形态学联想记忆网络的研究进展
形态学联想记忆框架研究
ＭＢ ＡＭ （ ＭＢ Ｆ ＡＭ） ．它 们虽 有 许 多 诱 人 的 优 点 和 特 点 ， 有 相 同 的形 态 学 理 论 基 础 ， 质 上 是 相 通 的 ， 其 统 一 等 但 本 将 在 一 个 ＭＡＭ 框 架 中是 可 能 的． 同时 ， 想 记 忆 统 一 框 架 的 建 立 也 是 当前 的 研 究 重 点 和 难 点 之 一 ．为 此 作 者 构 建 联 了一 个 形 态 学 联 想 记 忆 框 架 ． 中 首 先 分 析 ＭＡＭ 类 的 代 数 结 构 ， 定 可 靠 的 ＭＡＭ 框 架 计 算 基 础 ； 次 ， 析 文 奠 其 分 ＭＡＭ 类 的基 本 操 作 和共 同 特征 ， 取 它 们 的本 质 属 性 和方 法 ， 入 形 态 学 联 想 记 忆 范 式 和算 子 ； 后 ， 炼 并 证 明 抽 引 最 提
４ ３ ０ ５ ０ ７）
Ａｂｓｒ ｃ ｔａ ｔ
Ｔｈｅｍｏｒ ｏｌ ｉａ ｓ ｏ ｉｔｖ ｍｏｒｅ Ｍ Ａ Ｍ ）ａ ｅ ａ ｃａ ｓ ｏ ｘｔ ｅ ｅ ｙ ｎｅ ａ ｔｆｃａ ｐｈ ｏｇ ｃ １ａ ｓ ｃａ ｉ ｅ ｍｅ ｉｓ（ ｒ ｌ ｓ ｆｅ ｒ ｍ ｌ ｗ ｒ ｉｉｉ ｌ （ＲＭ ＡＭ ）， ｃ ｍ ｐｌ ｘ ｏ ｅ Ｍ ＡＭ
自联想记忆神经网络研究_王传栋
X ' = sgn (WX ) = sgn (
M
X
i
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)
X
)
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i= 1
sgn ( M X i X i, X )
( 1)
i= 1
其中, W =
M X i (Xi )T , 这里 W 为权值 矩阵,
i= 1
sgn ( ) 为二值符号函数。
2 ) HAM 模型收敛性分析。
( 2) 能够通过数学理论分析 该模型 的存储容 量以 及所能获得的纠错性能;
( 3) 开创了 联想 记忆 神经 网络 研究 的先 河, 特 别 是通过能量函数分析网络稳定性的思路在后续很多联 想记忆模型的研究中得以广泛使用;
( 4) 为解决组合优化等实际 应用问 题提供了 有益 的思路。
2 自联想记忆模型研究进展
3. D epartm en t o f Info rm ation and T echno logy, N an jing C o llege o f Fo restry Po lice, N an jing 210046, Ch ina)
A bstract: A s an im portant art if icial n eural n etw o rk, au to - associative m em ory m odel ( AM ) can b e em p loyed to m im ic hum an th ink ing and m ach ine in tell igence, w h ich has m assively parallel distribu ted con f igurat ion and con ten t- addressab le ab ility. In th is pap er, in troduce in detail the H opf ield A ssociativeM em ory ( HAM ) n eural netw ork w h ich has y ie lded a great im pact on the developm en t of au to- assoc i ativem em ory m ode,l and an alyze HAM s strongpo in t and d raw back. S econd ly, focu sing on the exist ing re levan t research literatures, presen t a survey of au to - asso ciativem