滁州学院学报
滁州學院學報
저주학원학보
Journal of Chuzhou University
2010年
2期
29~31
,共null页
多维联想记忆神经网络 库向量 投影
多維聯想記憶神經網絡 庫嚮量 投影
다유련상기억신경망락 고향량 투영
multidimensional associative memory neural networks; library vector; projection
多维联想记忆神经网络可以回忆图像。在算法相同且库向量维数也相同的情况下,选取图像矩阵中两列跨度为图像矩阵列秩一半的向量作为库向量,回忆得到的图像最清晰、回忆时间最短,此库向量是最佳的。理论分析和计算机仿真都表明该结论是正确的。
多維聯想記憶神經網絡可以迴憶圖像。在算法相同且庫嚮量維數也相同的情況下,選取圖像矩陣中兩列跨度為圖像矩陣列秩一半的嚮量作為庫嚮量,迴憶得到的圖像最清晰、迴憶時間最短,此庫嚮量是最佳的。理論分析和計算機倣真都錶明該結論是正確的。
다유련상기억신경망락가이회억도상。재산법상동차고향량유수야상동적정황하,선취도상구진중량렬과도위도상구진렬질일반적향량작위고향량,회억득도적도상최청석、회억시간최단,차고향량시최가적。이론분석화계산궤방진도표명해결론시정학적。
Multidimensional associative memory neural networks can be used for image recalling.If library vector is made up of two column vectors whose span is half of image matrix column rank taken out from image matrix,the restored image is clearest and the recalling process takes least time in the same algorithm and the same dimensions of library vector.So the library vector is best.The theory and computer simulation both justify the conclusion.
