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题名基于小世界网络的Hopfield联想记忆模型
被引量：1
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作者
张瑞成
胡绪磊
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机构
河北联合大学电气工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2014年第2期214-218,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61040012)
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文摘
针对基于Watts-Strogatz小世界网络的联想记忆(WSAM)模型中存在的信息丢失和产生孤立节点的问题,引入Newman-Watts小世界网络,提出了基于NW小世界网络的联想记忆(NWAM)模型,并给出生成方法以及相应的理论算法。与WSAM相比,该模型节点连接数有少量增加,而网络性能却得到极大的改善。对比实验结果表明,在重连概率和全局连接度相同的情况下,NWAM对加噪模式回想的能力要高于WSAM;在噪音干扰不断增加的情况下,NWAM抗噪联想性能始终优于WSAM。最终,利用NWAM模型对加入噪音的交通图像进行识别时,获得了比WSAM更好的识别效果,表现出良好的容错性和对含噪信息的鲁棒处理能力。
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关键词
NW小世界网络
联想记忆
神经网络
图像识别
容错性
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Keywords
NW small-world networks
associative memory
neural network
image recognition
fault tolerance abil- ity
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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