形态学联想记忆框架研究

• 作者: 冯乃勤 刘春红 张聪品 徐久成 王双喜
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 形态学神经网络 形态学联想记忆 范式 算子 框架
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 157-166
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 8900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2010.00157

摘要

形态学联想记忆(MAM)是一类极为新颖的人工神经网络.典型的MAM实例对象包括:实域MAM(RMAM)、复域MAM(CMAM)、双向MAM(MBAM)、模糊MAM(FMAM)、增强的FMAM(EFMAM)、模糊MBAM(FMBAM)等.它们虽有许多诱人的优点和特点,但有相同的形态学理论基础,本质上足相通的,将其统一在一个MAM框架中是可能的.同时,联想记忆统一框架的建证也是当前的研究重点和难点之一.为此作者构建了一个形态学联想记忆框架.文中首先分析MAM类的代数结构,奠定可靠的MAM框架计算基础;其次,分析MAM类的基本操作和共同特征,抽取它们的本质属性和方法,引入形态学联想记忆范式和算子;最后,提炼并证明主要的框架定理.该框架的意义在于:(1)从数学的角度将MAM对象统一在一起,从而能以更高的视角揭示它们的特性和本质;(2)有助于发现一些新的形态学联想记忆方法,从而解决更多的联想记忆、模式识别、模糊推理等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯乃勤	河南师范大学计算机与信息技术学院	48	422	11.0	19.0
2	徐久成	河南师范大学计算机与信息技术学院	97	660	14.0	20.0
3	张聪品	河南师范大学计算机与信息技术学院	45	202	9.0	12.0
4	刘春红	河南师范大学计算机与信息技术学院	17	108	7.0	10.0
5	王双喜	河南师范大学计算机与信息技术学院	4	39	2.0	4.0