基于约束区域的连续时间联想记忆神经网络

• 作者: 孙德敏 方廷健 陶卿
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 1999,（12）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1253-1258
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.1999.12.004

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德敏	中国科学技术大学自动化系	100	1556	21.0	34.0
2	方廷健	中国科学院合肥智能机械研究所	50	2136	22.0	46.0
3	陶卿	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	23	501	8.0	22.0