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图样间联想神经网络的稳定性研究
1
作者
许锐
李志能
黄达诠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第22期45-48,61,共5页
图样间联想神经网络作为新型的联想模型,其联想功能和光学实现较Hopfield等图样内联想网络都更具优越性;但至今缺乏对图样间联想神经网络系统性能的全面完备的认知。文章详细研究了图样间联想网络的动力学稳定性,论证了恒零阈值下网络...
图样间联想神经网络作为新型的联想模型,其联想功能和光学实现较Hopfield等图样内联想网络都更具优越性;但至今缺乏对图样间联想神经网络系统性能的全面完备的认知。文章详细研究了图样间联想网络的动力学稳定性,论证了恒零阈值下网络单步稳定的特性;并根据稳定性分析的直接法引入代表系统矛盾程度的准能量函数考察了网络趋向稳定的方式,结合实验统计指出图样间联想网络一般阈值下是渐近稳定的。据此提出了模型的阈值改进方案,引入了反馈,使网络联想性能在原模型程度上有所提高。
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关键词
图样间联想
神经动力稳定性
直接法
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题名
图样间联想神经网络的稳定性研究
1
作者
许锐
李志能
黄达诠
机构
上海邮电设计院
浙江大学信息与电子工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第22期45-48,61,共5页
基金
教育部骨干教师资助计划资助项目
浙江省自然科学基金资助项目
文摘
图样间联想神经网络作为新型的联想模型,其联想功能和光学实现较Hopfield等图样内联想网络都更具优越性;但至今缺乏对图样间联想神经网络系统性能的全面完备的认知。文章详细研究了图样间联想网络的动力学稳定性,论证了恒零阈值下网络单步稳定的特性;并根据稳定性分析的直接法引入代表系统矛盾程度的准能量函数考察了网络趋向稳定的方式,结合实验统计指出图样间联想网络一般阈值下是渐近稳定的。据此提出了模型的阈值改进方案,引入了反馈,使网络联想性能在原模型程度上有所提高。
关键词
图样间联想
神经动力稳定性
直接法
Keywords
interpattern association
,
neurodynamic stability
,
lyapunov's direct method
分类号
TP18 [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
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1
图样间联想神经网络的稳定性研究
许锐
李志能
黄达诠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003
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