類神經(jīng)網(wǎng)路介紹-閱讀頁
2024-10-14 19:38本頁面
【正文】 何使機(jī)械人的手臂更加穩(wěn)定。 ? 在廣大範(fàn)圍的研究領(lǐng)域，許多其他應(yīng)用方式正在加緊腳步實(shí)驗(yàn)中。 類神經(jīng)網(wǎng)路的應(yīng)用，除了上述幾個(gè)領(lǐng)域以外，它尚可應(yīng)用於各式各樣的金融分析上，或訊號(hào) (signal) 的分析，它可做生化中困難圖案分類工作一樣的好。 ? 十、類神經(jīng)網(wǎng)路與影像處理 ? 影像處理 ? 影像處理的目的，是由影像處理的結(jié)果為圖形辨認(rèn)提供一套完整又是最有效的資料，以便作進(jìn)一步的分析。然而人造的影像系統(tǒng)則必須經(jīng)由取樣 (sampling)及量化 (quantization)的過程取得數(shù)位影像。 (2)影像所含雜訊太多，就需要 去雜訊 (noise removal)的手續(xù)。此外，研究範(fàn)疇上包括：影像轉(zhuǎn)換(image transform)、影像還原 (image restoration)、影像編碼 (image encoding)等等。 ? 影像處理可能應(yīng)用的領(lǐng)域如下： ? 影像的分類： 包括 Fourier積分轉(zhuǎn)換函數(shù)、某特定轉(zhuǎn)換函數(shù)、知名的影像特徵萃取演算法、數(shù)位影像處理技術(shù)等等。 ? 目標(biāo)的自動(dòng)鑑別： 印鑑、指紋、或是軍事上的目標(biāo)物。典型的圖形修補(bǔ)實(shí)驗(yàn)，是將訓(xùn)練網(wǎng)路的圖案同時(shí)出現(xiàn)在網(wǎng)路的輸入端和輸出端，直到被訓(xùn)練網(wǎng)路能在目標(biāo)輸出端產(chǎn)生與輸入端相同的圖形為止。另外，目前尚有使用結(jié)合式記憶體所建造的神經(jīng)計(jì)算光學(xué)系統(tǒng)。在分類的技術(shù)上面，1988年 Glover博士曾比較過費(fèi)氏 (fisher)線性鑑別 (linear discriminate, FLD)、逆?zhèn)骶W(wǎng)路 (backpropagation work, BPN)、Counterpropagation work(CPN)三種分類的方法，一般來說，逆?zhèn)骶W(wǎng)路的性能比上述其他兩種方法來得好。分割影像時(shí)還有一些基本要求：分割手續(xù)的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該有齊一性 (uniformity)、相鄰兩區(qū)域齊一性分割時(shí)須有一個(gè)普遍的準(zhǔn)則。所以在不久的未來，以類神經(jīng)網(wǎng)路的平行資訊處理技術(shù)，勢(shì)必將與逐次資訊處理、人工智慧、專家系統(tǒng)、模糊邏輯 (fuzzy logic)等結(jié)合，產(chǎn)生出更有彈性的電腦 ? 目前的電腦基本上只是一個(gè)高速可程式化計(jì)算器，它真正能做的只是加減乘除及邏輯運(yùn)算。因此人類可以輕易做到的事，如圖形和語音辨認(rèn)，現(xiàn)在的電腦都沒有辦法輕易的達(dá)成，這也形成了自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)的重大障礙。而這個(gè)新一代的電腦模式有著如下的優(yōu)點(diǎn)： ? l 類神經(jīng)網(wǎng)路的組成單元能夠像真正的腦神經(jīng)元一樣，具備資訊儲(chǔ)存等基本功能，並且能組織成像腦神經(jīng)系統(tǒng)一樣具有平行處理和分散儲(chǔ)存功能的構(gòu)造，因此類神經(jīng)網(wǎng)路不但能高速進(jìn)行計(jì)算，也具有強(qiáng)健容錯(cuò)的潛力。 ? l 和 Fuzzy及專家系統(tǒng)等人工智慧技術(shù)與比較之下，類神經(jīng)網(wǎng)路在數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)方面有著非常扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，而不是一個(gè)強(qiáng)烈依靠經(jīng)驗(yàn)法則才能運(yùn)作的方法。 ? 類神經(jīng)網(wǎng)路和傳統(tǒng)電腦最大的不同之處在於類神經(jīng)網(wǎng)路具有學(xué)習(xí)的能力。但是如果使用類神經(jīng)網(wǎng)路，我們只要把若干個(gè)正常樣品的及有瑕疵的樣品交給的類神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)，類神經(jīng)網(wǎng)路就有可能根據(jù)這些樣本自行找出判斷這種銲接點(diǎn)是否有瑕疵的準(zhǔn)則。 在基礎(chǔ)研究方面，已成功發(fā)展了數(shù)種類神經(jīng)網(wǎng)路的訓(xùn)練及工資料前處理方法。舉例而言目前與高雄榮民總醫(yī)院合作發(fā)展一套智慧型的型態(tài)鑑別系統(tǒng)來判斷肺癌腫瘤單發(fā)性結(jié)節(jié)的良惡性。 ? l 根據(jù)過去的臨床經(jīng)驗(yàn)及合適的數(shù)學(xué)方法，建立演算法來求取並選擇能用以區(qū)分單發(fā)性結(jié)節(jié)良惡性的各項(xiàng)特徵變數(shù)值。 ? l 測(cè)試類神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng)的判斷正確率，並將此結(jié)果和有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師的判斷結(jié)果相互比較。 ? l 動(dòng)態(tài)簽名生物認(rèn)證方法。 ? l 田口式的特徵變數(shù)萃取法。 ? l 小波訊號(hào)處理方法 ? l 類神經(jīng)網(wǎng)路委員會(huì)的設(shè)計(jì)方法 經(jīng)過多年的學(xué)習(xí)，我們相信類神經(jīng)網(wǎng)路在未來的產(chǎn)業(yè)及人類生活中會(huì)扮演越來越重要的角色。希望這種事不會(huì)在臺(tái)灣
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