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近几年混沌神经网络在信息处理,特别是联想记忆中的应用得到了极大重视.本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型,它具有两个重要特征:(1)根据不同的输入,神经网络做出不同的响应,可从已知模式来识别未知模式;(2)可连续学习未知模式.计算机仿真表明我们的模型具有应用潜力.
连续学习混沌神经网络的研究
【摘 要】
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近几年混沌神经网络在信息处理,特别是联想记忆中的应用得到了极大重视.本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型,它具有两个重要特征:(1)根据不同的输入,神经
【机 构】
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西南师范大学电子与信息工程系重庆400715
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2004年4期
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