一種用于模式識別的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

雙向聯(lián)想記憶(BAM)網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)是兩種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,研究結(jié)果表明將BAM網(wǎng)絡(luò)的輸入用40%的噪聲污染,這種網(wǎng)絡(luò)仍然可以實現(xiàn)正確聯(lián)想.另一方面BAM網(wǎng)絡(luò)有一個嚴(yán)重的缺點就是它無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,而BP網(wǎng)絡(luò)卻恰恰能夠很好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,但它的容錯性不好.本文同時從識別率和節(jié)省存儲空間兩方面出發(fā),提出了一種BAM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該模型具有容錯性好、識別率高、簡單等優(yōu)點.

作 者： 田凱 鄭麗穎 王科俊   作者單位： 哈爾濱工程大學(xué),自動化學(xué)院,黑龍江,哈爾濱,150001  刊 名： 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY  年，卷(期)： 2002 23(6)  分類號： O235  關(guān)鍵詞： 雙聯(lián)想記憶(BAM)   BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   模式識別   誤差反傳(BP)學(xué)習(xí)算法   BAM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  

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