识别时序数据的观测值的识别设备及方法

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识别时序数据的观测值的识别设备及方法

时间:2019-11-26本站浏览次数:272

       

识别时序数据的观测值的识别设备及方法

本发明公开一种用于学习时序数据的学习设备,包括基于时序数据的观测值以自组织方式更新时间序列模式存储网络的学习单元,该网络包括多个节点,每个节点具有表示时序数据的时序模式的时间序列模式模型。

图13是识别部分的框图;

更具体而言,优胜节点确定器42从形成存储在存储部分5中的时间序列模式存储网络的节点中,确定具有来自分数计算器41的最高分数的节点,作为优胜节点。优胜节点确定器42给权重确定器43提供表示优胜节点的信息。

由多个节点组成,每个节点具有表示时序数据的时序模式的时间序列模式模型;在第二时

Prediction,IEEETrans.NeuralNetworks,VOL.4,NO.4,pp.558-569,1999)的论文中进行描述。

存储部分5存储时间序列模式存储网络,以及时间序列模式存储网络的参数依靠

计算机程序可以被临时或者永久性地存储在可移动的记录介质311中,例如软磁盘、光盘只读存储器(CD-ROM)、磁光盘(M0)、数字通用盘(DVD)、磁盘或者半导体存储器。可移动的磁盘311被提供于所谓的压縮介质中。

学习数据存储单元31中的新的时序数据,以及确定存储在存储部分5中的时间序列模式存

图7说明了图2的学习部分4的结构。

用户而后发音,以及作为响应于该发音的语音数据的输入数据从输入部分101提供到数据处理器103。数据处理器103提供响应于该发音由用户所指定的输出数据给输出部分102。机器人响应输出数据,例如输出合成声音,采取行动。

发明内容

根据本发明的实施例,基于时序数据的观测值以自组织的方式更新时间序列模式

在SOM中,输出层具有多个节点,以及输出层的每个节点被提供有表示与输入层的连接度的连接权重。如果连接权重用作向量,可以执行向量量化学习。更具体地说,从S0M的输出层节点中,具有在作为连接权重的向量和作为学习数据的向量之间的最短距离的节点被定义为优胜节点。执行向量的更新,以便作为优胜节点的连接权重的向量接近于作为学习数据的向量。在优胜节点附近的节点的连接权重也被更新,以便该连接权重稍微靠近学习数据。在学习过程正在进行时,节点安排在输出层中,以便具有作为连接权重的类似向量的节点彼此靠近,同时彼此不类似的节点彼此远离。相应于包含在学习数据中的模式的映像因此被组织。当学习在进行中时,生成相应于包含更接近的类似节点(也就是,具有作为连接权重的类似向量的节点)的学习数据的映像。这个过程被称为自组织。

当重复地提供没有加入正确应答标记的时序数据时,学习部分4执行无监督的学

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