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《华南理工大学》 2011年
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基于网格的神经网络计算平台研究与应用

詹勋昌  
【摘要】:人工神经网络是由大量神经元广泛互连而成的复杂的非线性运算系统,是对人脑的简化和模拟。由于现实情况的复杂性以及理论尚未成熟,每一种神经网络都存在各自的缺陷,或只适用于解决某一特定的问题。为了模仿人脑的复杂功能,有必要把各种类型的神经网络组织起来形成一个大规模混合神经网络。然而,进行大规模混合神经网络的计算需要超强的计算能力,这在很大程度上限制了人们对神经网络进行更深入的研究。 为了解决这个问题,作者实验室研发了一个小型网络系统LabGrid,并以LabGrid为中间件实现了一个基于网格的神经网络计算平台HNetCP,在HNetCP实现了BP和RBF两种神经网络。本文将在HNetCP上实现更多的神经网络算法,利用这些算法可以方便地将各种神经网络应用到不同的场合。论文的主要工作及创新成果如下: 1.为HNetCP实现了多种神经网络算法:SOFM网络、LVQ网络、LAM网络、Hopfield网络、ART网络和遗传算法等。加上HNetCP原有的BP和RBF两种模型,可以方便地使用各种神经网络算法进行应用开发。 2.针对传统BP算法存在的缺陷,利用遗传算法对BP网络进行改进,提出一种新的遗传BP神经网络。 3.结合BP、RBF和LVQ三种网络模型,提出了一种新的混合神经网络分类系统。利用集成网络的泛化能力和不同网络模型之间的差异性,该系统能够自组织地选择最优的网络结构。同时通过HNetCP将混合神经网络并行分布式地运行在实验室网格系统LabGrid上,有效地提高了运行效率。实验表明该系统具有很好的的分类能力,也证明了利用大规模混合神经网络模拟人脑的某些功能是可行的。 4.给出HNetCP在实际应用中的两个例子。首先我,利用遗传BP网络进行图像的分割和识别,利用Hopfield网络进行图像的复原,实现了身份证号码的识别。然后,利用神经网络模拟机器人的大脑,用遗传算法对神经网络进行演化,使机器人具备了在未知环境中躲避障碍物的能力。通过这两个例子可以看出,HNetCP在实际中具有很好的应用价值。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP183

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