em ory m odels f rom the three aspects such as learn ing a lgorithm, n etw ork arch itecture and p ractical app lication; Fina lly, summ ariz e th e m ain question w h ich au to - associativem em ory m odels are faced w ith at presen,t and forecast its fu ture developm en t tendency. K ey words: neural netw o rk; au to- assoc iativ em em ory; in tel ligen t in form ation p rocessing
联想记忆人工神经网络的发展及研究现状
维普资讯
综
述
Ｉ ｎ ｒｌ ｅ ｉｗ Ｇｅ ｅａ ｖｅ Ｒ
联想记忆人工神经网络的发展及研究现状
张 伟 ． 清理 乔
３０ ７ ） ０ ０ ０ （ 津 医科 大 学 生 物 医 学 工 程 系 ， 津 天 天
【 要】 介 绍 了联 想 记 忆神 经 网络 的 概 念及 其 重要 作 用 ， 联 想记 ・ 经 网络 的发 展 历 史和 二 值 Ｈ ｐｉｄ神 经 网络 、 摘 对 神 ｏｆ ｌ ｅ
Ｈ ｘｅ ｅｒｎｍ ｄ１ｃｈｎ ｓ ｄｃ ｌ ｑ ｉｍｅ ｔ ｏ ｒａ，０ ８ ２ （ ）３ － ８ ｕｌｙｎｕｏ ｏｅ． ｉ ｅＭｅ ｉ ｕｐ ｎ ｕｎ ｌ ０ ，９５ ：６ ３ 】 【 ｅ ａＥ Ｊ ２
人脑记忆机制研究的突破与进展
人脑记忆机制研究的突破与进展随着科技的不断发展，人类对于人脑记忆机制的研究也愈加深入。
在过去的几十年中，人们对于人类大脑和记忆的了解都取得了巨大的进展。
这些研究不仅为神经科学领域的发展做出了重大贡献，也对于人类的教育、医疗等方面有着重要的影响。
本文将从神经科学、心理学、医学等方面，探讨人脑记忆机制研究的突破与进展。
神经科学角度神经科学是研究神经系统的一门学科，可以通过实验和研究来了解人类的神经系统工作原理和功能。
在记忆机制方面，人们通过研究大脑的不同部位和神经元之间的信号传递，得出了许多有关人类记忆机制的重要发现。
其中，海马体是一个十分具有代表性的结构。
多数神经科学研究都认为，海马体扮演了我们人类记忆的主要枢纽。
它主要通过神经元间的突触连接形成一个神经回路来处理不同的记忆信息。
海马体受到记忆和情感的调控，并且能够对新原始信息进行分类、编码和巩固。
经过神经科学家们的努力，人们对于海马体和大脑其他部分的结构、功能和精细的结构信息有了更加深入的认识。
比如，神经科学家利用电生理学和光遗传学的技术，成功地诱导和抑制了海马体内不同神经元的活动，进一步证明了其对于人类长期记忆的重要性。
此外，神经科学家还通过大量人体实验和神经切除实验发现：海马体病损、创伤和失活均会对人类语言能力、认知能力和学习能力产生重大影响。
这些探索为神经科学和人类健康领域，尤其是老年人的认知和慢性神经性疾病的治疗提供了基础知识和实践依据。
心理学角度从心理学的角度来看，人们对于人类记忆机制有着更为深刻和全面的了解。
比如，事实证明，情感对于记忆机制可能比之前认为的要更重要。
许多研究表明，情感可对记忆信息编码、巩固和检索产生积极影响。
此外，人们还发现了暗示性记忆、条件反射等多种复杂的记忆形式。
通过对这些记忆形式的研究，不仅可以更好地了解人类的生理学和心理学机制，还可为促进个体的学习和发展提供更科学可靠的方向和策略。
医学角度从医学的角度来看，人脑记忆机制研究的进展，对于许多疾病的治疗也有着积极的影响。
最小平方形态联想记忆模型的研究与实现
第 ２ ３卷 第 ８期 ２０ ０ ２年 ８月
文 章 编 号 ：０ ０ １ ２ ２ ０ ０ ． ９ ８０ １ ０ ． ２ ０（ ０ ２） ８ ０ ７ ． ４
小 型 微 型 计 算 机 系 统
ＭＩ Ｉ ＭＩ Ｎ — ＣＲ０ ＹＳＴＥＭ Ｓ
Ｖ ０１ ２３ Ｎ ｏ． ． ８
ｐ
