扩展交替投影神经网络——具备联想记忆功能的充分必要条件

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【摘要】

：

对交替投影神经网络(APNN)的连接权矩阵进行修改,将其应用范围从实数域拓展到复数域,从而得到一种新的神经网络--扩展交替投影神经网络(Extended Alternating Projection Neu

【作者】

：

王金根龚沈光陈世福

【机构】

：

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,海军工程大学

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2004年4期

【关键词】

：

交替投影神经网络联想记忆收敛条件 Computer simulation Convergence of numerical methods Learnin

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对交替投影神经网络(APNN)的连接权矩阵进行修改,将其应用范围从实数域拓展到复数域,从而得到一种新的神经网络--扩展交替投影神经网络(Extended Alternating Projection Neural Networks).对EAPNN网络进行深入研究后,给出了网络稳态值的通用数学表达式,并从表达式中推出了网络具备联想记忆功能的充分必要条件.最后设计仿真实验对文中的理论分析结果进行了验证.

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