基于预测状态表示模型和稀疏分布记忆的多观测系统预测

提出了一种新型的PSR建模方法,该方法建立针对复杂多观测系统的近似预测模型S-PSR,将系统中的检验和经历依据归属关系进行归类划分,利用稀疏分布记忆(SDM)存储结构进行模型当前状态保存和状态更新,实现了对多观测系统复杂数据的处理。实验表明,该近似模型相比其他模型具有更好的预测准确性。

一种基于稀疏分布记忆模型的汉字联想记忆方法

本文描述了Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布记忆（ＳＤＭ）模型，指出了它在用于汉字联想时的问题，同时提出了改进的模型。试验表明，这种改进模型使记忆容量和容错能力大大提高。