一种基于迟滞神经网络的联想记忆方法

摘要

本发明属于人工智能与神经网络领域，具体为一种基于迟滞神经网络的联想记忆方法。通过将Hopfield神经网络中的激励函数改为迟滞激励函数的方法在神经网络中引入迟滞特性，从而构造出迟滞神经网络。迟滞特性可通过调节激励函数的迟滞参数进行控制。利用迟滞特性对神经元原状态的保持特性减少神经元在联想过程中状态的错误反转率，从而提高神经网络联想记忆成功率。本发明主要用于基于联想记忆的模式识别领域中。