Ｃ 一 Ａ （ ｉ＋ ｂ ｊ 一 （ ｉ－ ｂ ， ｉ ， ａｋ ｋ） ａ Ｉ４ １）Ａ （ ｉ － ｂ － ａ ２４ ２ ）Ａ … Ａ （ ４ － ａｐ－ －
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ｂｊ ． ｐ ）
而 Ｒ ｔｅ ｉ ｒ等 人 则 从 另 一 个 角 度 ， 助 数 学 形 态 学 的 基 本 ｔ 借
络。 ， 神 经元 的 激 励规 则 、 想 规则 均 不 同 于上 述 模 型． 其 联
”． ） ｙ一 （ ，
“
他 们 的 研 究 结 果 已 表 明 ： 统 神 经 网 络 能 解 决 的 任 何 一 种 问 传
题 ， 形 态 学 神 经 网 络 也 可 以 解 决 ． 而 ， ＡＭ 模 型 的 网 络 用 然 Ｍ 权值 是 通 过输 人 样 本 经 形态 学 算 子 直接 建 立 而得 ， 此 存储 因 和 纠错 无 法保 证 最 优 的． 此 ， 文利 用 最 小平 方 误 差 原 理 ， 为 本 构 造 出 Ｍ ＡＭ 权 值 的 优 化 准 则 ， 过 对 准 则 的 优 化 ， 计 了 通 设
义 Ａ 和 Ｂ 的 形 态 学 最 大 乘 积
为 Ｃ： Ｃ＝ＡＫ Ｂ， 中 Ｃ 的 元 素 ｆ （— ｌ ２ ． ； ＝ Ｔ 其 ， ， ，… ，
１ ２ ． Ｐ 为 ，… ，）
ｐ
联想 记 忆 领 域 ， 但
自联想记忆神经网络研究
面对 自联想 记忆 神经 网络 的研究进 展进 行 了归纳 阐述 ； 总结 了 自联 想 记忆 神 经 网络 目前存 在 的 主要 问题 ， 且 预测 了其 并
未来 的发展 趋势 。
关键 词 ： 经 网络 ； 神 自联 想 记 忆 ； 能 信 息 处 理 智
中 图分类号 ：Ｐ８ ＿ １３ ｒ
Ａｂ ｔａ ｔＡｓａ ｏ ｔ ｔ ｒ ｆ ｉ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ａ ｔ— ｓｏ ｉｔ ｅｍｅ ｏ ｍｏ ｅ ＡＭ）ｃ ｌ ｂ ｍｐｏ ｅ ｏ ｍ ｍｉ ｈ ｍａ ｉｋｎ ｓ ｃ ： ｌ ｉ ｒ ｎ ｔ ｃａ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏｋ，ｕｏ ａｓ ｃａ ｖ ｍ ￣ ｒ ｌ ｍｐ ａ ａ ｉ ｌ ｉ ｉ ｄ ｌ（ ａ ｅｅ ｌｙ ｄ ｔ ｉ ｃ ｕ ｎ ｔ ｎ ｉｇ ｌ ｈ
ｎ ｃ ｉ ｅ ｉ ｔｌ ｅ ｃ ａ ｄ ｍａ ｈ ｎ ｎ ｅｆｇ ｎ ｅ，ｗｈ ｃ ａ ｓ ｉ ｅ ｙ ｐ ｒ ｌｅ ｉｔｉ ｕ ｅ ｏ ｆ ｕ ａｉ ｎ ａ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｄ ｒ ｓａ ｌ ｂ ｌｔ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔｏ ｃ ｉ ｉｈ ｈ ｓ ｍａ ｓｖ ｌ ａ ａ ｌｌｄ ｓｒｂ ｔｄ ｃ ｎ ｇ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｔｎ －ａ ｄ ｅ ｓ ｂ ｅ ａ ｉ ｙ． ｎ ｔ ｉ ａ ｃ ，ｎ ｒ ｄｕ ｅ ｉ
经 网络研究 的一 个重要 分支 。介 绍了开 创 自联想记 忆神 经 网络 研究 先河 的 Ｈ ｐ ｅ 联 想记 忆神 经 网络 模 型 ， 析 了该模 ｏｆｌ ｉ ｄ 分 型的优 缺点 ； 然后 在系统 分析 现有 白联想 记忆 神经 网络 相关研 究文 献的基 础上 ， 从学 习算法 、 系结 构 和应 用领 域 三个 方 体
Ｗ Ａ ＮＧ ｕ ｎ— ｎ －． ＡＮＧ ｎ ｉ ｇ Ｃｈ ａ ｄｏ ｇ ， Ｙ Ｙａ —ｙ ｎ
联想记忆网络的学习:基本思路和实现
联想记忆网络的学习：基本思路和实现
汪涛;俞瑞钊
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】1995(005)004
【摘要】提出了一种神经网络学习算法设计的基本思路,即首先将神经网络的设计目标形式化,建立合适的数学模型;然后将其转化为易于处理的最优化问题,对网络参数以及网络结构进行优化.
