连续学习混沌神经网络的研究

• 作者: 刘光远 段书凯
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 联想记忆 连续学习 混沌神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 135-136,139
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2004.04.036

摘要

近几年混沌神经网络在信息处理,特别是联想记忆中的应用得到了极大重视.本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型,它具有两个重要特征:(1)根据不同的输入,神经网络做出不同的响应,可从已知模式来识别未知模式;(2)可连续学习未知模式.计算机仿真表明我们的模型具有应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘光远	西南师范大学电子与信息工程系	15	228	7.0	15.0
2	段书凯	西南师范大学电子与信息工程系	5	18	3.0	4.0