排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 234 毫秒
1
1.
2.
3.
联想记忆神经网络的若干问题 总被引:17,自引:2,他引:15
对联想记忆神经网络中的几个主要问题:评判网络性能的准则、网络收敛条件、对角项的
作用、各种不同演化模式的比较以及确定网络联接矩阵的各种方案的比较等问题,进行了分析
探讨,提出了一些明确的观点. 相似文献
4.
6.
用插值的粗粒化Box Model进行学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类未知动力学方程的单输入系统,采用插值的粗粒化Box Model进行学习控制.
与传统的Box Model及基于随机元胞自动机的控制模式比较,本模型设计思想自然,算法
简单.计算量小(常常小几个数量级),训练时间短,对三个较有代表性的实例的仿真结果
也是令人满意的. 相似文献
7.
8.
联想记忆神经网络的训练 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种联想记忆神经网络的优化训练方案,说明网络的样本吸引域可用阱深参数作
一定程度的控制,使网络具有尽可能好的容错性.计算表明,训练网络可达到α<1(α=M/
N,N是神经元数,M是贮存样本数),而仍有良好的容错性,明显优于外积法、正交化外积法、
赝逆法等常用方案.文中还对训练网络的对称性与收敛性问题进行了讨论. 相似文献
1