新模糊形态学联想记忆网络的初步研究

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【摘要】

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人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题.重点研究了联想记忆网络,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络,即模糊形态学联想记忆网络FMAM.它

【作者】

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王敏王士同吴小俊

【机构】

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南京般空航天大学计算机科学与工程系,江南大学信息工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

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2003年5期

【关键词】

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自联想记忆数学形态学形态学联想记忆形态学神经网络 Data storage equipment Fuzzy sets Mathematical morph

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人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题.重点研究了联想记忆网络,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络,即模糊形态学联想记忆网络FMAM.它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同.文中分析了FMAM的记忆能力和抗腐蚀/膨胀噪声的能力.自联想FMAM具有无限存储能力,能保证完全回忆,并且回忆在一步内完成,可模糊性解释等.仿真实验验证了自联想FMAM的良好性能.

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