一种用于模式识别的新型神经网络模型

被引：1

作者：

田凯

郑丽颖

王科俊

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

[2] 哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨

[3] 黑龙江哈尔滨

来源：

哈尔滨工程大学学报 | 2002年 / 06期

关键词：

双联想记忆(BAM); BP神经网络; 模式识别; 误差反传(BP)学习算法; BAM-BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型,研究结果表明将BAM网络的输入用40%的噪声污染,这种网络仍然可以实现正确联想.另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩,而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩,但它的容错性不好.本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发,提出了一种BAM-BP神经网络模型.该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点.

引用

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