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Chaotic recurrent neural network and learning method therefor

机译:混沌递归神经网络及其学习方法

摘要

A chaotic recurrent neural network includes N chaotic neural networks for receiving an external input and the outputs of N-1 chaotic neural networks among said N chaotic neural networks and performing an operation according to the following dynamic equation ##EQU1## wherein W. sub.ij is a synapse connection coefficient of the feedback input from the "j"th neuron to the "i"th neuron, X.sub.i (t) is the output of the "i"th neuron at time t, and &ggr;.sub.i, &agr; and and k are a time-delaying constant, a non-negative parameter and a refractory time attenuation constant, respectively, and wherein Z.sub.i (t) represents X.sub.i (t) when i belongs to the neuron group I and represents a.sub.i (t) when i belongs to the external input group E. Also, a learning algorithm for the chaotic recurrent neural network increases its learning efficiency.
机译:混沌递归神经网络包括N个混沌神经网络,用于接收所述N个混沌神经网络中的N-1个混沌神经网络的外部输入和输出,并根据以下动态方程式执行操作。 .ij是从第“ j”个神经元到第“ i”个神经元的反馈输入的突触连接系数,Xi(t)是在时间t处第“ i”个神经元的输出,&ggr ; .sub.i,&agr;和和k分别是时间延迟常数,非负参数和不应时间衰减常数,其中i属于神经元组时Zi(t)代表Xi(t)。当i属于外部输入组E时,i和i表示a(t)。此外,用于混沌递归神经网络的学习算法可提高其学习效率。

著录项

  • 公开/公告号US5613042A

    专利类型

  • 公开/公告日1997-03-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOLD STAR ELECTRON CO. LTD.;

    申请/专利号US19950379211

  • 发明设计人 HO-SUN CHUNG;HYE-YOUNG TAK;

    申请日1995-01-27

  • 分类号G06E1/00;G06E3/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-22 03:10:24

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