离散Hopfield联想记忆神经网络的渐近行为 被引量：7

1

作者 金聪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期153-157,共5页

该文对一类离散 Hopfield联想记忆神经网络的渐近行为进行了讨论 ,首先提出这类 I/ O函数取为Sigm oid型函数的离散 Hopfield联想记忆神经网络的数学模型 ,讨论并给出了这种模型的一系列性质 ,例如运动轨迹的有界性、平衡点的唯一性以... 该文对一类离散 Hopfield联想记忆神经网络的渐近行为进行了讨论 ,首先提出这类 I/ O函数取为Sigm oid型函数的离散 Hopfield联想记忆神经网络的数学模型 ,讨论并给出了这种模型的一系列性质 ,例如运动轨迹的有界性、平衡点的唯一性以及渐近稳定性等 ,得到了平衡点渐近稳定的充分条件 .检验这种神经网络模型的渐近稳定性 ,只需要测试一个特定矩阵的定性性质或特定不等式即可 .这些结果可用于离散 展开更多

关键词 渐近行为 人工神经网络 I/O函数 离散hopfield联想记忆神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经元晶体管和忆阻器的Hopfield神经网络及其在联想记忆中的应用 被引量：8

2

作者 朱航涛 王丽丹 +1 位作者 段书凯 杨婷 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期157-166,共10页

随着人工智能的高速发展,越来越多的神经元模型相继被提出,现有的神经元电路主要由普通晶体管、运算放大器等高功耗器件构成,存在结构复杂、集成度不高、兼容性差、功耗高、阈值调节难度高的缺点.针对以上不足,首次提出了一种全新的神... 随着人工智能的高速发展,越来越多的神经元模型相继被提出,现有的神经元电路主要由普通晶体管、运算放大器等高功耗器件构成,存在结构复杂、集成度不高、兼容性差、功耗高、阈值调节难度高的缺点.针对以上不足,首次提出了一种全新的神经元结构,该结构仅由神经元晶体管、忆阻器和普通电阻构成,相比传统神经元电路,不包含复杂的差分运算电路以及电流与电压信号的转换电路,电路结构简单,同时具有良好的电路兼容性,可用于大规模集成.该结构利用神经元晶体管的加权求和特性以及阈值可控功能来模拟神经元信息传导过程,同时利用阈值忆阻器的阈值特性和阻值连续变化能力来设定和更新突触权值,使得该新型神经元结构不仅能实现传统神经元电路功能的同时,还具有能耗低、阈值动态可控、权值可编程的优点,不仅极大地简化了网络结构,还能加强网络性能.其次,还提出了基于这种新型神经元结构的忆阻离散Hopfield神经网络,该忆阻神经网络有助于促进人工神经形态系统的硬件实现,使神经网络系统能耗降低,集成度极大地提高,将这种网络运用在联想记忆和彩色数字图像恢复中,进一步说明了基于全新神经元结构的忆阻离散hopfield神经网络的实用性以及有效性. 展开更多

关键词 神经元晶体管 忆阻器 hopfield神经网络 联想记忆

在线阅读 下载PDF 职称材料

离散型Hopfield神经网络学习算法 被引量：4

3

作者 朱丽萍 王锋辉 +2 位作者 李洪奇 吕洁 SikandarAli 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期831-835,共5页

为使得离散型Hopfield神经网络(DHNN)具备更强的联想记忆功能,基于替换函数f(x),权值求取采用提出的学习算法。通过设计比sgn更强约束能力的函数f(x),在满足sgn函数要求的同时连续可导,由于f(x)连续可导,可根据能量最低点网络状态不再... 为使得离散型Hopfield神经网络(DHNN)具备更强的联想记忆功能,基于替换函数f(x),权值求取采用提出的学习算法。通过设计比sgn更强约束能力的函数f(x),在满足sgn函数要求的同时连续可导,由于f(x)连续可导,可根据能量最低点网络状态不再发生变化的特性定义损失函数,用梯度下降算法来求解。使用Matlab编程验证效果,验证结果表明,该学习算法比传统的外积法、正交设计法具有更好的效果,对原始信息还原率提高了5%-11%。 展开更多

关键词 离散型Hopfeld神经网络 外积和法 损失函数 梯度下降算法 联想记忆

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于分类思想的联想记忆神经网络 被引量：1

4

作者 吴集林 赵怡 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期38-40,共3页

根据分类思想设计了２层反馈自联想记忆神经网络模型，它符合大脑联想记忆的分类思想，能保证每个样本模式为稳定状态，其吸引域在平均意义上达到了最大值．

关键词 分类思想 联想记忆 神经网络 样本模式 吸引域 hopfield网络 自联想网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

