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DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用
被引量：
1
1
作者
张秀玲
张志强
《智能系统学报》
2008年第3期250-253,共4页
基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本...
基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本来训练网络,是一种更简单、实用的板形模式识别新方法,为实现板形控制提供依据,仿真结果证明了这种方法的可行性.
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关键词
离散Hopfield神经网络(DHNN)
随机扰动优化设计
勒让德多项式
板形模式
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职称材料
题名
DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用
被引量：
1
1
作者
张秀玲
张志强
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《智能系统学报》
2008年第3期250-253,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50374058)
燕山大学博士基金资助项目(B70)
文摘
基于离散Hopfield神经网络(DHNN)的联想记忆能力,提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法.该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求,避免进入伪稳定点;并将其用于板形模式识别,采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式,不需大量的测试样本来训练网络,是一种更简单、实用的板形模式识别新方法,为实现板形控制提供依据,仿真结果证明了这种方法的可行性.
关键词
离散Hopfield神经网络(DHNN)
随机扰动优化设计
勒让德多项式
板形模式
Keywords
discrete Hopfield neural networks （DHNN）
random destabilization optimal designing
Legendre orthodoxy polynomials
flatness pattern
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用
张秀玲
张志强
《智能系统学报》
2008
1
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