基于遗传算法的Hopfield联想记忆吸引域的优化

摘要

由于一般离散Hopfield神经网络存在很多伪稳定点,使稳定点的吸引域变小,网络很难获得真正的最优解。因此,提出将遗传算法应用到Hopfield联想记忆神经网络中,利用遗传算法对复杂、多峰、非线性极不可微函数实现全局搜索性质,对Hopfield联想记忆吸引域进行优化,使待联想模式跳出伪模式的吸引域,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下保持较高的联想成功率。仿真结果证明了该方法的有效性。