【摘 要】
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Hopfield网络容量大小对网络模式识别正确率有重要影响。为进一步提升Hopfield的网络容量，提出了一种基于克隆选择算法优化Hopfield网络容量的方法。首先将克隆选择算法引入到
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江工商大学信息与电子工程学院
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Hopfield网络容量大小对网络模式识别正确率有重要影响。为进一步提升Hopfield的网络容量，提出了一种基于克隆选择算法优化Hopfield网络容量的方法。首先将克隆选择算法引入到Hopfield网络中，以Hopfield网络的初始输入作为克隆选择算法中的抗原；然后随机产生权值矩阵作为克隆选择算法的初始抗体；最后依据克隆选择算法对初始抗体进行克隆、交叉、变异，根据亲和力的大小选择出网络的优化权值，以提升Hopfield网络容量。将上述方法应用于含噪声的样本识别，实验结果表明：与传统的Hopfield
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