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使用神经网络和符号替换的光学生产系统。

Optical production systems using neural networks and symbolic substitution.

作者信息

Botha E, Casasent D, Barnard E

出版信息

Appl Opt. 1988 Dec 15;27(24):5185-93. doi: 10.1364/AO.27.005185.

DOI:10.1364/AO.27.005185
PMID:20539718
Abstract

Two optical implementations of production systems are advanced. The production systems operate on a knowledge base where facts and rules are encoded as formulas in propositional calculus. The first implementation is a binary neural network. An analog neural network is used to include reasoning with uncertainties. The second implementation uses a new optical symbolic substitution correlator. This implementation is useful when a set of similar situations has to be handled in parallel on one processor.

摘要

提出了生产系统的两种光学实现方式。生产系统在一个知识库上运行,其中事实和规则被编码为命题演算中的公式。第一种实现方式是二元神经网络。使用模拟神经网络来进行带有不确定性的推理。第二种实现方式使用了一种新型光学符号替换相关器。当必须在一个处理器上并行处理一组相似情况时,这种实现方式很有用。

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