具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解

在放弃活跃函数的有界性、单调递增性和可微性条件下,引入可调实参数di>0(i=1,2,…,n),通过构造Lyapunov泛函和运用不等式分析技巧,对一类具离散时滞的混合双向联想记忆神经网络的周期解、平衡点的存在唯一性和全局指数稳定性给出了一些新的充分准则.     

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．     

石漠化地区中小学生环境意识的内隐联想测验研究

为了探讨石漠化地区中小学生环境意识,采用内隐联想测验(IAT)对石漠化地区小学六年级和初中三年级学生的环境意识的内隐态度进行研究。结果显示:石漠化地区中小学生存在明显的内隐环境意识;IAT所测得内隐环境意识不存在年级、性别性质差异。     

一种基于稀疏指数联想记忆神经网络的图像识别方法

区别于一般的图像识别方法,指数联想记忆模型(EAM)是一种对数据分布无任何要求的非线性技术,具有指数级的存储容量和良好的容噪性能.随着实际的需求和被处理问题规模的扩大,EAM所采用的全互连结构将导致布线工艺上的困难而难以克服,限制了模型的VLSI(超大规模集成电路)硬件实现.通过在EAM中引入社会领域中广泛存在的"六度分离"现象,借鉴Watts和Strogatz提出的"小世界网络"理论对EAM进行了稀疏化改造.改造后的稀疏指数联想记忆模型(SEAM)不仅结构相对简单、易于硬件实现,而且仿真结果表明在灰度图像加噪和部分缺失的情况下,SEAM识别性能和全互连的EAM相当,表现出了较强的鲁棒性.     

基于联想记忆的直觉产生的模拟方法

针对直觉在创新思维产生过程中的重要作用,对直觉的模拟提供了创新计算的一种新方法.采用Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法,对直觉、经验、联想和可视激励之间的相互关系进行了定量描述,提出了变异联想产生直觉的观点,从而建立了模拟直觉的认知模型以及计算模型.最后给出了利用直觉模型生成新分形图的应用实例,计算结果表明此算法能够实现创新.     

具有时滞的BAM细胞神经网络模型的全局指数稳定性

利用拓扑度理论、推广的Halanaly矩阵时滞微分不等式、Lyapunov原理以及Dini导数, 研究了具有时滞的双向联想记忆细胞神经网络模型的全局指数稳定性。去掉了有关文献中要求输出函数 fj在实数集R上有界的务件,给出了条件要求更弱的判定平衡点的存在唯一性以及全局指数稳定性判 据,推广和改进了前人的相关结论。     

联想记忆系统的学习算法设计(I)

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

语言理论与广告选词

在我们的日常生活中,广告如同空气一样,无处不在。对于这一既年轻又古老的话语种类的分析,需涉及到诸如心理学、统计学、社会学、美学、语言学等方面的知识。本文拟从语言学的分支──语义学、语用学和文体学──的角度对广告语言进行探索性分析;论述这些领域中的相关理论在广告创作中的应用。在措词造句时,广告文案创作者利用词语的联想意义唤起广告受传人的愉快、积极的联想;利用礼貌原则将其向受传人的“索取”（demand）蒙上“奉献”（offer）和“迎合”（fattery）的面纱;利用言语行为理论对受传者进行非直接性劝说;利用一系列前景化手段突出需要广告的项目,增加广告的吸引力。广告人利用上述手段引起受传人的兴趣,激起其购买欲望,采取广告人所预期的行为。     

产融结合模式的演化路径研究——以GE、联想控股为例

随着国内外企业产融结合发展的深入,产融结合模式演化问题已经成为产融结合研究的重点之一。本文依据国内外企业产融结合实践,对产融结合模式的演化历程进行了分析和总结,并基于商业模式冰山理论与资源基础理论,将产融结合的隐性知识概括为3个维度:社会关系网络、协作机制和科技水平。结合美国通用电气公司(GE)、联想控股的产融实践,本文分析了国内外企业产融结合模式与外部环境的匹配性,并基于这两个案例的产融结合模式对比,特别是在隐性知识方面的差异,建议国内生产导向型企业聚焦主业相关多元化,采取渐进策略实现产融结合,降低跨越式转型风险。     

双向联想记忆神经网络的指数输入 - 状态稳定性

研究关于具有多个时滞效应和时变外部输入双向联想记忆神经网络模型的指数输入-状态稳定性分析。首先，建立了双向联想记忆神经网络模型，该模型具有多个时滞效应并且外部输入是时变的。而且模型中非线性神经元激励函数不要求是有界的，也不要求是光滑的。然后给出双向联想记忆神经网络指数输入-状态稳定性的一个定义，利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式－mXTQX+2lXTπY≤l2YTπT(mQ)－1πY和XTY+YTX≤εXTΛX+ε\YTΛ－1Y的方法，获得含有多时滞效应和时变外部输入的双向联想记忆神经网络模型指数输入-状态稳定性的一个充分条件。