自联想神经网络在主分量提取中的应用-基于jlink v9.5

"基于自联想神经网络的主分量提取方法-jlink v9.5原理图，验证可用" 本文主要探讨了一种基于自联想神经网络的主分量提取方法，该方法在智能信息处理领域有着广泛的应用。自联想神经网络是一种特殊的两层网络结构，其设计目标在于实现输入数据的高效编码和解码。网络模型包含输入层、隐藏层和输出层，其中输入和输出层节点数量相同，而隐藏层的节点数量少于输入层。 在自联想神经网络中，输入信号通过连接权重矩阵传递到隐藏层进行压缩处理，然后再通过另一组权重矩阵重构至输出层。这个过程可以表示为一系列线性变换，如式(10.1.26)、(10.1.27)和(10.1.28)所示，它们描述了网络中信息的流动路径。通过训练网络，可以找到最优的权重矩阵 ŵ 1 和 ŵ 2，使得输入信息在隐藏层被有效地压缩，并在输出层能精确重构。 特别地，当网络训练完成并达到最优状态时，权重矩阵满足特定的关系，如式(10.1.29)和(10.1.30)所示，其中 U p 是输入协方差矩阵的特征向量构成的矩阵，T 是一个非奇异矩阵。这些公式揭示了神经网络如何利用主成分分析（PCA）的思想，通过学习输入数据的主成分来实现数据的降维和特征提取。 智能信息处理技术是一门涵盖了多种先进算法的学科，包括模糊集合、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络、进化计算、混沌信息处理、分形信息处理等。本书《智能信息处理技术》由王耀南主编，详细介绍了这些领域的基础理论和最新技术。书中不仅覆盖了智能信息处理的理论知识，还结合实际应用案例，旨在帮助读者理解和掌握这些技术的实际运用。 这本书适合作为自动化、计算机应用、人工智能、图像处理与模式识别、智能控制与信息处理等相关专业的研究生和高年级本科生教材，同时也可供相关领域的工程技术人员和科研工作者参考。通过阅读此书，读者能够了解到当前国内外在智能信息处理领域的研究成果，并具备将这些技术应用于实际问题的能力。