具有二级模式的多状态神经元联想记忆网络  

Multi-state Neuron Associative Memory Network Storing Two-level Patterns

作　　者：王剑[1] 毛宗源[1] 

机构地区：[1]华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640

出　　处：《计算机工程》2004年第4期16-18,106,共4页Computer Engineering

基　　金：广东省自然科学基金项目(011626);广东省科技厅工业攻关项目(C10909)

摘　　要：提出了一种新型的联想记忆神经网络，神经元的状态为向量，含N个神经元的网络中存储的模式由N个具有M个分量的二级模式组成，每个模式存储在一个由N个连接组成的“模式环”中，连接由“连接状态”和“禁止路径”组成，前者用于存储二级模式，后者用于消除假模式，回忆时允许输入不完整的模式，记忆容量为(N-1)!.In this paper, a new associative memory neural network is proposed. Neuron state is a vector. A pattern stored in a network with N neurons consist of N second level patterns with M components. Each pattern is stored in a 'pattern loop', which is composed of N links. A link consists of link state and inhibited path, the former is used to store second level pattern, and the latter to eliminate spurious pattern. A incomplete pattern can be inputted into the network for recalling. The storage capacity can be up to(N-1)! .

关 键 词：神经网络 联想记忆 Hamming距 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]