【总页数】4页(P29-32)
【作者】汪涛;俞瑞钊
【作者单位】浙江大学计算机系,杭州,310027;浙江大学计算机系,杭州,310027【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.双向联想记忆神经网络的开关电流技术实现 [J], 覃景繁
2.新型联想记忆神经网络的硬件实现研究 [J], 王剑;万冬梅;毛宗源
3.相空间压缩法实现混沌神经网络联想记忆 [J], 缪志强;王耀南
4.基于联想记忆的Hopfield神经网络的设计与实现 [J], 张少平;徐晓钟;马燕
5.基于形态学和模糊运算的新联想记忆网络--模糊形态学联想记忆网络 [J], 王敏;王士同;吴小俊
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解码大脑网络认知功能及神经可塑性研究进展
解码大脑网络认知功能及神经可塑性研究进展导言近年来，对大脑网络认知功能和神经可塑性的研究进展引起了广泛关注。
随着神经科学的迅速发展和技术的进步，我们对大脑的理解日益深化，相关研究不断涌现，为人类的认知和学习提供了更多的线索。
本文将回顾现有研究，剖析大脑网络认知功能及神经可塑性的最新进展，为读者提供一个综合的认知科学观。
第一部分：大脑网络认知功能的解码大脑是人类认知活动的中枢，其认知功能是复杂而多样的。
大脑通过神经元间的电化学信号传递信息，并在不同的区域之间形成网络连接。
通过对大脑网络的解码，研究人员已经取得了一些令人瞩目的成果。
首先，研究人员利用功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 等技术手段，通过观察被试在任务执行期间大脑活动的变化，揭示了大脑网络在不同认知任务中的功能定位。
例如，前额叶皮层被发现在执行决策、规划和注意力控制等高级认知功能中起到重要作用，顶叶皮层则在语言和工作记忆等任务中发挥关键作用。
这些发现为揭示大脑认知功能与大脑特定区域之间的关联提供了重要线索。
其次，人们发现大脑与认知功能相关的不同区域之间存在着功能连接。
研究者通过分析大脑网络的连接模式和效率指标，提出了“小世界网络”和“重叠连接”等理论模型，揭示了不同区域之间信息传递的模式和机制。
这些研究为我们理解大脑认知功能的整体性和整合性提供了重要线索。
最后，大脑网络研究还涵盖了对个体差异的探索。
研究人员观察到，在执行认知任务时，不同个体的大脑网络活动存在显著差异。
这些差异可能与个体的认知能力、性格特征以及遗传因素相关。
通过研究这些个体差异，我们可以更好地了解认知功能的形成和发展机制。
第二部分：神经可塑性的研究进展神经可塑性是大脑对外界刺激和内部环境的调整和变化能力。
大脑的神经可塑性主要包括突触可塑性和结构可塑性两个方面。
研究人员通过不同的实验手段探索这一领域，并取得了一系列重要的研究成果。
首先，突触可塑性被认为是神经可塑性的基础。
记忆形成和记忆检索机制研究进展与应用潜力分析
记忆形成和记忆检索机制研究进展与应用潜力分析摘要：记忆是人类认知功能中重要的一部分，对于人类的学习、理解和决策过程起着关键作用。
随着神经科学和认知心理学的发展，对于记忆形成和记忆检索机制的研究取得了长足的进步。
本文将综述近年来在这一领域取得的研究进展，探讨记忆形成和记忆检索机制的应用潜力。
1. 引言记忆是人类认知功能中复杂而重要的一环。
它允许我们存储和检索信息，对过去的经历进行回忆，为未来的决策和行为提供基础。
因此，研究记忆的形成和检索机制对于理解人类认知过程具有重要意义。
近年来，随着神经科学和认知心理学的快速发展，关于记忆的研究涉及到多个学科领域，包括心理学、神经学、计算机科学等。
本文旨在综述记忆形成和记忆检索机制的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力。
