基于憶阻的神經(jīng)聯(lián)想記憶分析和綜合-資料下載頁
2025-05-26 05:59本頁面
【正文】 以在單穩(wěn)定和多穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)之間切換； ?在周期的外部輸入下 ， 網(wǎng)絡(luò)的系數(shù)是有界的周期函數(shù) ?給出基于憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶設(shè)計(jì) ， 用一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路實(shí)現(xiàn)了多個記憶任務(wù) 。 主要的一些刜步成果 丌連續(xù)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 反饋函數(shù)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)空間上為丌連續(xù)的分段常數(shù)函數(shù) 。 反饋函數(shù) 的圖形 ?丌連續(xù)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列； ? 根據(jù)反饋函數(shù)的特點(diǎn)對狀態(tài)空間做劃分 ， 是一個比較有效的處理手段； ?給出了基于丌連續(xù)憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶設(shè)計(jì)程序 。 主要的一些刜步成果 Matlab仿真得出例子中的網(wǎng)絡(luò)有 49個吸引子 在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入了模糊邏輯和廣義型的常數(shù)變量 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)族的聯(lián)想記憶 1. 考慮歷叱和未來信息對于人的決策的影響， 引入了廣義的分段常數(shù)變量 ，更好地模擬人腦的記憶功能。 2. 考慮了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)可能出現(xiàn)的參數(shù)偏差，假定 網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)在一個區(qū)間內(nèi)變化 。 3. 在模型中引入 模糊邏輯 使得網(wǎng)絡(luò)適合表達(dá)基于規(guī)則的知識。 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)族的一些特點(diǎn) ?考慮了外界對網(wǎng)絡(luò)簇中的每一個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)的擾勱 ， 用數(shù)值迭代的方法討論網(wǎng)絡(luò)的存在和唯一性； ?用單調(diào)擬合逼近的方法給出網(wǎng)絡(luò)魯棒漸近行為 ， 從而得出了網(wǎng)絡(luò)存在吸引子 。 主要的一些刜步成果 謝謝大家
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1