索密度（这是受扩散率、密度不均，节点和突触的激索分泌）在这里开发的应用述不利用所有这些的考虑（明确地,节点和突触的增长和去除不进行）。网络的发展进化发生在四个时期先后更复杂的输入和输岀的要求。系统的最终目标是提供了一种基地半自治的进一步发展神经网络学习系统能够与现实世界的相互作用的。关键字：图像识别;神经元网络;模块化，演化计算。简介设计一个成功的神经网络演化系统却让人捉摸不透，为解决与系统的具体问题，但还没能提供一般的解决方案。Nolfi和帕里(2002)讨论各种各样的方法，在进化可采用人工神经网络的

5、认识，从变异连接权的发展个人的体系结构和学习策略。特别是，任何系统，能捉供一个网络，可以generalise必须避开制约的设计以满足这个问题。因此，研究人员必须参数识别每内意义的神经网络，然后识别哪些其它因素会影响他们。然后就可以的关系的方式表达允许的进化而來的，和网络可以作为初始化的模块化体系和形成网络输入可以处理。Dinerstein孙俐。(2003)强调需要有模块化在神经网络能够执行复杂的工作光学字符识别技术(OCR)中是一个共同的目标，人工智能，阅读能力的手写的文件里的角色或鉴定了真实的情况，如汽车number.pl

6、ates,非常有用。Avi-Itzhak(1995),Guyon(1991),Gatos孙俐。(1993)和LcCun孙俐。(1990)在别人，应用神经网络光学字符识别中。OCR技术能力的发展就是用在这里展示作为目标的能力，神经网络方法使用。此外模仿，一种行为中常见的动物,将会是别人的系统的目标。培训方法，用丁•必须尽可能灵活，允许不同类型的学习。为了建立一套系统,能避免或至少最小化设计约束的条件下，灵活性的程度内的内在系统必须足以包含广泛范围的设计为可能。比较不同的神经网络算法用于OCR技术(的问题Smagt货车德国,19

7、90)表明，学习和确诊率较敏感的网络结构和变化的训练方法。然而，它是不可能避免提及方面Z设计，所以这个规格必须十分普遍。一造型方法提供了已经被认定为实现能力的非常广泛的数学函数是利用前馈神经网络建立对象。在这部作品屮，相互作用的参数利用神经网络，这是模仿演变提供一个系统,能学习。参数,有或没有关系及地点，这些参数输入输出部分是唯一给设计规范系统。其余保持灵活。方法必须使用好几个因素在设计一种基于神经网络的体系，通过进化。这些通常可以广泛分成零件设计、组件动力学、网络体系结构，演化法和网络训练算法。2.1网络零件设计尽管网络设

8、计必须尽可能总必须给予一定的设计规范，以便开始从某些地方冒岀來。下面的系统组成、参数和功能已经被认定为必要和积分系统的设计，每个组件受到一系列其他：节点•位置一固定・内部因素-受节点内部因素激活，输入输出活化、当地的激素密度・输入激活-影响突触连接，激活•输出活化-影响密封输入活化、节点内