2. 记忆形成机制的研究进展2.1 突触可塑性突触可塑性是记忆形成的重要机制之一。
突触是神经元之间传递信息的重要通路，突触可塑性指的是突触的连接强度随着神经活动的变化而发生调节的能力。
长期增强和长期抑制是突触可塑性的两种基本形式。
过去的研究发现，神经元之间的突触连接强度的改变与记忆形成密切相关。
2.2 神经活动的重塑神经活动的重塑是记忆形成的另一个关键机制。
在记忆形成的过程中，大脑神经元之间的活动模式会发生改变，从而产生新的神经连接。
这种神经活动的重塑通常伴随着突触可塑性的改变，共同促进记忆的形成。
2.3 分布式记忆网络分布式记忆网络指的是记忆信息在大脑中以分布式的方式存储和组织的机制。
记忆并不是由单一的脑区负责，而是通过多个脑区之间的连接来实现的。
这种分布式的记忆网络有助于提高记忆的稳定性和容量。
3. 记忆检索机制的研究进展3.1 记忆检索模式记忆检索是指通过刺激或提示来主动回忆和恢复存储在记忆中的信息过程。
研究表明，记忆检索不仅涉及到感知和认知过程，还涉及到情感和情绪的调控。
过去的研究主要关注了记忆检索的不同模式和策略，这对于理解记忆的组织和检索机制非常重要。
一种联想记忆网络的研究
１０ ２ ， ｈｎ ；． ｉ ｉ ｒｆｓｉ ａ Ｉｓｔｔ， ｉ ｉ ５ ６０，ｈｎ ） ５０ ８ Ｃ ｉａ２ Ｑ ｔｈ Ｐｏｅｓ ｎｌ ｎｔｕｅ Ｑｔ ｈ １４ ０ Ｃ ｉ ａｅ ｏ ｉ ａｅ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｂ ｕｌ ｓ ｖ ｒ ａ ｙ ｔ ｅ ｌｚ ｎ ＡＭ ｅ ｗｏ ｋ ｓ ｒ ｃ ： ｅ Ｈｅ ｂ ｒ ｅ ｉ ｅ ｙ ｅ ｓ ｏ ｒ ａ ｉｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｓ，ａ ｄ ｈ ｓ ｆ ｖ ｒ ｂ ｅ ｅｆｃ ， ｎ ａ ａ ｏ ａ ｌ ｆｅ ｔ ｂ ｔｉ ａｓ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｄ ｓ ｄｖ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｌｏ ｈ ｖ ｏ ｉａ ａ ｔｇ ｓ，ｔ ｓｐａ ｅ ｕ ｓｆｒ ｒ ｔ ｃ ｕ ｅｓｍｐ ｅ ａ ｄ ｈ ｖ ｌ ｈｉ ｐ ｒｐ ｔ ｏ ｗａ ｄ ａ ｓｒ ｔ ｒ ｉ ｌ ｎ ａ ｅｗｅｌ ｕ ｅ ｆｃ ｓ ｆｅ ｔ．Ｔａ ｅ ｄ ａ ｔｇ ｆｎ ｍｂ ｒｍｅ ｒ ｏ ａ ａｙ ｅ ａ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｋ ｓ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｍｏ ｔ ｎ ｌ ｚ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｔｅ ＡＮＮ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ
高 记忆效 果 ， 研究结 果 表明方 法 是有效 的．
１ 外 积 法
域 ， 中联 想记忆 是 Ｈｏｆ ｌ 其 ｐｅ ｄ神经 网络 的 重要 研究
形态学联想记忆的研究综述
正是 因为 Ｍ Ｍ 的诸 多优点 ， 其得 到 了长 足的发 展 ， Ａ 使 适
时对其总结是必要 的。本文提取 出一个 Ｍ Ｍ 的研究 架构 ， Ａ 随 后， 围绕研究架 构中的每一部分详细 地阐述 了 Ｍ Ｍ 的研究 现 Ａ 状 ， 突出了 Ｍ Ｍ 的最新 研究 成果 ， 并 Ａ 最后 ， 论 了 ＭＡ 目前 讨 Ｍ 存在的主要问题 以及今 后 的发展 方 向。本 文对 ＭＡ 的研究 Ｍ
