【摘 要】
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在联想记忆类人工神经网络模型中,系统存储模式的收敛时间特性对于整个系统的理论设计质量和大尺度下的实际应用前景有着重要的影响,制约着人工神经网络在应用中的各种工作速
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在联想记忆类人工神经网络模型中,系统存储模式的收敛时间特性对于整个系统的理论设计质量和大尺度下的实际应用前景有着重要的影响,制约着人工神经网络在应用中的各种工作速度.目前这方面的工作都集中于对称模型情况下,而由于对称模型中伪吸引子问题没有办法完全消除,导致对于时间特性问题的研究结果缺乏本质的意义.使用变异优化规则设计的非对称记忆模型首次提出了设计非对称人工神经网络的系统理论和方法,并且首次完全消除了伪吸引子的影响,使得对于非对称神经网络时间特性问题的研究有了本质的意义.在这种背景下,该文采用随机抽样的方法详细研究了非对称记忆模型的时间特性.首先研究了相同存储率情况下时间特性和系统尺寸的关系随着对称度的增加而变化的规律,接着研究了这种规律和存储率之间的关系.发现在非对称记忆模型的记忆相中有着比较稳定的系统收敛时间,在固定系统尺寸之下这个收敛时间有最小值,最小收敛时间随着系统尺寸的增加满足指数增长的关系,这种收敛时间特性和该模型的三种相之间的变化有着紧密联系.该文第一章简单介绍了人工神经网络的研究情况.第二章系统描述了用于设计具有联想记忆功能的非对称人工神经网络的变异优化规则,并对相关的非对称记忆模型及其研究结果给出了详细说明.第三章详细研究了非对称记忆模型的时间特性问题,最后给出了我们的研究结果并作了讨论.
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