基于约束区域的连续时间联想记忆神经网络

被引：5

作者：

陶卿

方廷健

孙德敏

机构：

[1] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系!合肥

[2] 中国科学院合肥智能机械研究所!合肥

[3] 中国科学技术大学自动化系!合肥

来源：

关键词：

神经网络; 联想记忆; 约束区域; 平衡点; 吸引域; 投影算子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

传统的联想记忆神经网络模型是根据联想记忆点设计权值．文中提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的神经网络模型，它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同，不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态，并且吸引域分布合理．它具有学习和遗忘能力，还具有记忆容量大和电路可实现优点，是理想的联想记忆器．

引用

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