【摘 要】
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为使得离散型Hopleld神经网络（DHNN）具备更强的联想记忆功能,基于替换函数/U）,权值求取采用提出的学习算法.通过设计比sgn更强约束能力的函数/（工）,在满足sgn函数要求的同时连续可
【机 构】
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中国石油大学（北京）石油数据挖掘北京市重点实验室,中国石油大学（北京）地球物理与信息工程学院
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为使得离散型Hopleld神经网络（DHNN）具备更强的联想记忆功能,基于替换函数/U）,权值求取采用提出的学习算法.通过设计比sgn更强约束能力的函数/（工）,在满足sgn函数要求的同时连续可导,由于/（工）连续可导,可根据能量最低点网络状态不再发生变化的特性定义损失函数,用梯度下降算法来求解.使用Matlab编程验证效果,验证结果表明,该学习算法比传统的外积法、正交设计法具有更好的效果,对原始信息还原率提高了5%-11%.
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