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标题: 倾听海浪:利用人类听觉系统的神经模型预测海浪
摘要: 人工神经网络(ANN)从20世纪40年代的大脑功能原始模型发展成为人工智能工具。 它们由许多人工神经元组成,通过加权连接相互连接。 通过修改连接权重的学习规则,训练神经网络执行任务。 随着这些规则成为研究的焦点,人工神经网络已经成为独立于神经科学发展起来的机器学习的一个分支。 尽管开发真正的智能机器可能需要神经科学,但将神经科学集成到人工神经网络中仍然是一个被忽视的命题。 在这里,我们证明了按照生物学原理设计人工神经网络可以显著提高任务性能。 作为一个具有挑战性的现实问题,我们选择实时海浪预测,这对于各种海上作业至关重要。 由于在单个位置测量的海浪与到达耳膜的声波相似,我们重新设计了一个回波状态网络,以模拟大脑的听觉系统。 这就产生了一个强大的预测工具,该工具在计算上精益,对网络参数具有鲁棒性,并且能够在广泛的海况中高效工作。 我们的结果证明了神经科学与机器学习相结合的优势,并为利用海浪生产绿色能源提供了一种工具。