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基于约束区域的连续时间联想记忆神经网络

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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.

著录项

来源
《计算机学报》|1999年第12期|1253-1258|共6页
作者
陶卿; 方廷健; 孙德敏;
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作者单位

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥,230027;

中国科学院合肥智能机械研究所,合肥,230031;

中国科学技术大学自动化系,合肥,230027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
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;
入库时间 2023-07-25 14:02:37

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