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陈松灿,高航,朱梧槚.基于广义逆的指数型联想存储器模型.软件学报,1997,8(3):210-213
基于广义逆的指数型联想存储器模型
EXPONENTIAL ASSOCIATIVE MEMORY MODELBASED ON GENERALIZED INVERSE
  修订日期:1996-03-25
DOI:
中文关键词:  联想存储  神经网络  广义逆  指数  最小平方联想  非线性映射
英文关键词:Associative memory  neural networks  generalized inverse  exponents  lease squares association  nonlinear mapping
基金项目:本文研究得到国家基础研究“攀登计划”基金,江苏省自然科学基金资助.
作者单位
陈松灿 南京航空航天大学计算机系,南京,210016 
高航 南京航空航天大学计算机系,南京,210016 
朱梧槚 南京航空航天大学计算机系,南京,210016 
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中文摘要:
      基于Kohonen的广义逆联想存储模型GIAM(generalizedinverseasociativememory)和Murakami的最小平方联想存储LSAM(leastsquaresassociativememory)原理,本文提出了一个指数型联想存储器.该模型的存储性能经计算机模拟证实,远远优于GIAM和LSAM,通过适当地调节参数,几乎可达到完全的联想.对输入噪声方差,无需先验假设,同时还实现了一定程度的非线性映射特性.
英文摘要:
      Based on Kohonen'S GIAM(generalized inverse associative memory)and Murakami'S LSAM(1east squares associative memory)principles, an exponential associa-tive memory is presented in this paper.The computer simulations have shown that the associative performance of the proposed model is superior to those of GIAM and LSAM,and its recall for stored data is almost perfect only via adjusting its parameter.The model does not require a prior assumption to noise variances and realizes nonlinear mapping between inputs and outputs to some extent.
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