【摘 要】
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该论文的主要研究工作为:1.第一次详细地叙述了联想记忆Hopfield网络的感知机观点,即一个Hopfield网络可以看成是由一些感知机相互联结而成的,从结构、学习模式和学习目的的
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该论文的主要研究工作为:1.第一次详细地叙述了联想记忆Hopfield网络的感知机观点,即一个Hopfield网络可以看成是由一些感知机相互联结而成的,从结构、学习模式和学习目的的等三个方面论述了Hopfield网络与感知机的关系;2.利用感知机观点,对Hopfield网络的几个重要问题给出了明确解答;3.给出了一种联想记忆Hopfield网络最优联接权的定义,即使网络记忆容量达到理论值,且对网络记忆模式的容错性平均来说最好的联接权;4.给出判断任意一组模式线性可分性的方法,从不线性可分模式集中寻找一个极大线性可分子集的方法,以及寻找感知机的容错性最好的联接权的方法;5.利用控制混沌的著名方法-OGY法,对处于混沌演化状态的一种广义Hopfield网络进行控制,使网络的输出处于与输入模式最接近的记忆模式附近,从而使网络联想出期望的模式;6.作者利用新近发现的一些神经生物学知识,构造了一种的联想记忆动态神经网络模型.
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