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一种支持动态自主学习的知识表示结构--语义神经网络

     

摘要

分别分析了传统的语义网络和人工神经网络方法在知识表示方面的特点和不足,提出了将两者结合起来构建具有语义单元和神经单元双重机能的语义神经单元的设想.以此为基础,构造出具有全连通结构的语义神经网络,给出了网络的权值学习方法及概念单元的语义联想机制,从而形成自主学习与语义联想相统一的集成化知识表示结构.它既能对概念语义及其关联关系进行直观、准确的表示,同时又对概念语义的联想、学习和更新等过程提供统一的支持平台.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》|2006年第19期|29-3134|共4页
  • 作者单位

    第二炮兵工程学院204教研室,西安,710025;

    西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室,西安,710072;

    西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室,西安,710072;

    西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室,西安,710072;

    西安建筑科技大学理学院,西安,710055;

    第二炮兵工程学院204教研室,西安,710025;

    西北工业大学现代设计与集成制造教育部重点实验室,西安,710072;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    激活扩散模型; 语义神经单元; 语义神经网络; 语义联想;

  • 入库时间 2023-07-24 17:05:23

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