【摘 要】
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本文详细讨论了图样间联想网络的最大存贮容量 ,给出了实现图样间异联想的两个充分条件 .在此基础上 ,利用改进的图样间异联想算法构造了两层异联想模型 (THA)用于图样识别 ,
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程系电子信息技术研究所!10027,E-mail:xur,浙江大学信息与电子工程系电子信息技术研究所!10027,浙江大学信息与电子工程系电子信息技术研究所!10027,浙江大学信
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本文详细讨论了图样间联想网络的最大存贮容量 ,给出了实现图样间异联想的两个充分条件 .在此基础上 ,利用改进的图样间异联想算法构造了两层异联想模型 (THA)用于图样识别 ,网络判辨率与恢复率较图样间自联想识别均有很大提高 ;且其互连权矩阵更加简单稀疏并可平面化 ,光学实现更为简便
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