一种新的双向联想记忆的学习算法

提出了一种新的用于双向联想记忆的学习算法，该算法利用了输入向量各元素之间的关联信息，在联想的过程中，动态地调整权值矩阵，增强了网络适应能力，利用了更多的已知信息，从而提高了网络的性能．     

一种新的双向联想记忆神经网络学习算法

文章提出了一种基于遗传算法的按“位”加权双向联想记忆神经网络（ＢＡＭ）的学习算法。根据判定ＢＡＭ网络稳定模式和容错能力的充分条件,推出了求取按位加权ＢＡＭ加权系数的优化目标函数,之后作者给出了求解此目标函数的遗传算法,二值图象模式存储、联想记忆的计算机实验结果表明,文中所提出的方法能有效地提高网络的存储能力和容错能力。     

改进的指数双向联想记忆模型及性能估计

提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型(improved eBAM,简称IeBAM).通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数,证明了IeBAM在状态的同、异步更新方式下的稳定性,一方面排除了Wang的修正指数BAM(modified eBAM,简称MeBAM)和Jeng的eBAM(exponential BAM)的稳定性证明中所作的不合理假设;另一方面,放宽了对BAM(bidirectional associative memory)的连续性假设的要求,并避免了补码问题.理论分析和计算机模拟结果表明,     

一种新的双向联想记忆神经网络学习算法

文章提出了一种基于遗传算法的按`位'加权双向联想记忆神经网络(BAM)的学习算法.根据判定BAM网络稳定模式和容错能力的充分条件,推出了求取按位加权BAM加权系数的优化目标函数,之后作者给出了求解此目标函数的遗传算法.二值图象模式存储、联想记忆的计算机实验结果表明,文中所提出的方法能有效地提高网络的存储能力和容错能力.     

双向联想记忆学习与回忆的研究

本文对双向联想记忆(BAM)的学习与回忆过程进行了详细的分析。在学习过程中,先是运用自适应非对称BAM算法进行学习,进而采用设置印象门限的反复记忆算法进行学习,本文从理论上证明了印象门限与样本吸引域之间的关系,指出反复记忆方法的理论依据。回忆过程中,采用非零阈值函数的运行方程,提出了阈值学习方法,并且从理论上证明了非零阈值函数的运行方程的采用,可进一步扩大吸引域。为了进一步扩大网络的信息存储量,本文引入了并联的BAM结构。本文方法的采纳,使得BAM网络的信息存储量、误差校正能力等得到很大程度的提高。     

具有内连接的指数多值双向联想记忆模型

C_CWang的多值指数双向联想记忆模型 (MVeBAM)是一种高存储容量的联想神经网络. 本文在MVe BAM的基础上通过引入自相关项 (或内连接 )提出了一个新的具有内连接的多值指数双向联想记忆模型, 推广了MVeBAM. 通过定义简单的能量函数证明了其在同、异步方式下的稳定性, 从而保证了所学模式对成为被推广的MVeBAM(EMVeBAM)的稳定点. 最后, 计算机模拟证实了EMVeBAM比MVeBAM具有更高的存储容量和更好的纠错性能.     

具有内连接的指数多值双向联想记忆模型

C_C Wang的多值指数双向联想记忆模型(MVeBAM)是一种高存储容量的联想神经网络.本文在MVeBAM的基础上通过引入自相关项(或内连接)提出了一个新的具有内连接的多值指数双向联想记忆模型,推广了MVeBAM.通过定义简单的能量函数证明了其在同、异步方式下的稳定性,从而保证了所学模式对成为被推广的MVeBAM(EMVeBAM)的稳定点.最后,计算机模拟证实了EMVeBAM比MVeBAM具有更高的存储容量和更好的纠错性能.     

内连式复值双向联想记忆模型及性能分析

Lee的复域多值双向联想记忆模型(complex domain bidirectional associative memory,简称CDBAM)不仅将Kosko的实域BAM(bidirectional associative memory)推广至复域,而且推广至多值情形,以利于多值模式(如灰级图像等)间的联想.在此基础上,提出了一个新的推广模型:复域内连式多值双向联想记忆模型(intraconnected CDBAM,简称ICDBAM),通过定义的能量函数证明了它在同步与异步更新方式下的稳定性,从而保证所有训练样本对成为其稳定点,克服了CDBAM所存在的补码问题.计算机模拟证明了该模型比CDBAM具有更高的存储容量和更好的纠错性能.     

多重改进型指数双向联想记忆模型及其在多证据推理中的决策性能

提出了多证据推理中采用神经网络来模拟信念组合学习方法。网络由多个改进型指数双向联想记忆模型（IeBAM）构成,并且共享一个输出来同时进行多证据不确定性的管理。文中证明了多重IeBAM(Multi-IeBAM）的稳定性,讨论了在多条证据同时提交网络后的多数规则。理论和实验都证明了多数因子比Wang所提模型更紧凑、更严格,从而可保证在受一定程度的干扰下,专家们仍能做出正确决策。最后所给出的模拟例子的结果与直觉推理相吻合。     

一种新型双向联想记忆神经网络

提出了一种新型双向联想记忆神经网络,此网络将两个相互关联的模式以模式对的形式存储在由N个连接构成的模式环中,记忆容量为22N数量级,完全消除了假模式对、能够全部或部分地回忆出与输入模式对具有最小Hamming距的被记忆的模式对,同时具有较高的记忆效率和可靠性。连接由“连接状态”和“禁止路径”组成,前者直接存储二进制模式对向量的分量,后者用于消除假模式;此神经网络具有正向联想、逆向联想和自联想方式,使得网络能更灵活有效地满足不同的回忆要求。     

具有非线性映射能力的高性能联想记忆模型

通常的联想记忆模型的联想性能由于受到输入模式间交叉相关项的影响而有所下降，并且在输入与输出之间缺乏非线性映射能力。本文介绍一种高性能联想记忆模型，它将低维输入向量映射到一个高维的中间向量，从而提高了系统的联想能力，又使系统具有非线性映射能力，最后给出了几种推广。     

复形态双向联想记忆网络及其性能分析

基于复数环(C,∨,∧,+)提出了复形态双向联想记忆网络模型,给出了神经网络实现双向完全联想记忆的条件,并分析了自联想的存储能力、稳定性和收敛性及神经网络的抗噪声能力.当复数虚部取零时即为实数,实数域形态双向联想记忆网络就是复数域形态双向联想记忆网络的特例.最后通过仿真实验验证复形态双向联想记忆网络的有效性.     

模糊形态双向联想记忆网络的研究

提出了一种新型的模糊形态双向联想记忆网络FMBAM,证明了FMBAM在双向联想中能够保证记忆在一步之内完成,因此不存在收敛问题,并实现完全双向正确联想,且可模糊性解释,同时表明了FMBAM具有优越的抗腐蚀或膨胀噪声的能力,仿真实验验证了双向联想FMBAM具有良好的性能。