形态学联想记忆

作品数：22被引量：47H指数：3
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量子模糊形态学联想记忆网络及在齿轮振动信号识别中的应用
《润滑与密封》2021年第2期87-92,共6页吕纯 张培林 李兵 吴定海 张云强 
针对传统模糊形态学联想记忆网络(FMAM)不能自适应选择结构元素的形状和大小,在对样本进行分类时存在错分问题,以量子的叠加、坍塌性质为基础,提出量子模糊形态学联想记忆网络(QFMAM),用量子位系统构造结构元素,量子位概率代表相应的隶...
关键词：形态学联想记忆 量子 智能分类器 模糊形态学 齿轮箱 
乘除形态学联想记忆及其性能分析
《河南师范大学学报（自然科学版）》2016年第5期154-162,共9页冯乃勤 张亮 
国家自然科学基金(61173071);郑州市普通科技攻关项目(153PKJGG153)
形态学联想记忆是一类新颖的人工神经网络,但是它的异联想记忆效果较差.针对这个问题,基于互补的思想,提出一种形态学联想记忆方法,称为乘除形态学联想记忆.文中分析了乘除形态学联想记忆方法完全回忆记忆的条件及其噪声性质.分析和实...
关键词：形态学联想记忆 异联想形态学记忆 不完全回忆记忆 互补 
一种有效的异联想形态学记忆方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2015年第10期2374-2378,共5页冯乃勤 田勇 冯光辉 孙滨 
国家自然科学基金项目(61173071)资助
形态学联想记忆是一类新颖的人工神经网络.尽管它有许多优点,然而也有一个致命的弱点,即异联想记忆效果较差.通过对形态学联想记忆框架的分析,发展了一种新的形态学联想记忆方法——加减形态学联想记忆(MAMFATS).理论分析和实验证实,该...
关键词：形态学联想记忆 框架 异联想 互补 不完全回忆 
形态学联想记忆网络的发展研究
《中国科技期刊数据库 科研》2015年第8期00261-00262,共2页李素娟 吴静莉 
形态学联想记忆网络具有良好的联想记忆功能和十分优越的抗膨胀噪声或者腐蚀噪声能力,但抗混合噪声的能力很弱。对形态学联想记忆网络的发展及应用进行了阐述,并探讨了形态学联想记忆网络存在的问题及展望。
关键词：形态学联想记忆 模糊联想记忆 
对数-指数形态学联想记忆被引量：2
《软件学报》2015年第7期1662-1674,共13页冯乃勤 田勇 王鲜芳 宋黎明 范海菊 王双喜 
国家自然科学基金(61173071);河南省高校创新人才支持计划(2012HASTIT011)
利用对数和指数算子构建了一种新的形态学联想记忆方法,简称LEMAM.理论分析表明:自联想LEMAM(简称ALEMAM)具有无限存储能力、一步回忆记忆、一定的抵抗腐蚀噪声或膨胀噪声的能力,在输入完全或在一定的噪声范围内,能够保证完全回忆记忆;...
关键词：对数 指数 形态学联想记忆 自联想记忆 异联想记忆 完全回忆记忆 
形态学联想记忆中对偶核的研究及改进
《商丘师范学院学报》2014年第9期22-26,共5页王双喜 胡明合 
首先利用形态学联想记忆W良好的抗腐蚀性和M良好的抗膨胀性,提出了对偶核的概念和方法,将核及其对偶核二者结合起来,以使异联想形态学记忆达到更好的效果.文中对对偶核需要满足的条件进行了界定,对其性质进行了研究,找到了一种加速寻找...
关键词：形态学联想记忆 抗噪声 对偶核 
形态学联想记忆网络记忆性能的定性分析被引量：1
《福建电脑》2014年第6期79-80,102,共3页李素娟 杨爱红 
形态学联想记忆网络基于其前向映射式的网络结构特点,不管有多少个模式对,都可以用一个存储矩阵来进行存储。记忆单个模式对时,该模式对的矩阵信息完全存储在存储矩阵中,所以可以从该模式对的输入模式正确联想出输出模式,但当网络记忆...
关键词：形态学联想记忆 记忆性能 定性分析 
一种新的形态学联想记忆网络模型研究
《计算机应用与软件》2014年第6期165-169,231,共6页谷海红 李素娟 敖连辉 
河南省自然科学基金项目(0511012300)
针对即使在输入模式无噪声,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,从扩大记忆矩阵的存储空间的角度入手,提出一种新的形态学联想记忆模型——三维存储矩阵的形态学联想记忆来刻画MAM(Morphological Associative Memori...
关键词：形态学联想记忆 记忆性能 异联想 三维存储矩阵 
形态学联想记忆网络的进展研究
《电脑知识与技术》2013年第8X期5507-5508,共2页李苗在 李素娟 
20多年来,形态学联想记忆的研究得到了长足的发展。从形态学联想记忆的基本原理、研究新成果等方面对形态学联想记忆网络的进展进行了研究。期望对形态学联想记忆方面的研究带来裨益。
关键词：形态学联想记忆 神经网络 异联想 
形态学联想记忆在内隐学习中的应用被引量：2
《河南师范大学学报（自然科学版）》2013年第3期156-159,共4页冯乃勤 秦利娟 王鲜芳 田勇 祝小静 
国家自然科学基金(61173071);河南省基础与前沿研究计划(102300410099)
内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内...
关键词：内隐学习 传统人工神经网络 形态学联想记忆网络 模拟 
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