75、识别球体形状的化学分类器

识别球体形状的化学分类器

在化学分类器的研究中，我们致力于探索能够识别球体形状的有效方法。通过结合进化优化算法和化学振荡器网络，我们在提高分类器准确性方面取得了一些进展。下面将详细介绍相关的研究内容。

1. 进化优化的基本原理

基于进化优化的自上而下方法可以成功应用于设计基于耦合化学振荡器的分类器。在开始时，我们需要确定一个时间间隔 [0, tmax] ，在此期间观察网络的时间演化，并统计所有振荡器的激发次数。本研究中所有结果均在 tmax = 100 s 的条件下获得，这意味着信息处理是一个瞬态现象，我们只关注在该时间间隔内系统的输出信息。

在自上而下的方法中，具体操作步骤如下：
1. 明确系统功能 ：确定分类器需要完成的具体任务，即识别球体形状。
2. 寻找影响因素 ：寻找能够改变系统、提高其信息处理能力的因素，包括输入和正常振荡器的位置以及所有间隔的照明时间。
3. 综合应用因素 ：将这些因素结合起来，应用于系统以实现最佳性能。

一个网络分类器可以通过以下参数来定义：
- Geom ：网络几何结构和振荡器之间的相互作用。
- tmax ：观察时间间隔的最大值。
- Loc ：输入振荡器的位置。
- tend 和 tstart ：用于计算输入振荡器照明时间的参数。