Li-Hopfield神经网络用于汉字字符识别

摘要

提出了一种Li-Hopfield网络,解决了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,并继承了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%,表明该算法有效且快速.