DHNN优化设计新方法及在板形模式识别的应用

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jeremy008

【摘要】

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基于离散Hopfield神经网络（DHNN）的联想记忆能力，提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法．该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求，避免进入伪稳定点；并将其用于板形模式识别，采用勒让德

【作者】

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张秀玲张志强

【机构】

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燕山大学电气工程学院

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2008年3期

【关键词】

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离散Hopfield神经网络(DHNN) 随机扰动优化设计勒让德多项式板形模式 discrete Hopfield neural networks （DHN

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基于离散Hopfield神经网络（DHNN）的联想记忆能力，提出了随机扰动优化设计DHNN的新方法．该方法降低了DHNN对权值矩阵的苛刻要求，避免进入伪稳定点；并将其用于板形模式识别，采用勒让德多项式表示常见的6种板形基模式，不需大量的测试样本来训练网络，是一种更简单、实用的板形模式识别新方法，为实现板形控制提供依据，仿真结果证明了这种方法的可行性．

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