自适应联想记忆细胞神经网络的优化设计

• 作者: 叶波 李传东
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 联想记忆 细胞神经网络 蚁群优化算法 参数模板
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 411-415
• 分类号: TP183
• 字数: 5342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00411

摘要

针对训练自适应联想记忆细胞神经网络(AM-CNN)过程收敛慢,设计出的网络抗噪性能不高的特点,通过融合蚁群优化算法和粒子群算法的思想,提出以目标网络对噪声模式的输出误差为目标函数,在目标函数的一个阈值分成的两个区间内,分别采取局部搜索和全局搜索策略,训练出AM-CNN的克隆模板的设计方法.数字模拟表明,与以往的设计方法相比,该算法能在细胞神经网络4～6次的迭代过程中稳定输出期望模式,收敛速度更快,设计出的AM-CNN性能比较稳定,并对噪声鲁棒,对高斯噪声N(0,0.8)准确率达到90％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶波	重庆大学计算机学院	13	203	8.0	13.0
2	李传东	重庆大学计算机学院	33	283	10.0	16.0