【摘 要】
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典型的联想记忆神经网络有两种,一是离散的联想记忆神经网络,它的主要用途是优化计算,当进行优化计算时,设计Hopfield网络,使得网络的能量函数就所求的目标函数.如果网络能全
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典型的联想记忆神经网络有两种,一是离散的联想记忆神经网络,它的主要用途是优化计算,当进行优化计算时,设计Hopfield网络,使得网络的能量函数就所求的目标函数.如果网络能全局稳定,那么由网络的平衡点就可得到目标函数的全局的最优解.离散联想记忆神经网络要解决的问题主要是:一是样本模式必须稳定,二是样本模式尽可能有较大的吸引域,三是尽量减少伪吸引子.目前盛行的网络模型是离散Hopfield网络结构,它由一层自反馈的神经元组成,传统算法是寻找合适的权值,满足网络的联想记忆功能.该文第三章较系统地总结了离散Hopfield网络的理论,并总结了有关离散Hopfield网络改进算法的优缺点,指出了这种网络本质上的缺陷.第四章利用大脑的分类思想设计了两层自联想记忆网络模型,得到了一些较好的结果,并把它推广到双向联想和多向联想记忆神经网络,第五章主要是研究连续Hopfield网络的渐近稳定和指数稳定后些判据,推广了文献中的一些结果,为综合设计连续Hopfield网络提供了可靠的依据.
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