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。     

基于分类思想的联想记忆神经网络

根据分类思想设计了2层反馈自联想记忆神经网络模型，它符合大脑联想记忆的分类思想，能保证每个样本模式为稳定状态，其吸引域在平均意义上达到最大值。     

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。     

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．     

一种新型联想记忆神经网络

提出了一种新型联想记忆神经网络,记忆容量接近2^N,完全消除了假模式,具有多模式回忆能力,同时具有较高的记忆效率;模式的各个分量分别存储在网络的N个连接中,这些连接构成一个通过网络中所有神经元的被称为“模式环”的单环回路;网络中处理和传递的信号为神经元编号组成的序列,神经元执行一组处理这种序列的符号和逻辑运算;连接由“连接状态”和“禁止路径”组成,前者用于存储信息,后者用于抑制网络中出现的假模式。     

样本优选规则构造的Hopfield神经网络的联想记忆功能

从理论上推导采用样本优选规则的离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的吸引子，发现该网络的存储容量达到Ｎ，并推导这些吸引子的引域，探讨网络的联想记忆功能。     

时滞离散时间双向联想记忆模型的研究

提出一类时滞离散时间双向联想记忆神经网络模型,研究了平衡点的全局吸引性,并且以具体仿真算例给出了利用平衡点的全局吸引性建立这类双向记忆神经网络的方法。     

关于离散Hopfield联想网络的权值设定及稳定性分析

本改进了Hopfield网络权值的设定，使之保证每一个存贮的模式为平衡状态，并且证明网络由任一模式出发，一定收敛到一个平衡态，且每一平衡态是Lyapunov意义下稳定的。     

Hopfield网络与Hamming网络的组合应用研究

本文首先从Hamming距离的角度对神经网络中有关Hopfield网络和Hamming网络的性能进行比较．分析了两种网络在各自单独应用时的优势与不足。然后结合数字显示模式实例探讨了这两种网络的一种组合应用。     

含时滞的双向联想记忆神经网络的全局吸引性和全局指数稳定性

本文研究了具有时滞的双向联想记忆神经网络模型,在非线性神经元激励函数是Lipschitz连续的条件下,通过构造适当的泛函,得到了该系统的平衡点是全局吸引和全局指数稳定.     

一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法

在Hebb学习规则的基础上,提出一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法,用该方法设计的网络能够对多个非正交记忆样本进行正确的回忆.通过理论证明和Matlab仿真,说明了新设计方法的正确性和可行性.     

基于离散Hopfield神经网络的数据加密算法

离散Hopfield神经网络的吸引性不仅具有重要理论意义,而且是现代网络应用基础。基于离散Hopfield神经网络,简要讨论了算讨论了其吸引性;并利用其非线性混沌机制和并行计算的特点,提出了数据分组加密算法和公钥加密算法;法的安全性。     

基于Hebb规则的积分保持型PID神经网络多变量控制器

提出了一个积分保持型PID神经网络多变量控制器 ,网络的学习算法采用一种简单的类似Hebb规则的算法 .当将该控制器应用于多变量耦合的非线性系统的控制时 ,计算机仿真结果表明 ,网络的训练速度快 ,对权的初值的依赖性小 ,控制系统的动态和静态性能较好 .     

基于汉明距离的传感器网络分层拓扑发现算法

针对传感器网络能源有限的特性,提出了一种基于汉明距离的分层拓扑发现(LTIHD)算法.根据在汇聚节点收集到网络内部节点报文接收或丢失的情况,利用汉明距离识别相邻两层节点之间的父子关系,逐层推测网络的拓扑,不增加网络负担.仿真试验表明:推测18节点传感器网络需要60轮数据采集和1.56 s的推测时间;推测120节点传感器需要140轮数据采集和4.12 s的推测时间.该算法可以准确快速地推测传感器网络的拓扑,适合大规模传感网络的拓扑推测.     

基于反射内存网的导航系统通讯技术

针对导航系统通讯对于实时性、可靠性、高速性的要求,提出了将反射内存网应用于导航通讯中．介绍了反射内存网的特点,阐述了反射内存网的工作原理与通信机制,并与传统计算机网络技术进行了比较．重点给出了反射内存网性能的测试方案和测试结果,并设计了一套基于反射内存网的测试软件．通过实验验证了反射内存网的基本性能,结果表明反射内存网可以满足导航系统通讯中的要求．     

离散型Hopfield神经网络稳定性的研究

提出了离散型Hopfield神经网络DHNN模型权矩阵的等效矩阵的概念，给出了相关算法。利用等效矩阵的概念可把DHNN模型按其轨道是否相同进行分类。因而，获得了研究DHNN模型收敛性的一种新方法，并利用此方法推广了已有的有关收敛性的几乎所有结论。     

配电网重构方案Hopfield神经网络算法研究

针对配电网辐射状运行的特点,提出了以Hopfield神经网络为基础,以降低网损为目标函数的配电网重构方案算法:首先利用Hopfield神经网络来确定各个节点的入度,然后根据节点入度确定线路是否投入运行,并由此确定各联络开关的状态,最终确定配电网重构方案.给出了神经网络能量函数和求解方法,能量函数同时考虑到了辐射状运行、网损最低和某些线路可能无联络开关的问题.通过对IEEE一三电源电网进行计算,所得结果和遗传算法基本一致,而Hopfield神经网络通过解微分方程组确定最优解的计算时间相对较少.