基于约束区域的连续时间联想记忆神经网络

摘要：

传统的联想记忆神经网络模型是根据联想记忆点设计权值.文中提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的神经网络模型,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态,并且吸引域分布合理.它具有学习和遗忘能力,还具有记忆容量大和电路可实现优点,是理想的联想记忆器.

关键词：神经网络、联想记忆、约束区域、平衡点、吸引域、投影算子

所属期刊栏目：22

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1253-1258