基于BAM神经网络的推理研究

• 作者: 姚俭 徐福缘 李敏 黄廷磊
• 来源期刊: 桂林电子工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推理策略 双向联想记忆网络 双向推理 网络容量
• 年，卷（期）: 1999,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 9-13
• 分类号: TN711.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.1999.02.003

摘要

推理作为人工智能领域中的一个重要课题,是人类求解问题的主要思维方法.人们在处理问题或人工智能领域中进行推理机设计时,往往根据问题及所处环境不同,考虑不同的推理策略以提高其效果或效率.正向推理、反向推理及双向推理为三种基本的推理策略.双向联想记忆(BAM)神经网络是一类具有双向稳定性的反馈系统,具有简单、可靠、易于实现的特点.将双向联想记忆(BAM)神经网络用于推理是人工智能领域中进行推理机设计的新途径.在分析了BAM网络用于推理,尤其是双向推理的理论依据上,研究了BAM网络在不同推理策略下的运行方法,通过实例说明了该方法的运作方式,最后就存在的网络容量等问题进行了讨论,指出了进一步研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚俭	上海理工大学系统工程学院	83	578	12.0	21.0
2	徐福缘	上海理工大学系统工程学院	304	3963	32.0	48.0
3	李敏	上海理工大学系统工程学院	14	159	4.0	12.0
4	黄廷磊	上海理工大学系统工程学院	11	81	5.0	8.0