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在ＲＡＭ式联想存储器（ＲＡＭ－ＡＭ）基础上，借助Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存储思想，提出了稀疏ＲＡＭ联想存储器模型（ＳＲＡＭ－ＡＭ），分析了该模型的信噪比特性，通过适当地选取其中的一些关键参数，可使ＳＲＡＭ－ＡＭ的性能大大高于ＲＡＭ－ＡＭ。最后在汉字识别应用中验证了模型的可行性，同时大大降低了硬件实现的开销。