联想Hopfield神经网络样本稳定性的判别方法

5

作者 赵婷婷 魏小鹏 陈刚 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2004年第1期135-137,共3页

针对基于Hebb学习的离散Hopfield神经网络,论述了实现联想记忆功能的基本方法及其样本稳定性的基本思想。根据所存在的问题,提出了判别样本稳定性的充要条件,以及判别样本稳定的一个充分条件,使判别样本是否稳定变得简单易行。最后给出... 针对基于Hebb学习的离散Hopfield神经网络,论述了实现联想记忆功能的基本方法及其样本稳定性的基本思想。根据所存在的问题,提出了判别样本稳定性的充要条件,以及判别样本稳定的一个充分条件,使判别样本是否稳定变得简单易行。最后给出了判别样本稳定的矩阵表示形式,并对给出的定理以及推论给予了证明。 展开更多

关键词 hopfield神经网络 样本稳定性 HEBB学习规则 联想记忆 矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

中立联想记忆神经网络鲁棒稳定性新准则

6

作者 冯伟 吴海霞 但松健 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期1048-1051,共4页

针对一类具有离散时滞和参数范数有界的不确定性中立联想记忆神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题进行了研究。通过应用范数理论和矩阵不等式分析方法,并构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出了与时滞无关的新稳定性判定准则,用于保... 针对一类具有离散时滞和参数范数有界的不确定性中立联想记忆神经网络的全局渐近鲁棒稳定性问题进行了研究。通过应用范数理论和矩阵不等式分析方法,并构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出了与时滞无关的新稳定性判定准则,用于保证神经网络的平衡点是全局渐近鲁棒稳定的。该准则中包含的未知参数少、计算复杂度低,易于验证。仿真算例验证了新判定准则的有效性。 展开更多

关键词 中立联想记忆神经网络 鲁棒稳定性 离散时滞 范数有界 李雅普诺夫泛函

在线阅读 下载PDF 职称材料

Hopfield神经网络在二维码污损复原中的应用 被引量：1

7

作者 袁红春 侍倩倩 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第8期151-154,共4页

针对传统Hopfield神经网络记忆功能的局限性,以Hopfield神经网络的理论知识为依据,提出了一种改进的Hopfield神经网络。在学习阶段,通过对连接关系矩阵的修正来提高网络的记忆能力。运用Matlab为工具,设计了一个可以对信息进行联想记忆... 针对传统Hopfield神经网络记忆功能的局限性,以Hopfield神经网络的理论知识为依据,提出了一种改进的Hopfield神经网络。在学习阶段,通过对连接关系矩阵的修正来提高网络的记忆能力。运用Matlab为工具,设计了一个可以对信息进行联想记忆的网络,实现了不同污损程度二维码的复原。对改进前后网络的复原结果进行了比较分析,结果表明:改进后的Hopfield神经网络对污损二维码的复原较好。 展开更多

关键词 离散 hopfield神经网络 联想记忆 快速反应二维码 MATLAB

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工神经网络的数字识别 被引量：10

8

作者 史兴宇 邓洪敏 +1 位作者 林宇锋 安旭骁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A01期187-189,共3页

针对公路上交通压力越来越大、汽车管理的效率越来越低的问题,提出了一种对汽车车牌进行智能数字识别的方法。该方法利用离散型Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆功能,首先,将具有完整信息的数字点阵输入到离散型Hopfield神经网络中,对... 针对公路上交通压力越来越大、汽车管理的效率越来越低的问题,提出了一种对汽车车牌进行智能数字识别的方法。该方法利用离散型Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆功能,首先,将具有完整信息的数字点阵输入到离散型Hopfield神经网络中,对网络进行训练;其次,用旋转、遮挡和施加高斯白噪声来模拟现实中汽车车牌在识别过程中所遇到的干扰;最后,将这些受到干扰影响而残缺不全的信息输入到神经网络中,让网络进行联想记忆。这三种数字识别的仿真结果表明,离散型Hopfield神经网络可以很好地将信息还原,并且收敛速度很快。 展开更多

关键词 数字识别 hopfield神经网络 高斯白噪声 联想记忆 信息还原

在线阅读 下载PDF 职称材料

Hopfield网络联想记忆算法在民办高校科研能力分类模型中的应用 被引量：2

9

作者 张婷 袁书萍 《南方农机》 2017年第24期117-118,共2页

为了解决民办高校科研能力分类的过程中的一系列问题,首先要找好Hopfield的平衡点,利用其具有联想记忆功能的特性,创建基于Hopfield网络的民办高校科研能力分类模子,将其应用于民办高校科研能力分类,网络仿真运行结果可以反映分类状态。

