随机延时Hodgkin-Huxley神经网络的同步与联想记忆

基于神经系统微观生理结构，给出具有空间分布随机延时的神经元间耦合，而这种随机延时描述峰电位从突触前神经元到突触后神经元在轴突上传播所需要的时间．记忆由时空发放的神经元集群表达．通过加入并改变噪声的强度，研究了噪声对Hodgkin—Huxley（HH）神经元网络系统联想记忆的作用，在噪声涨落的作用下，系统取得了对不完整输入的记忆恢复，得到与熟知的随机共振完全一致的结果．     

有脉冲和时滞的双向记忆神经网络稳定性分析

利用Lyapunov函数和二维Hanalay类型不等式,研究带有脉冲和时延的广义双向联想记忆神经网络平衡点的全局指数稳定性,得到了几个判断网络全局指数稳定的充分条件,这些条件刻画了脉冲强度和没有脉冲的连续子网络(双向联想记忆神经网络的连续部分)的指数收敛速度对整个网络的全局指数稳定性的混合影响。研究结果表明即使脉冲对网络状态有放大的影响,脉冲时滞双向联想记忆神经网络也可能保持连续子网络的全局指数稳定性质。数值例子验证了理论结果的正确性。     

基于Hopfield神经网络概念设计中联想记忆

对复杂产品的功能需求进行可计算的0-1向量表示，以及通过Hopfield神经网络的联想记忆功能，实现了产品概念设计过程中的联想记忆。避免了对图像检索的庞大计算量以及建立知识推理库的复杂过程。并且对Hopfield神经网络实现联想记忆的算法进行了改进，最后以液压泵的需求选型为例对此算法进行了验证，计算结果表明此算法能够较好地实现联想记忆过程。     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能     

基于自联想记忆算法的图像缩放研究

针对图像缩放中的问题,提出基于自联想记忆算法。首先确定自联想记忆最小上界和最大下界,自联想记忆每个层之间的神经元通过最近域互连接方式连接信息交替,能够在神经系统缺损信息时通过自联想记忆恢复出原来存储的完整记忆模式;接着所有神经元节点采用同步方式调整状态,利用均场定理加快自联想记忆神经网络学习速度;最后给出了图像缩放算法过程。实验仿真显示算法输出图像能够较好地保持原图像内容,峰值信噪比(PSNR)比较大。     

基于联想记忆神经网络的故障诊断

以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础,通过引入联想记忆衰减因子,改进了神经网络结构和学习算法,以应用于系统的故障及时诊断.     

联想记忆神经网络的学习算法设计

提出了联想记忆神经网的学习算法，并给出了算法的收敛性定理。     

乘除形态学联想记忆及其性能分析

形态学联想记忆是一类新颖的人工神经网络,但是它的异联想记忆效果较差.针对这个问题,基于互补的思想,提出一种形态学联想记忆方法,称为乘除形态学联想记忆.文中分析了乘除形态学联想记忆方法完全回忆记忆的条件及其噪声性质.分析和实验表明,这种方法对异联想效果显著,并具有一定的抗噪声鲁棒性,在一些情况下,能够取得更好的异联想效果.     

一种混合模糊联想记忆网络

本文改进了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ提出的最大最小联想记忆网络的模糊Ｈｅｂｂ关系编码规则,给出了一种新的学习算法,新算法克服了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ算法的缺陷,在一定条件下,本文的学习算法能将模式对完整地联想出来．另外,本文在分析网络的容错性及稳定性的基础上,提出了一种五层混合模糊联想记忆网络,五层混合网络具有良好的联想容错能力．实验结果表明,本文的学习算法及混合网络是有效的．     

突触可塑性与学习记忆

以LTP为例,通过综述前人实验及理论,对突触可塑性的两种表现形式:即结构可塑性和 传递效能可塑性与学习记忆的关系进行了研究.突触可塑性被认为是学习记忆的神经学基础,而其 中最受人们关注、研究最多的是突触传递的长时程增强(LTP).