PLN网络的改进及其应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家攀登计划,863高技术研究与发展计划


THE IMPROVEMENT OF PLN NETWORK AND ITS APPLICATIONS
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    本文在分析概率逻辑神经元(PLN)网络原型存在不足的基础上,提出PLN元件的一个改进模型,并指出原来的PLN网络模型、Hopfield学习律以及Boltzman机的演化律等都是PLN网络改进模型的特例.文中还给出PLN网络改进模型在联想记忆应用中的模拟实验结果,说明改进模型无论在鲁棒性和收敛速度上比原型都有很大改进.

    Abstract:

    In light of the deficiency of the original model of Probabilistic Logic Neuron (PLN)network, this paper presents a revised model and shows that its robustness and speed are improved. The authors also indicate that the original model of PLN network,the Hopfield's learning rule and the evolution rule of Boltzman machine are special cases of the new model. Finally, the application of the generalized PLN network to associative memory is given. The computer simulation results show that robustness and convergence speed of the new model are much better than the original one.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张钹,张铃. PLN网络的改进及其应用.软件学报,1994,5(3):1-11

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:1993-11-07
  • 最后修改日期:1993-12-22
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号