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.     

离散Hopfield网络的置换对称性与逆联想记忆

着重从理论上探讨离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的置换对称性，同时根据采用样本优选规则构造的神经网络所具有的一种特殊的置换－不变置换的原则，建立一种新的联想记忆－逆联想记忆。     

联想记忆激发机制的性质坐标表达

提出了以下联想激发机制的一个性质坐标模型，给出了事物本身属性激发事物整体表象的数学表达，进行了从事物的整体概念本身若干属性的联想机制的定性分析；讨论了两个事物通过其相似属性而达联想沟通的数学表达，其中，前两种属于自联想记忆机制，后者属于异联想记忆机制。     

从“打”字谈英语词汇联想记忆

本文主要谈论词汇联想记忆。笔者首先从一个“打”字谈起,然后再展开论述,笔者主要是根据自己的学习,教学经验和所见到的词汇记忆方法来论述,主要有扩展联想,语音联想,归类联想,分解联想等。通过举例说明词汇联想记忆的好处。     

英语单词网络联想记忆

本文对各种不同的英语单词记忆法进行考察后,认为单词之间只有同时具备形与义的联系才是有效的联想记忆。文章提出了符合这一原则的数种记忆方法,共同构成网络联想记忆系统。学习者遵循它将大大提高记忆效率。     

英语单词网络联想记忆

本文对各种不同的英语单词记忆法进行考察后 ,认为单词之间只有同时具备形与义的联系才是有效的联想记忆。文章提出了符合这一原则的数种记忆方法 ,共同构成网络联想记忆系统。学习者遵循它将大大提高记忆效率。     

形态学联想记忆在图像联想识别上的应用

形态学神经网络是一类新颖的人工神经网络,但人们对它的研究,尤其是对于形态学异联想记忆的研究和应用,仍很不够.给出了形态学异联想记忆理论应用于图像的联想识别上的一般方法和步骤,并通过一个字符图像联想识别的实例,叙述了其应用原理与过程,对于推进形态学异联想记忆的应用研究将带来有益的参考.     

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     

一种联想记忆网络的研究

外积法是很容易实现的权值学习算法,而且有很好的记忆效果,但是它也存在一些不足．针对这些不足,提出一种结构简单、记忆效果较好的网络．通过对数字海明距离的分析,提出了一种将两个网络互联用于联想记忆的方法,适当的分类能让网络达到最大的容量,仿真结果表明该方法是有效的．     

联想记忆法在数学教学中的运用

抽象的数学概念和众多的数学公式常常给学习者带来记忆中的困难.采用恰当的记忆方法,可以收到良好的记忆效果.针对记忆内容的特点,论述数学教学中如何运用好联想记忆法.     

基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现

介绍了反馈型神经网络Hopfield网络的定义、原理、模型和基本学习规则,并构造了一个用于联想记忆的Hopfield神经网络模型.对实验结果进行分析、比较,实验结果表明:Hopfield神经网络用于数字识别是可行、有效的;该方法较传统神经网络能提高网络的记忆能力和数字识别的正确率;该方法有别于以往的BP神经网络的模式识别,结合一些优化算法,如遗传算法,能对Hopfield神经网络的联想记忆稳态进行优化,增强神经网络的联想记忆能力.     

离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用

给出了离散Hopfield神经网络结构和模型．利用Hopfield神经网络的演变过程是一种计算联想记忆的过程,它适用于正交(或近似正交)模式的记忆性质,给出了一种Hopfield神经网络的双向联想记忆模式的记忆矩阵构造方法,并提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的控制系统故障诊断的算法,利用此算法实现实时检测混烧控制系统的故障和异常,对混烧控制系统的调节器和阀门进行故障诊断和故障信息提示．     

BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

人工神经网络模型是在现代生物神经系统研究基础上建立的一种网状结构，是对人脑某些基本特性的一种简单的数学模拟。神经网络以其信息的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力，在机械故障诊断领域显示了极大的应用潜力。本文就神经网络对给定知识的表达、联想、记忆能力及网络结构进行了研究，利用反向误差传播网络对旋转机械中四种典型故障进行了实例分析诊断，取得了令人满意的效果。     

An oscillatory neural network and dynamical associative memory

Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｈａｓｒｅｃｅｎｔｌｙｒｅｃｅｉｖｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅａｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｓ．Ｍｕｃｈｅｆｏｒｔｈａｓｂｅｅｎｍａｄｅｔｏｗａｒｄｓｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔ...     

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．     

再谈基于分类思想的联想记忆神经网络

探讨了CANN网络的伪吸引子的情况，证明了网络最多只有1个伪吸引子，即所谓的“空白模式”，并设计出异联想记忆网络模型结构。     

有限离散属性网络模型及分类搜索方法

记忆是思维的源头,如何高效组织与存储信息是机器智能活动的前提,利用神经网络的结构思想、数据库表的映射作用、属性论的事物表达思想构造的属性网络模型能有效组织与存储信息,从根本上解决存储容量和渐进学习问题,使分类搜索变得非常简单.     

基于改进的多对多联想记忆混沌神经网络研究

研究混沌神经网络的联想记忆特性,探讨了网络参数的改变对其联想记忆效果的影响,在此基础上提出了一种多对多联想记忆混沌神经网络模型（MCAM）,通过仿真实验证明了该模型的先进性．