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本文对照经典的矢量量化算法的不足,讨论了基于竞争机制的连续Hopfield神经网络矢量量化算法的设计与实现.详细描述了网络映射过程、网络能量函数的刻画和神经元状态转换方程.实验结果表明,与经典的LBG算法相比,本文所提算法具有更好的性能和强大的并行处理能力以及更优良的全局优化能力.
引入竞争机制的连续Hopfield神经网络矢量量化算法设计与实现
【摘 要】
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本文对照经典的矢量量化算法的不足,讨论了基于竞争机制的连续Hopfield神经网络矢量量化算法的设计与实现.详细描述了网络映射过程、网络能量函数的刻画和神经元状态转换方程
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,中国科学院软件研究,电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学计算机科学与工程学院,西昌卫星发射中心
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2004年9期
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程项目
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