异联想记忆Hopfield神经网络的模型、算法及性能

摘要：

对联想记忆神经网络(neural networks-NN)的特性进行了分析,基于双向联想存储器BAM原理,对自联想记忆Hopfield NN模型进行了扩展,建造了适合于求解模式识别问题的异联想记忆Hopfield NN模型结构.并针对Hopfield NN记忆容量不足的缺陷,对常规的学习算法进行了改进,建立了基于投影原理的伪逆学习算法和广义逆学习算法,提高了Hopfield NN对样本的记忆存储能力.分析表明:本文的研究解决了Hopfield NN应用于异联想记忆模式识别的关键问题.

关键词：Hopfield NN、联想记忆、记忆容量、模式识别

所属期刊栏目：25

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金59877016

在线出版日期：2005-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107