一种用于模式识别的新型神经网络模型

来源 :哈尔滨工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hbzjl001

【摘要】

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双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型，研究结果表明将BAM网络的输入用40％的噪声污染，这种网络仍然可以实现正确联想．另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它

【作者】

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田凯郑丽颖王科俊

【机构】

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哈尔滨工程大学自动化学院

【出处】

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哈尔滨工程大学学报

【发表日期】

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2002年6期

【关键词】

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双联想记忆(BAM) BP神经网络模式识别误差反传(BP)学习算法 BAM-BP神经网络 BAM BP neural network pattern rec

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双向联想记忆(BAM)网络和BP网络是两种重要的神经网络模型，研究结果表明将BAM网络的输入用40％的噪声污染，这种网络仍然可以实现正确联想．另一方面BAM网络有一个严重的缺点就是它无法实现数据压缩，而BP网络却恰恰能够很好地实现数据压缩，但它的容错性不好．本文同时从识别率和节省存储空间两方面出发，提出了一种BAM-BP神经网络模型．该模型具有容错性好、识别率高、简单等优点．

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