基于BAM神经网络的推理研究

摘要：

推理作为人工智能领域中的一个重要课题,是人类求解问题的主要思维方法.人们在处理问题或人工智能领域中进行推理机设计时,往往根据问题及所处环境不同,考虑不同的推理策略以提高其效果或效率.正向推理、反向推理及双向推理为三种基本的推理策略.双向联想记忆(BAM)神经网络是一类具有双向稳定性的反馈系统,具有简单、可靠、易于实现的特点.将双向联想记忆(BAM)神经网络用于推理是人工智能领域中进行推理机设计的新途径.在分析了BAM网络用于推理,尤其是双向推理的理论依据上,研究了BAM网络在不同推理策略下的运行方法,通过实例说明了该方法的运作方式,最后就存在的网络容量等问题进行了讨论,指出了进一步研究的方向.

关键词：推理策略、双向联想记忆网络、双向推理、网络容量

所属期刊栏目：19

分类号：TN711.1(基本电子电路)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：9-13