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1.
Kanerva的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码,对数据采用了分布式存贮,从而解决了大维数向量的输入问题,SDM实际上是一个由输入层,中间层和输出层组成的三层前向网络,其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的(用矩阵A表示),中间层与输出层的连接权阵C由外积法得到,文中假定在相同的学习规则下,就信噪比意义而言,A的均匀预置能使SDM获得最优性能,从而为A的预置提供了理论依据。  相似文献   
2.
2003年第二次海湾战争尽管在地面战展开之前,并没有如1999年第一次海湾战争期间进行长达38天的持续空袭,但从3月10日至4月20日作战期间,联军一共也执行了高达41400架次任务,空中武力仍在战争中扮演了举足轻重的角色,如果说第一次海湾战争向世人展现了现代空中战力的惊人威力,则直接与第二次海湾战争空中武力联想在一起的,就是所谓“震慑作战”与“斩首行动”。  相似文献   
3.
提出了一种基于切比雪夫插值的高阶联想记忆系统(TI-AMS),能提供对任意阶多变量多项式函数的无误差逼近.切比雪夫插值的近似于最优一致逼近的性质从理论上保证了对任意连续函数的全局逼近精度.特别在对一些不连续函数(如矩形脉冲函数)的逼近中也有其它AMS无法比拟的优势.理论分析和数值模拟表明,该系统具有计算简单、学习精度高、收敛速度快、总的存储单元空间较小等优点.可广泛应用于图像压缩、模式识别、及高精度实时智能控制等领域.   相似文献   
4.
由多个尽可能多样化的分类器(前馈神经网络)组成的多分类器系统(MCS)能够显著地提高单个分类器的分类或推广能力.受MCS基本思想的启发,将集成引入到双向联想记忆快速学习(QLBAM)中,构建出一个BAM集成,旨在提高存储容量和纠错性能的同时,不破坏每个成员BAM的简单结构.计算机仿真表明,选择合适的"过剩生产与挑选并存"策略,即"稀疏算法"后,所提出的BAM集成在存储容量和抗噪声性能两个方面都显著优于单个QLBAM.  相似文献   
5.
研究了用自联想网络(AANN)进行数字滤波的方法。自联想网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程,信息中的精华将被提取,从而使人们能够利用冗余信息抑制其测量噪声,使发动机测量参数在最大程度上减少噪声对其带来的负面影响。  相似文献   
6.
由Tai提出的高阶双向联想存储器(HOBAM)推广了Kosko的BAM,它不仅拥有BAM的优点,而且放宽了连续性假定以得到可靠的回忆,并大大改进了BAM的存储容量和纠错性能。然而,Tai对于HOBAM的性能分析仅限于计算机模拟,并没有给出理论分析结果。本文填写了此方面空白,并给出HOBAM稳定性和存储容量的理论证明,使得该系统能从理论上得以保证所有训练模式对成为其稳定点。  相似文献   
7.
基因是生命的中介物——蛋白质复制的基础,基因更是细胞和生命复制的基础,是自然界有机化合物分子产生之后产生的。虽然基因指挥了各种蛋白质和细胞的复制,但是构成蛋白质的各种氨基酸和酶要产生在基因产生之前。基因分子的产生同三四十亿年前地球上非常丰富的有机化合物和海水以及类似于芬兰桑拿浴的那种气候是紧密联系在一起的。而这三个条件是基因和生命产生所必须具备的条件。20世纪50年代之前,欧美的科学家们在封闭的玻璃容器之中加入蒸馏水和各种有机化合物(主要是氢化物、氮化物和碳化物等),然后通电产生电火花放电效应,并且适当加热或者用紫外线,或者X射线进行照射。结果这些科学家们前前后后分别从这些有机化合物当中培育出了组成生命的中介体——蛋白质所需要的各种氨基酸。  相似文献   
8.
<正>神经网络应用于系统辨识时,与传统的基于最小二乘算法的辨识方法相比较具有以下几个鲜明的特点,这也是BP神经网络具有的特点。(1)不要求建立实际系统的辨识格式。故可省去对系统阶次确定这一步骤,神经网络本质上已作为一种辨识模  相似文献   
9.
针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.   相似文献   
10.
徐大专  王永澄 《航空学报》1993,14(11):596-600
从两个方面推广了Bruck和Blaum的工作。一方面,证明了在软判决译码的情况下,线性分组码的最大似然译码等价于一个神经网络收敛于它能量函数的全局极大状态。另一方面,对GF(p)上的线性分组码,构造了一个联想记忆神经网络,使得每一个线性分组码的码字都对应于神经网络的一个全局稳定状态。  相似文献   
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