计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2000年
12期
64-66,69
,共4页
彭志刚%杨艳丽%徐心和%于海斌
彭誌剛%楊豔麗%徐心和%于海斌
팽지강%양염려%서심화%우해빈
神经网络%双向联想记忆%遗传算法
神經網絡%雙嚮聯想記憶%遺傳算法
신경망락%쌍향련상기억%유전산법
文章提出了一种基于遗传算法的按"位"加权双向联想记忆神经网络(BAM)的学习算法.根据判定BAM网络稳定模式和容错能力的充分条件,推出了求取按位加权BAM加权系数的优化目标函数,之后作者给出了求解此目标函数的遗传算法.二值图象模式存储、联想记忆的计算机实验结果表明,文中所提出的方法能有效地提高网络的存储能力和容错能力.
文章提齣瞭一種基于遺傳算法的按"位"加權雙嚮聯想記憶神經網絡(BAM)的學習算法.根據判定BAM網絡穩定模式和容錯能力的充分條件,推齣瞭求取按位加權BAM加權繫數的優化目標函數,之後作者給齣瞭求解此目標函數的遺傳算法.二值圖象模式存儲、聯想記憶的計算機實驗結果錶明,文中所提齣的方法能有效地提高網絡的存儲能力和容錯能力.
문장제출료일충기우유전산법적안"위"가권쌍향련상기억신경망락(BAM)적학습산법.근거판정BAM망락은정모식화용착능력적충분조건,추출료구취안위가권BAM가권계수적우화목표함수,지후작자급출료구해차목표함수적유전산법.이치도상모식존저、련상기억적계산궤실험결과표명,문중소제출적방법능유효지제고망락적존저능력화용착능력.
