基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用

• 作者: 董亚南 高晓智
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: CS Hopfield神经网络 数字识别
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 132-136
• 页数: 5页
• 字数: 4468字
• 语种: 中文

摘要

介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用。针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法。利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董亚南	上海海事大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0