多重加权多值指数双向联想记忆网络及其表决性能

• 作 者: 陈松灿 蔡骏
• 机 构: 南京航空航天大学计算机科学与工程系
• 出 处: 计算机学报
• 发表日期: 2001年2期
• 关键词: 神经网络 表决性能 多重联想记忆网络 证据推理 信息处理 multiple associative memory neural networks multi

Wang和陈等利用各自提出的二值指数双向联想记忆模型（eBAM）及其改进型eBAM（IeBAM），分别构造了由多个eBAM和IeBAM组成的多重eBAM（Multi-eBAM）和多重IeBAM（Multi-IeBAM）的信念组合模型，使之可模拟多个专家的表决.该文在此基础上，借助陈提出的多值eBAM（MVeBAM）,提出了多重多值eBAM（Multi-MVeBAM），对Multi-eBAM和Multi-IeBAM进行了两方面的推广：一是将二值表示推广到多值表示，以此可以处理现实中的多值数据；二是将原有模型