现代计算机（专业版）
現代計算機（專業版）
현대계산궤（전업판）
MODERN COMPUTER
2008年
5期
26-28
,共3页
李娒竹%饶泓%夏叶娟%谢泰生
李娒竹%饒泓%夏葉娟%謝泰生
리모죽%요홍%하협연%사태생
遗传算法%吸引域%Hopfield神经网络%联想记忆
遺傳算法%吸引域%Hopfield神經網絡%聯想記憶
유전산법%흡인역%Hopfield신경망락%련상기억
由于一般离散Hopfield神经网络存在很多伪稳定点.使稳定点的吸引域变小.网络很难获得真正的最优解.因此,提出将遗传算法应用到Hopfield联想记忆神经网络中.利用遗传算法对复杂、多峰、非线性极不可微函数实现全局搜索性质.对Hopfield联想记忆吸引域进行优化,使待联想模式跳出伪模式的吸引域.使Hopfield网络在较高噪信比的情况下保持较高的联想成功率.仿真结果证明了该方法的有效性.
由于一般離散Hopfield神經網絡存在很多偽穩定點.使穩定點的吸引域變小.網絡很難穫得真正的最優解.因此,提齣將遺傳算法應用到Hopfield聯想記憶神經網絡中.利用遺傳算法對複雜、多峰、非線性極不可微函數實現全跼搜索性質.對Hopfield聯想記憶吸引域進行優化,使待聯想模式跳齣偽模式的吸引域.使Hopfield網絡在較高譟信比的情況下保持較高的聯想成功率.倣真結果證明瞭該方法的有效性.
유우일반리산Hopfield신경망락존재흔다위은정점.사은정점적흡인역변소.망락흔난획득진정적최우해.인차,제출장유전산법응용도Hopfield련상기억신경망락중.이용유전산법대복잡、다봉、비선성겁불가미함수실현전국수색성질.대Hopfield련상기억흡인역진행우화,사대련상모식도출위모식적흡인역.사Hopfield망락재교고조신비적정황하보지교고적련상성공솔.방진결과증명료해방법적유효성.
