1、深度解析人工神经网络与机器学习中的关键技术

深度解析人工神经网络与机器学习中的关键技术

1 引言

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）和机器学习（Machine Learning, ML）是当今计算机科学和技术领域中极为重要的研究方向。这些技术不仅推动了人工智能的发展，还在诸如图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了重大突破。本文将重点探讨人工神经网络与机器学习的关键技术，包括但不限于数据缩减技术、在线反向传播算法、神经网络控制器的设计及其在实际应用中的表现。

2 数据缩减技术在时间序列分类中的应用

数据缩减技术（Data Reduction Techniques, DRTs）旨在减少训练集（Training Set, TS）的规模，同时保持或提高分类准确性。DRTs可以分为两大类：原型选择（Prototype Selection, PS）和原型抽象（Prototype Abstraction, PA）。前者通过选择代表性样本，后者则通过对相似样本进行总结来生成新的代表样本。

2.1 原型选择（PS）

PS算法通常会选择一部分原始数据作为压缩集（Compressed Set, CS），这些样本在分类边界上具有较高的区分度。具体实现方式包括：

• CNN-rule ：基于最近邻分类器的思想，选择那些最能代表类别的样本。
• IB2 ：通过逐步增加新样本到CS中，确保新加入的样本能够显著改善分类效果。

2.2 原型抽象（PA）

与PS不同，PA算法不是简