对基于匹配滤波器的联想记忆模型的分析

摘要

近来,一些学者提出了用匹配滤波器实现的联想记忆模型,本文对这种模型进行了详细的分析。首先,讨论了模型中记忆样本模式的稳定性,提出了几个保证稳定性的充分条件;其次,分析了模型的误差校正能力,指出了当要求样本模式具有一定的吸引性时,模型中非线性加权函数应满足的约束条件;最后,利用信噪比分析了模型的记忆容量,并指出在取加权函效为指数函数的情况下,记忆容量与样本矢量的长度N成指数关系。