多向联想记忆神经网络(MAM)由日本学者Hagiwara M.于1990年提出,它是双向联想记忆神经网络(BAM)的扩展。
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由于Kohonen模型对噪声极端敏感,Murakami提出一个利用带噪输入优化Kohonen模型的最小平方联想记忆模型(LSAM),大大降低原有模型噪声敏感性。
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由IME构成的记忆结构是一个开放性的存储结构,可以实现记忆的层次性、语义性、时效性和灰度性,并提供在此记忆结构进行联想记忆的必要信息。
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混沌在人与动物的脑中扮演着重要的角色,混沌周游与Freeman模型被认为与联想记忆或记忆的动态连接有关。
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自然免疫系统具有多层次、分布性、多样性、容错性、动态防护、自适应性、联想记忆、自我防护等特点。
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The continuous neural network based on the constraint domain for associative memory
基于约束区域的连续时间联想记忆神经网络
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对著名的神经元数学模型MP模型进行了研究,提出了一种多维MP模型.作为仿生神经元数学模型,随机神经网络在联想记忆、图像处理、组合优化问题上都显示出较强的优势。
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Approach for Multi-granularity and Many-to-many Associative Memory Based on Incidence of Patterns
基于模式关联的多粒度多对多联想记忆模型
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最后的计算机模拟,证实了新的模型具有良好的多对多联想记忆功能。
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混沌神经网络在分离叠加模式和多对多联想记忆中的应用
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An Implementation Model for Multi-Granularity and Many-to-Many Associative Memory
多粒度多对多联想记忆的一种实现模型
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An associative memory network with spatiotemporal chaos control is investigated in this paper.
本文提出了一种具有时空混沌控制的联想记忆网络.
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人工神经网络(ANN)可以逼近任意复杂的非线性系统,具有较好的模式识别、自适应学习和记忆联想等能力。
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自联想神经网络算法在X射线复合谱分析中的应用
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利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模。
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