关键词 hopfield 神经网络 联想记忆算法 分类模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于任意给定训练集的离散型Hopfield网学习算法 被引量：4

10

作者 孟祥武 程虎 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第3期213-216,共4页

本文提出了一个离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网联想记忆学习算法，该算法增加了训练样本的维数，因而能存储任意给定的训练模式集．

关键词 hopfield网 联想记忆 学习算法 神经网络 离散型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于非线性内电位构造函数的抗伪状态联想记忆 被引量：2

11

作者 严晨 夏旻 王直杰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1040-1042,1046,共4页

针对传统Hopfield神经网络在联想记忆中存在的大量伪状态,设计出一种以非线性内电位函数构造为核心的抗伪状态方案,以取代传统的Hebb规则及其外积法,建立了一种抗伪状态的联想记忆网络(ASS-SSNN),并通过吸引域的变化研究抗伪状态方案的... 针对传统Hopfield神经网络在联想记忆中存在的大量伪状态,设计出一种以非线性内电位函数构造为核心的抗伪状态方案,以取代传统的Hebb规则及其外积法,建立了一种抗伪状态的联想记忆网络(ASS-SSNN),并通过吸引域的变化研究抗伪状态方案的正确性和有效性。仿真结果表明:ASS-SSNN比采用传统Hebb规则及其外积法的Hopfield联想记忆网络(HNN)在容错性上更优,记忆状态的吸引域明显增大,存储容量也有所增加。 展开更多

关键词 hopfield神经网络 联想记忆 伪状态 非线性内电位

在线阅读 下载PDF 职称材料

巨型浮吊船电力系统动态响应的联想记忆识别 被引量：1

12

作者 施伟锋 周左晗 费国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期30-34,共5页

巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具... 巨型浮吊海洋工程船的作业依赖于船舶电力系统的稳定运行。这类船上大功率变频器、大功率交流电机等设备的大量应用,使得控制系统受干扰影响严重,检测到的动态响应常常含有干扰成分,给电力自动化设备的反馈控制带来了困难。联想记忆具有按信息内容检索的功能,可以模仿人脑进行联想,处理缺损和不确定的信息,具有容错功能。根据联想记忆原理,运用Hopfield网络结构,对Hebb学习规则进行了改进,构建了自联想离散Hopfield网络。该网络通过对动态响应标准样本进行学习,得到了稳定模式,在受干扰污染、信息缺损的巨型浮吊船电力系统动态响应的识别中表现出了良好的滤除干扰的能力。 展开更多

关键词 浮吊船 船舶电力系统动态响应 联想记忆 离散 hopfield网络 识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

随机非对称Hopfield模型中恢复带性质研究 被引量：1

13

作者 刘汉军 段立松 +2 位作者 董永峰 马春利 张程祥 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期81-84,共4页

对随机非对称连接Hopfield网络的突变行为进行理论研究.结果表明,在存储容量大于临界值的情况下,网络的性能发生了一次新的突变;在存储容量临界值邻域,恢复带与伪稳定点带融合后又重新出现.

关键词 随机非对称hopfield模型 恢复带 联想记忆 神经网络 突变行为 伪稳定点带

在线阅读 下载PDF 职称材料

用遗传算法消除改进HNN的寄生点 被引量：1

14

作者 游培寒 张殿治 张建邦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期114-117,共4页

在Hopfield网络 (HNN)权值训练中采用了传统HNN训练的方法 ,把权值矩阵压缩为一个向量 ,简化了权值训练过程 ,增大了HNN的容量。但在回想阶段HNN产生了大量寄生点 ,相关文献提出了几种寄生点消除的方法 ,但效率低 ,同时会导致样本信息... 在Hopfield网络 (HNN)权值训练中采用了传统HNN训练的方法 ,把权值矩阵压缩为一个向量 ,简化了权值训练过程 ,增大了HNN的容量。但在回想阶段HNN产生了大量寄生点 ,相关文献提出了几种寄生点消除的方法 ,但效率低 ,同时会导致样本信息的丢失。利用遗传算法 (GA)进行回想 ,保持了样本信息 ,并利用GA各代多样性 ,大大提高了HNN的效率。通过MATLAB程序仿真证实了这一结论。 展开更多

关键词 遗传算法 HNN 寄生点 样本原形 联想记忆 hopfield神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料