改进的指数双向联想记忆模型及性能估计

摘要

提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型。通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数，证明了ＩｅＢＡＭ在状态的同，异步更新方式下的稳定性，一方面排除了Ｗａｎｇ的修正指数ＢＡＭ和Ｊｅｎｇ的ｅＢＡＭ的稳定性证明中所作的不合理假设，另一方面，放宽了对ＢＡＭ的连续性假设的要求，并避免了补码问题，理论分析和计算机模拟结果表明，ＩｅＢＡＭ具有比ＭｅＢＡＭ和ｅＢＡＭ更高的存储容量和更好的纠错性能。