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对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）与分形神经网络（ＦＮＮ）进行了研究和比较，提出了分形神经网络子模式的构成方式；由存储样本的子模式组合构成的新样本同样可能成为ＦＮＮ的稳定点．给出了ＦＮＮ网络稳定状态和联想记忆的条件．ＦＮＮ在信息存储能力、稳定状态快速收敛方面具有很大潜力与优越性
分形神经元网络的联想记忆与模式识别
【摘 要】
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对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＨＮＮ）与分形神经网络（ＦＮＮ）进行了研究和比较，提出了分形神经网络子模式的构成方式；由存储样本的子模式组合构成的新样本同样可能成为ＦＮＮ的稳定点．给出了ＦＮＮ网络稳定状态和联想记忆的条
【机 构】
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中山大学无线电电子学系
【出 处】
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中山大学学报：自然科学版
【发表日期】
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1996年S2期
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