异步工作方式下的GPS差分协议RTCM解析与应用

本文档主要探讨的是网络的异步工作方式，特别是针对GPS差分协议（RTCM电文）在人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）中的应用。首先，作者介绍了人工神经网络的基本概念，特别是在DHNN（Delay Hopfield Neural Network）中，网络的状态被定义为神经元集合的输出，用向量X=(x1, x2, ..., xn)T表示，而初始状态则由X(0)确定。神经元的状态通过转移函数f(netj)更新，其中f()通常采用符号函数sgn(netj)，当netj>=0时输出为1，否则为-1。 在网络的运行过程中，采用异步工作方式，这意味着在每个时间步骤，只有一个神经元i按照公式6.1进行状态调整，其他神经元保持不变。这种串行计算方式有助于控制信息的传播和处理效率。净输入netj由连接权重wij和邻居神经元状态的线性组合决定，wij和wij之间的关系通常是wij=0且wij=wji。 文章特别提到了GPS差分协议，这是一个用于提高全球定位系统（GPS）精度的技术，通过接收来自多个基准站的信号，可以减少误差并提供更精确的位置信息。在实际应用中，可能将这种差分技术融入到ANN中，以优化位置跟踪或者提高导航系统的性能。RTCM电文则是这种差分服务的数据传输格式，它可能被用来调整网络中的权重或输入，以反映实时的环境变化。 此外，本文还提及了一本名为《人工神经网络教程》的教材，该书由韩力群编著，旨在为控制与信息类专业的研究生以及智能科学技术专业的本科生提供学习材料。书中不仅涵盖了理论知识，还包括了基本原理的阐述、设计应用方法和实际案例分析，以帮助读者更好地理解和掌握人工神经网络。该教材的编写原则注重易懂性和逻辑性，以便初学者能够顺利入门。 最后，文中提到的科学研究表明，科学和技术的发展遵循着与人类共生的规律，科学的目的是辅助人类，技术的进步则是模仿人的思维方式。这与人工神经网络的设计理念相呼应，即通过模拟人脑的神经网络结构和功能，实现智能化的信息处理和决策支持。