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本文提出了一个基于遗忘进化规划的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网学习算法，通过遗忘部分个体，算法能避免局部最小，给定不动点，极限环或迭代序列，通过解不等式，算法能同时获得Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网的拓扑结构和权值，该算法克服了进化Ｈｏｐｆｅｉｌｄ网学习的局限性，它还能找到多个优化解，实验也证明了该算法的有效性。
基于遗忘进化规划的Hopfield网学习算法
【摘 要】
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本文提出了一个基于遗忘进化规划的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网学习算法，通过遗忘部分个体，算法能避免局部最小，给定不动点，极限环或迭代序列，通过解不等式，算法能同时获得Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网的拓扑结构和权值，该算法克服了进
【机 构】
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北京邮电大学计算机工程系,中国科学院软件研究所
【出 处】
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软件学报
【发表日期】
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1998年2期
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