用于决策处理的功能神经网络：一种基于模糊逻辑、目标运行模型依赖网络自身的可编程神经元竞速网络
神经与进化计算
2022-12-13 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种新颖的人工智能模型，即用于建模人类决策过程的功能神经网络。该神经网络由网络中竞速的多个人工神经元组成。这些神经元中的每一个都具有相似的结构，由用户独立编程，并由代表用户自身的意图轮、运动核心和感觉核心组成，以特定速度竞速。我们将讨论神经元公式的数学表达以及网络中多个节点的竞速机制，并发展基于模糊逻辑的群体决策过程，以及将这些概念性方法转化为实用的仿真与运行方法。最后，我们将描述在金融、教育和医学领域一些可能的未来研究方向，包括设计一种应用于业务运营监督的智能学习体的机会。我们相信，这种功能神经网络具有改变我们计算决策方式的有前景潜力，并催生用于无缝人机交互的新一代神经形态芯片。
引用
@article{arxiv.2102.12339,
title = {Functional neural network for decision processing, a racing network of programmable neurons with fuzzy logic where the target operating model relies on the network itself},
author = {Frederic Jumelle and Kelvin So and Didan Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.12339},
year = {2022}
}