论文部分内容阅读
针对HopfieldNN传统设计方法要求权值矩阵需要满足对称的约束，以及记忆容量和容错性低，且记忆模式易陷入伪稳定状态的缺点，本文提出了利用遗传算法（CA）优化设计HopfieldNN权值的方法，并与传统方法对比，验证了GA-HopfieldNN具有较大的记忆容量和较强的容错性。同时提出了GA—HopfieldNN的板形模式识别模型设计方案，将具有较强计算能力的反馈网络用于实时信息处理系统实现模式识别，克服了当前板形智能识别模型动态性差，容错能力低及实时性差的缺陷。同时，HopfieldNN的二值计算形式