关键 词 ：形 态学联 想记 忆 ；研 究框 架 ；形 态学联 想记 忆模 型 ；形 态学联 想记 忆性 能 ；形 态学联 想记忆 应用 中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） ０ ３ ３ —５ ０ １ ３９ （ ０ ０ １ —６ ９ ０
０ 引言
联想记忆作 为人类智 能之一 ， 以被大量地运用 于现实生 可 活 中。联想记忆神经 网络 通过模 拟人类 的联想记 忆功 能来实 现模式识别 ， 具有大规模 并行处 理及鲁 棒识别 的优点 。其 中 ， 最典型 的联想记忆 网络就是 Ｈ ｐ ｅ ｏｆ ｌ ｉ ｄ网络 ， 它已应用 在组合
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｔ ｏｗａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｍｅ ｏ ｋ ｃ ｕ ｄ ｂ ｓ ｄ ｔ ｅｙ ｃｅ ｒ ｕ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｕ ｒ ｒ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｆ ｆ ａ ｗ ｒ ｏ ｌ ｅｕ ｅ ｏｖ ｒ ｌａ ｌ ｓ ｍｍａ ｉｅｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ｄ ｃｉｎ ｆ ｙ ｒ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｐ ｏ ｕ ｔｏ ｓｏ ｚ
ＭＡ ｍ ｒ ｈ ｌ ｉ ｌ ｓ ｃ ｔ ｅｍ ｍ ｒ ｓ ｎ ｕ ｅｓｎ ｂ ｕ ｆ ａｄｔｅ ｘｓ ｎ ｒｂｅ ｓ ｎ ｅ ｅ ｅ ｐ ｅ ｔ ｒｎ ． Ｍ（ ｏｐ ｏ ｇ ａ ａｓ ｉ ｉ ｅ ｏｉ ）ａ ｄｔ ｓｒ ｏ ａ ｌ ｐ ｔ ｏ ｒ ｉ ｉｇｐｏ ｌ ｄｔ ｖ ｌ ｍ ｎ ｔ ｄ ｏ ｃ ｏ ａｖ ｅ ｈ ａ ｙ ｒ ｗ ｈ ｅ ｔ ｍ ａ ｈ ｄ ｏ ｅ
联想记忆神经网络的若干问题
联想记忆神经网络的若干问题
张承福;赵刚
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】1994(020)005
【摘要】对联想记忆神经网络中的几个主要问题：评判网络性能的准则、网络收敛条件、对角项的作用、各种不同演化模式的比较以及确定网络并接矩阵的各种方案的比较等问题，进行了分析探讨，提出了一些明确的观点。
【总页数】9页(P513-521)
【作者】张承福;赵刚
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.具有时滞的双向联想记忆神经网络的稳定性分析 [J], 杨金祥
2.五维时滞双向联想记忆神经网络系统的Hopf分支 [J], 王珠峰; 廖茂新; 邓兴颖; 张露露
3.基于Seesaw门的双向联想记忆神经网络 [J], 卢晓建;张晓康;王宾;张强;魏小鹏
4.时滞双向联想记忆神经网络模型的稳定性和Hopf分支 [J], 沈维
5.细胞神经网络联想记忆安全存储研究综述 [J], 叶刚强;曹瑞;杨恒
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尺度空间的联想记忆网络在灰度图中的应用
（ ｃｏｌ ｆ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｓｕｈｒ ａｇ ｅＵ ｉ ｒｉ ， ｘ Ｊ ｇｕ２ ４ ２ ，ｈｎ ） Ｓ ｈｏ ｏ Ｉｆｒ ａ ｏ ｎｉ ｅ ｎ ， ｏｔｅｎＹ ｎｔ ｎ ｅｓｙ Ｗｕｉ ｉ ｓ １ １２ Ｃ ｉａ ｉ ｎ ｉ ｚ ｖ ｔ ａ ｎ ＡＢ Ｔ Ｃ Ｍｏ ｈｌ ｃｌＡ ｓｃａｖ ｍ ｒ ｓ ＭＡ Ｓ ＲＡ Ｔ： ｒ ｏ ｇ ａ ｓ ｉ ｉ Ｍｅ ｏ ｅ （ Ｍ） ｈ ｓｏｔ ａｄｎ ａａｉｔ ａａｎｔｄ ａｉ ｒｅｏｉｅ ｐ ｏ ｉ ｏ ｔｅ ｉ ａ ｕｓ ｉｇ ｃｐ ｂ ｉ ｇｉｓ ｉ ｔ ｅｏ ｒｓ ｔ ｎ ｌｙ ｌ ｖ ｖ
