浙江理工大学学报（自然科学版）
浙江理工大學學報（自然科學版）
절강리공대학학보（자연과학판）
Journal of Zhejiang Institute of Science and Technology
2015年
3期
390-393,417
,共5页
Hopfield网络%克隆选择算法%记忆容量
Hopfield網絡%剋隆選擇算法%記憶容量
Hopfield망락%극륭선택산법%기억용량
Hopfield networks%clonal selection algorithm%memory capacity
Hopfield网络容量大小对网络模式识别正确率有重要影响.为进一步提升Hopfield的网络容量,提出了一种基于克隆选择算法优化Hopfield网络容量的方法.首先将克隆选择算法引入到Hopfield网络中,以Hopfield网络的初始输入作为克隆选择算法中的抗原;然后随机产生权值矩阵作为克隆选择算法的初始抗体;最后依据克隆选择算法对初始抗体进行克隆、交叉、变异,根据亲和力的大小选择出网络的优化权值,以提升Hopfield网络容量.将上述方法应用于含噪声的样本识别,实验结果表明:与传统的Hopfield网络相比,所提出的方法能有效地提升Hopfield网络的容量.为提高Hopfield神经网络的记忆容量提供了一种新的思路.
Hopfield網絡容量大小對網絡模式識彆正確率有重要影響.為進一步提升Hopfield的網絡容量,提齣瞭一種基于剋隆選擇算法優化Hopfield網絡容量的方法.首先將剋隆選擇算法引入到Hopfield網絡中,以Hopfield網絡的初始輸入作為剋隆選擇算法中的抗原;然後隨機產生權值矩陣作為剋隆選擇算法的初始抗體;最後依據剋隆選擇算法對初始抗體進行剋隆、交扠、變異,根據親和力的大小選擇齣網絡的優化權值,以提升Hopfield網絡容量.將上述方法應用于含譟聲的樣本識彆,實驗結果錶明:與傳統的Hopfield網絡相比,所提齣的方法能有效地提升Hopfield網絡的容量.為提高Hopfield神經網絡的記憶容量提供瞭一種新的思路.
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