Artificiella neurala nätverk (ANNs) är de viktiga tillvägagångssätten för att forska mänsklig kognition process. Befintliga ANNs-baserade kognitionsmetoder kan dock inte lösa problemen med komplex informationsförståelse och feltolerant inlärning. Här presenterar vi en modelleringsmetod för kognitionsmekanism baserad på ett simulerat glödande-artificiellt neuralt nätverk (SA-ANN). För det första analyseras förhållandet mellan SA-bearbetningsförfarande och kunskapsutveckling, och en SA-ANN-baserad slutledningsmodell inrättas. Sedan, baserat på inferencemodellen, föreslås en Powell SA med kombinatoriell optimering (PSACO) algoritm för att förbättra klustereffektivitet och igenkänning noggrannhet för kognitionsprocessen. Slutligen tillhandahålls tre grupper av numeriska instanser för kunskapskluster, och tre jämförande experiment utförs med egenutvecklad kognitionsprogramvara. De simulerade resultaten visar att den föreslagna metoden kan öka konvergensen med mer än 20%, jämfört med back-propagation (BP), SA, och begränsade Boltzmann maskiner baserade extrem inlärningsmaskin (RBM-ELM) algoritmer. De jämförande kognitionsförsöken visar att metoden kan få bättre resultat av informationsförståelse och feltolerant inlärning, och kognitionsnoggrannheten för originalprov, skadat prov och omvandlat prov kan nå 99,6%, 99,2%, respektive 97,1%.
För att ta itu med komplex information förståelse i kognition, Artificial Neural Network för mänsklig kognition är betydande REF.
A SA-ANN-Based Modeling Method for Human Cognition Mechanism and the PSACO Cognition Algorithm
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}