改进的指数双向联想记忆模型及性能估计

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提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型。通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数,证明了IeBAM在状态的同,异步更新方式下的稳定性,一方面排除了Wang的修正指数BAM和Jeng的eBAM的稳定性证明中所作的不合理假设,另一方面,放宽了对BAM的连续性假设的要求,并避免了补码问题,理论分析和计算机模拟结果表明,IeBAM具有比MeBAM和eBAM更高的存储容量和更好的纠错性能。
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