一类新的指数式联想记忆模型

摘要：

由于Kohonen模型对噪声极端敏感,Murakami提出一个利用带噪输入优化Kohonen模型的最小平方联想记忆模型(LSAM),大大降低原有模型噪声敏感性.但LSAM的性能依赖于预先给定的输入噪声方差,而这在实际应用中难以达到.本文所提出的一类指数式联想记忆模型,一方面解决了Murakami所遇到的上述问题,另一方面使原有模型的联想记忆能力得到极大的提高.因此可广泛地应用于模式识别等领域.

关键词：联想存贮器、指数、噪声、神经网络

所属期刊栏目：14

分类号：O235;TP18(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：江苏省自然科学基金

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）

页数：共3页

页码：251-253