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[学位论文] 作者：孙炳彤,,
来源： 年份：2002
Kanerva 的稀疏分布存储 (SDM) 模型因其地址选择的稀疏性和数据存储的分布性，能实现大维数样本的训练和识别问题，并在一定程度上模拟了小脑的部分功能，推广了现代计算机的随机...
[期刊论文] 作者：段永柱,陈松灿,孙炳彤,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2001
Kanerva的稀疏分布存储(SDM)模型存在一个编码过程把输入模式二值化,这易引起模式间不保序的问题,并且其学习规则使该模型不具有对函数的逼近能力。本文提出一种改进的SDM模...
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