联想记忆系统

作品数：14被引量：11H指数：2
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基于联想记忆系统的注水机组节能优化
《计算机工程与应用》2009年第17期238-240,共3页谢超 刘鲁源 王俊杰 王久坤 曾茂华 
基于牛顿前向插值公式提出一种对任意阶多维函数可实现高精度逼近的新型联想记忆系统——NFI-AMS,详细讨论了其基本原理、插值算法及训练规则。利用NFI-AMS良好的非线性逼近能力建立了油田注水机组节能优化模型,实现机组节能优化。仿真...
关键词：牛顿前向插值 联想记忆系统 注水机组 优化 
一种新的CMAC-AMS学习算法
《北京联合大学学报》2007年第2期1-3,共3页邢春峰 袁安锋 
为了提高CMAC(cerebellar model articulation controller)神经网络实时在线学习的快速性和准确性,在基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法的基础上,结合牛顿向前插公式,提出了一种新的CMAC-AMS学习算法(CA-NCMAC-AMS)。数值模拟表明,这种...
关键词：CMAC神经网络 联想记忆系统 函数逼近 可信度 牛顿向前插公式 
一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法
《北京航空航天大学学报》2004年第12期1208-1211,共4页李云栋 张其善 
针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题 ,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法 .利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统 ,对图像数据进行建模 .首先将图像数据分为多个数据块 ,然后利用数据...
关键词：神经网络 联想记忆系统 图像压缩 熵编码 
基于新型联想记忆系统的机器人分布式智能控制被引量：1
《机械设计》2004年第12期30-31,43,共3页王俊松 谢超 田库 徐宁寿 
教育部科学技术重点资助项目 (0 2 0 1 2 )
基于离散泰勒级数提出一种对多维函数可实现任意阶逼近的新型CMAC神经网络———DTS CMAC ,详细讨论了该系统的插值算法、训练规则 ,与传统CMAC相比 ,DTS CMAC具有学习精度高、学习速度快及占用存储单元少等优点。基于DTS CMAC设计了一...
关键词：离散泰勒级数 神经网络 机械手 智能控制 
联想记忆系统学习算法的改进被引量：3
《数学的实践与认识》2004年第9期92-96,共5页邢春峰 王信峰 
借助于牛顿向后插公式对文 [1 ]的 NFI-AMS学习算法进行了改进 ,改进后的联想记忆系统的学习算法不但具有原来学习算法的收敛速度快、学习精度高等优点 ,而且还具备了 CMAC-AMS本身具有的局部泛化 (generalaization亦称推广 )能力以及...
关键词：学习算法 联想记忆 CMAC 实时 模式识别 智能控制 泛化 系统学习 能力 公式 
基于离散泰勒级数的新型联想记忆系统被引量：1
《天津工业大学学报》2003年第4期56-58,共3页王俊松 徐宁寿 崔世钢 邴志刚 
天津市自然科学基金资助项目(013602811)
基于离散泰勒级数提出一种对任意阶多维函数可实现无差逼近的新型联想记忆系统,详细讨论了该系统的插值算法、训练规则及寻址机制.新型联想记忆系统相对于CMAC具有逼近精度更高、占用存储单元较少、学习速度较快等优点.该系统在信号处...
关键词：离散泰勒级数 联想记忆系统 插值算法 训练规则 
基于牛顿前向插值公式的联想记忆系统
《天津师范大学学报（自然科学版）》2003年第2期55-57,共3页王俊松 李云栋 崔世钢 邴志刚 
天津市自然科学基金资助项目(013602811)
基于牛顿前向插值公式提出一种对任意阶多维函数可实现无差逼近的新型CMAC联想记忆系统,详细讨论了该系统的原理、插值算法及训练规则,仿真实例表明了系统的可行性与有效性.该系统在信号处理、模式识别及高精度实时智能控制等领域具有...
关键词：联想记忆系统 牛顿前向插值公式 函数逼近 插值算法 训练规则 NFI—AMS 
一种基于切比雪夫插值的联想记忆系统
《北京航空航天大学学报》2001年第1期112-116,共5页阎守峰 柳重堪 毛士艺 
国家自然科学基金资助项目!( 6983 10 40 )
提出了一种基于切比雪夫插值的高阶联想记忆系统 (TI AMS) ,能提供对任意阶多变量多项式函数的无误差逼近 .切比雪夫插值的近似于最优一致逼近的性质从理论上保证了对任意连续函数的全局逼近精度 .特别在对一些不连续函数 (如矩形脉冲函...
关键词：高阶联想记忆系统 人工神经网络 算法 收敛 切比雪夫逼近 TI-AMS 
一种新的联想记忆系统的学习收敛性(Ⅱ)被引量：1
《北京联合大学学报》2000年第4期48-49,共2页邢春峰 柳重堪 
国家自然科学基金!资助项目 (6 94740 15 )
基于牛顿向前插公式的新的高阶联想记忆系统 (NFI AMS) ,可以用来实现任意阶多变量多项式函数的无误差逼近 ,证明了对于任意多变量连续函数均可通过一组与子区域个数相同的学习数据 ,NFI AMS的学习总是以任意精度收敛的。
关键词：神经网络 联想记忆系统 学习收敛性 
NFI-AMS学习算法的收敛性分析
《数据采集与处理》1999年第1期13-17,共5页闫守峰 柳重堪 
国家自然科学基金
在分析基于牛顿前向插值公式的联想记忆系统（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的迭代过程的基础上，给出了该算法收敛的充分必要条件。并指出该算法的收敛性与被逼近函数无关，而只与逼近多项式的次数及逼近区域的剖分方式和样本点的选取方式有关。数...
关键词：联想记忆系统 学习算法 收敛性 人工神经网络 
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