一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法  

A Novel Method of Designing the Weight of Discrete Hopfield Neural Network

作　　者：仲伟汉[1] 黄晞[1] 张萧[1] 

机构地区：[1]福建师范大学物理与光电信息科技学院,福建福州350108

出　　处：《福建师范大学学报（自然科学版）》2012年第3期38-42,共5页Journal of Fujian Normal University：Natural Science Edition

基　　金：福建省自然科学基金资助项目(2008J0211)

摘　　要：在Hebb学习规则的基础上,提出一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法,用该方法设计的网络能够对多个非正交记忆样本进行正确的回忆.通过理论证明和Matlab仿真,说明了新设计方法的正确性和可行性.On the base of Hebb learning rule, this paper puts forward a novel method of designing the weight of discrete hopfield neural network. Using this method, the network could recall non-orthogonal memory samples accurately. Through theoretical proof and Mat- lab simulation, the novel method is proved correct and practicable.

关 键 词：HEBB学习规则 HOPFIELD 神经网络 DHNN MATLAB 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]