Li-Hopfield神经网络用于汉字字符识别

摘要

为了解决Hopfield神经网络能量函数存在积分项、振荡收敛、计算复杂等问题,提出一种Li-hopfield网络,不仅解决了上述问题,而且继承了Hopfield网络的结构与Li网络的优点.同时,发现基于部首拆分的汉字字符识别可以忽视甚至利用该网络的虚假稳定点,从而使样本存储量降为传统Hopfield网络的1.44%,因此该算法有效且快速.