【摘 要】
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由于Kohonen模型对噪声极端敏感，Murakami提出一个利用带噪输入优化Kohonen模型的最小平方联想存贮模型（LSAM），大大降低了原有模型的噪声敏感性。但是与Kohonen模型一样，LSAM模型的联想存贮能力随着样本数的增加而大大下降。本文提出一种高阶联想存贮模型，对LSAM模型作了改进，使原有模型的联想存贮能力得到极大地提高。计算机模拟结果证实了这一点。
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由于Kohonen模型对噪声极端敏感，Murakami提出一个利用带噪输入优化Kohonen模型的最小平方联想存贮模型（LSAM），大大降低了原有模型的噪声敏感性。但是与Kohonen模型一样，LSAM模型的联想存贮能力随着样本数的增加而大大下降。本文提出一种高阶联想存贮模型，对LSAM模型作了改进，使原有模型的联想存贮能力得到极大地提高。计算机模拟结果证实了这一点。
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