| 一种基于稀疏指数联想记忆神经网络的图像识别方法 |
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| 引用本文： | 王传栋,陈蕾. 一种基于稀疏指数联想记忆神经网络的图像识别方法[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版), 2008, 28(6) |
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| 作者姓名： | 王传栋 陈蕾 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003 |
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| 基金项目： | 南京邮电大学青蓝计划 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 人工神经网络 联想记忆 模式识别 稀疏网络结构 |
A Method for Image Recognition Based on Sparse Exponential Associative Memory Neural Network |
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| WANG Chuan-dong,CHEN Lei. A Method for Image Recognition Based on Sparse Exponential Associative Memory Neural Network[J]. JJournal of Nanjing University of Posts and Telecommunications, 2008, 28(6) |
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| Authors: | WANG Chuan-dong CHEN Lei |
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| Affiliation: | WANG Chuan-dong,CHEN Lei College of Computer,Nanjing University of Posts , Telecommunications,Nanjing 210003,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Artificial neural networks Associative memory Pattern recognition Sparse network architecture |
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