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基于离散Hopfield神经网络的噪声数字识别
1
作者
江铁
曹龙汉
孙奥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期526-528,共3页
在Hebb学习规则的基础上,运用离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,对含有噪声而产生畸变的0～9数字进行了识别。通过改进神经网络的记忆样本,即先对记忆样本做正交化处理,再对改进后的记忆样本进行学习,得到相应的权值矩阵,然后利用改...
在Hebb学习规则的基础上,运用离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,对含有噪声而产生畸变的0～9数字进行了识别。通过改进神经网络的记忆样本,即先对记忆样本做正交化处理,再对改进后的记忆样本进行学习,得到相应的权值矩阵,然后利用改进后的离散Hopfield神经网络根据待识别噪声数字的信息联想已记忆的数字。实验结果表明,改进后的神经网络对噪声数字有较好的识别效果,提高了记忆能力和识别的正确率。
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关键词
离散
hopfield
正交化
噪声数字识别
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题名
基于离散Hopfield神经网络的噪声数字识别
1
作者
江铁
曹龙汉
孙奥
机构
解放军重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室
解放军重庆通信学院机电教研室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期526-528,共3页
基金
重庆市重点自然科学基金研究项目(CSTC
2009AC2032
+1 种基金
CSTC
2010AC2037)资助
文摘
在Hebb学习规则的基础上,运用离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,对含有噪声而产生畸变的0～9数字进行了识别。通过改进神经网络的记忆样本,即先对记忆样本做正交化处理,再对改进后的记忆样本进行学习,得到相应的权值矩阵,然后利用改进后的离散Hopfield神经网络根据待识别噪声数字的信息联想已记忆的数字。实验结果表明,改进后的神经网络对噪声数字有较好的识别效果,提高了记忆能力和识别的正确率。
关键词
离散
hopfield
正交化
噪声数字识别
Keywords
discrete hopfield； orthogonalization； noise-figure recognition
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于离散Hopfield神经网络的噪声数字识别
江铁
曹龙汉
孙奥
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
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