【摘 要】
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提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的 BSB(Brain- State- in- a- Box)神经网络模型 ,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同 ,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系!合肥23002中国人民解放军炮兵学院作战指挥实验中心合肥230031,中国科学院合肥智能机械研究所!合肥230031,中国科学技术大学自动化系!合肥23002
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提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的 BSB(Brain- State- in- a- Box)神经网络模型 ,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同 ,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态 ,并且吸引域分布合理 ,从而将 BSB完善为理想的联想记忆器 .
This paper proposes a brain-state-in- a-box (BSB) neural network model based on associative memory points to design a constrained region. It guarantees that the asymptotic stable equilibrium point set is the same as the sample point set, not asymptotically and stably balanced The point just for the actual state of rejection, and attract the distribution of reasonable, so as to improve BSB ideal associative memory.
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