基于SA-ANN的认知机制建模与识别优化算法

作者：陈树婷; 谭大鹏^*

来源：电子学报, 2018, 46(08): 2011-2019.

• 认知过程
• 机制建模
• 信息加工
• 人工神经网络
• 模拟退火

人脑认知过程机制建模是人工智能研究领域的重要方向,当前基于统计模板分析与反向传播神经网络(BP-ANN)的认知方法在聚类计算与知识理解方面存在不足.针对上述问题,提出了一种基于模拟退火神经网络(SAANN)的认知过程机制建模方法.对人脑认知物理过程及其基本特征进行了分析,建立了面向认知过程的SA-ANN推理模型.提出了一种改进的模拟退火神经网络(ISA-ANN)识别优化算法,对认知过程信息特征提取、知识学习训练等关键环节进行了模拟研究.设计了认知过程机制算例,开发了相应的原型软件系统,对理论结果进行了验证.结果证明,该方法具有较好的聚类性能,可以针对具体测试对象进行准确识别,能够得到相对精确的认知演化规律.

• 单位
  杭州医学院; 浙江工业大学