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| 距离加权的2-D核自联想记忆模型及其应用 | |
| 引用本文： | 陈蕾,王传栋,孙知信,陈松灿.距离加权的2-D核自联想记忆模型及其应用[J].模式识别与人工智能,2007,20(1). |
| 作者姓名： | 陈蕾 王传栋 孙知信 陈松灿 |
| 作者单位： | 1. 南京邮电大学,计算机科学与技术系,南京,210003;南京航空航天大学,计算机科学与工程系,南京,210016 2. 南京邮电大学,计算机科学与技术系,南京,210003 3. 南京航空航天大学,计算机科学与工程系,南京,210016 |
| 摘 要： | 首先从Hopfield自联想记忆模型(HAM)出发,对其回忆规则运用机器学习中流行的核技巧,构建一个核自联想记忆模型框架(KAM).并通过核函数的选取,使指数型相关联想记忆模型(ECAM)和改进的ECAM(IEC-AM)模型成为其中的两个特例.然后针对二维视觉图像的识别,在核函数中引入反映视觉特性的二维(2-D)距离因子,进一步提出一个距离加权的2-D核自联想记忆模型框架(DW2D-KAM).由此较大改进KAM对图像的存储和纠错性能,并且使该模型更加符合神经生理学和解剖学的思想.最后,计算机模拟不仅证实DW2D-KAM比KAM在字符识别上具有更高的存储和纠错性能,而且其同样优于Seow和Asari提出的模块化HAM的识别效果. |
| 关 键 词： | 自联想记忆 神经网络 距离加权 核方法 模式识别 |
Distance Weighted 2-D Kernel Auto-Association Memory Model and Its Applications |
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| CHEN Lei,WANG Chuan-Dong,SUN Zhi-Xin,CHEN Song-Can.Distance Weighted 2-D Kernel Auto-Association Memory Model and Its Applications[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2007,20(1). | |
| Authors: | CHEN Lei WANG Chuan-Dong SUN Zhi-Xin CHEN Song-Can |
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