基于概率的MAM记忆性能模型  

Recall performance model of MAM based on propability

作　　者：冯乃勤[1] 敖连辉[1] 李素娟[1] 赵永进[1] 董亚杰[1] 

机构地区：[1]河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007

出　　处：《计算机工程与设计》2011年第2期676-680,684,共6页Computer Engineering and Design

基　　金：河南省自然科学基金项目(102300410099);河南师范大学博士基金项目(521662)

摘　　要：针对即使输入模式无噪声,形态学联想记忆在用于异联想时仍不能保证完全回忆的问题,借助概率学知识,提出一个概率模型来刻画形态学联想记忆网络的记忆性能。该概率模型能从整体上正确地反映网络的输入端维数、输出端维数以及模式对的数目对形态学联想记忆的记忆性能的影响趋势,对进一步研究与改进形态学联想记忆,有一定的指导意义。When the morphological associative memories （MAM） are used as the hetero-associative memories, it may be not perfect recall even if input patterns are perfect. Aimed at this problem, the probability model can be built with the probability knowledge to reflect the recall performance of MAM. The probability model correctly reflect the effect trend of the dimension of the input mode, the dimension of the output mode and the number of the pattern pair to the recall performance of MAM on the whole. The results from the research on the recall performance of MAM have guiding significance for the further research and improvement of MAM.

关 键 词：形态学联想记忆 记忆性能 概率模型 异联想 图像的联想识别 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]