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一种新的联想记忆系统及其学习收敛性 被引量:1

New Associative Memory System and Its Learning Convergence
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摘要 提出了一种新的联想记忆系统——基于牛顿前向插公式的联想记忆系统(NFI-AMS),用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近,设计了相应的学习方法,并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数,NFI-AMS的学习总是以任意精度收敛的.该系统较之传统的CMAC类型的AMS,具有所需供学习的样本点较少,学习精度高和存储单元空间较小的优点,且比多层BP网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点,可望在智能控制与信号处理,模式识别中得到应用. A new high order Associative Memory System based on Newton forword interpolation formula (NFI AMS) used for implementing the high precision approximation to multi variable polynomial functions with arbitrarily given order is proposed.The learning algorithm of NFI AMS is designed.Moreover,it is proved that the NFI AMS learning always converges to a given multivariable continuous function with arbitrary accuracy under a wide condition.The AMS possesses the advantages over conventional CMAS type AMS less learning sample points,high precision of learning and much less required memory size,and also the advantages over multi layer BP neural networks in much less computational effort for training and fast convergence rate.The systems of NFI AMS has great potential in the application areas of intelligent control and signal processing,process modelling and pattern recognition.
出处 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期95-99,共5页 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics
基金 国家自然科学基金
关键词 联想存储器 牛顿插值 学习系统 神经网络 收敛 associative memories Newton's interpolation learning systems functions approximation
  • 相关文献

参考文献1

  • 1徐宁寿,Acad Sin(Taiwan),1992年,1438卷,265页

同被引文献7

  • 1焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1995..
  • 2切尼E W.逼近论导引[M].上海:上海科学技术出版社,1981.154-155.
  • 3Hama H,IEICE Trans FECCS E81A,1998年,12期,2688页
  • 4焦李成,神经网络系统理论,1995年,34页
  • 5Xu Ningshou,Research on Complex Systems Problems,1994年,3期,265页
  • 6Xu Ningshou,Research on Complex Systems Problems,1992年
  • 7切尼 E W,逼近论导引,1981年,154页

引证文献1

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