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Hopfield神经网络系统中的若干动力特性指标分析
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作者 沈世镒 沈琴婉 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1992年第4期89-96,共8页
本文的主要目的是对Hopfield神经网络系统(HNNS)给出了一种称为双向对称型的感知机学习算法(简称NIS学习算法),并对该算法的动力特性指标进行模拟计算分析,在大量模拟基础上,得到了该学习算法的容量,平均假吸引点等特性指标的... 本文的主要目的是对Hopfield神经网络系统(HNNS)给出了一种称为双向对称型的感知机学习算法(简称NIS学习算法),并对该算法的动力特性指标进行模拟计算分析,在大量模拟基础上,得到了该学习算法的容量,平均假吸引点等特性指标的统计特性数据,从这些分析结果可以说明,NIS学习 算法较HNNS的“联想记忆学习算法”等有关算法有更好的动力特性。 展开更多
关键词 神经网络系统 HNNS nis学习算法 动力特性指标
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