Método de red neuronal para procesamiento de señales

El método de procesamiento de señales de la red neuronal es el siguiente:

1. Los datos originales pueden tener una gran cantidad de datos y dimensiones muy altas. La complejidad temporal del procesamiento por computadora es muy alta. alto El preprocesamiento puede reducir el tiempo de procesamiento de datos. Muchas características de los datos afectan en gran medida el rendimiento de los modelos de clasificación, como las redes neuronales.

2. Por ejemplo, la distribución de los valores de los datos no está en la misma escala. El valor de la temperatura local y el salario mensual local obviamente no están en el mismo orden de magnitud. Se necesita normalización para normalizar los datos de estas dos características de 0 a 1, de modo que su influencia en el modelo tenga la misma escala.

3. Por supuesto, hay muchos más preprocesamiento de datos, como centralización, eliminación de ruido, reducción de dimensionalidad, suavizado, transformación, etc., cada uno tiene su propio propósito, en resumen, todos sirven al efecto de el clasificador final, dado que los datos originales pueden contener mucho ruido, es necesario eliminar el ruido.

Información ampliada:

La estructura única de representación del conocimiento y los principios de procesamiento de la información de las redes neuronales artificiales la convierten en una de las principales tecnologías para el procesamiento inteligente de la información, atrayendo cada vez a más trabajadores científicos y tecnológicos. intereses de investigación. "Métodos de redes neuronales para el procesamiento de señales" comienza con la aplicación de redes neuronales artificiales en el campo del procesamiento de señales e introduce la estructura básica de las redes neuronales y cómo aplicar las redes neuronales en el campo del procesamiento de señales.

Seleccionamos BP, RBF, SOFM, LVQ y Hopfield, cinco estructuras de red que se han utilizado con éxito para resolver problemas reales de procesamiento de señales para presentarlas en detalle y analizar cómo usarlas para resolver problemas de procesamiento de señales. . Además, se presenta la estructura de red emergente de la red neuronal qubit.