【摘 要】
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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
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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
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