ａ ｅ ｇ
１ 引言
人脑具有模糊识别和记忆修补 的能力 ， 以从 相关线索 可 出发获得事物完整 信息 ， 故而 人脑 具有 丰富 的联 想能力 ， 能
ＪＬ Ｓａｓ ｅ １８ ． ． ｔ ｆ 于 ９ ０年首 先 提出 了尺度 空间 的概念 ， ｎｉ 随 后尺度空间被 Ｗｉ ｉ 定义 和形 式化 。Ｐ Ｔ Ｊｃｗ ｙ２提出 了 ｔｎ ｋ ． ．ａｋ ａ
空间 ， 得到 了基 于尺度 空间的联想记忆 网络。对灰度 图像进
够跨越时空 ， 意跳跃 。国内外许 多学者对 人脑 的这种从局 任 部到整体的联想能力 十分 感兴趣 ， 纷纷 投入 其 中进 行研 究 ． 相继提出了各种各样 的神经 网络模 型 ， Ｈ ｐ ｅ 如 ｏ ｆｌ ｉ ｄ联想 记忆
（ 江南大学信息工程学 院 ， 苏 无锡 ２ ４２ 江 １ １２）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘要 ： 形态联 想记忆 网络具有十分优越 的抗膨胀噪声或者腐蚀 噪声 的能力 ， 但抗 混合噪声 的能力 很弱 ， 而在实 际中 ， 随机 噪
增强型模糊形态学联想记忆的改进
第 ６卷 第 ６期 ２０ ０ ７年 １ ２月
江 南 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｉｎ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ （ ｔ ｒ ｌＳ ｉ ｎ ｅＥｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｆ ａ ｇ ａ ｉ ｅ ｓ ｔ Ｎａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉ ） Ｊ ｙ ｏ
Ｗ Ａ ＮＧ ｉ ， ＣＨ Ｕ ｎｇ Ｍ ｎ Ｒｏ 。
（ ．Ｃ ｌ ｇ ｆＣｏ ｕ ｅ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ，Ｉ ｏ ａ ｉｅｓｔ ，Ｎａ ｊ ｇ ２ ０ ９ ， ｉａ ２ Ｃｏｌｇ ｆ １ ｏｌ ｅｏ ｍｐ ｔｒ ａ ｄ Ｉ ｆｒ ｔ ｇｎ ｅｉ ｅ ｏ ｎ － ｈ ｉＵｎｖ ｒｉｙ Ｉ ｎｉ １ ０ ８ Ｃｈｎ ｌ ． ｎ ｌ ｅｏ ｅ Ｅｌｃ ｒ ａ ｎ ｉ ｅｒｎ ，Ｈｏ ａ ｉｅ ｓｔ ，Ｎａ ｊｎ １ ０ ８，Ｃｈｎ ） ｅｔｉ ｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ｃ ｈ ｉＵｎｖ ｒｉｙ ｎｉｇ ２ ０ ９ ｉａ
６ Ｖ ｏＩ６ Ｎｏ． ．
Ｄｅ ． ２ ７ ｃ ００
文 章 编 号 ： ６ １一Ｏ
增强型模糊形态学联想记 忆的改进
王 敏 ，储 荣
（ ．河海大 学 计 算机及 信 息工程 学院 ，江 苏 南 京 ２ ０ ９ ； ．河 海大 学 电气工 程学 院 ， 苏 南京 １ １０ ８ ２ 江
２ ０ ９８ １０ ）
摘 要 ： 了克服 增强 型模糊 形 态学联 想记 忆 （ Ｆ 为 Ｅ ＭＡＭ） 网络 规模 随训 练 样本 数 目的增 加 而 急 的
剧 增大 的缺 点 ， 其硬 件 实现 更为容 易， 使 对原 始 Ｅ ＭＡＭ 的 网络 体 系结 构进 行 了约 简．在 相 似 度 Ｆ 空间 中， 定义一 个基 于概 率 （软 ” 相 似度 分 配的 准则 以评价 约 简矩 阵 Ａ， “ ） 再利 用遗传 算 法搜 索其 最 佳 解．实验 表 明 ， 简后 的 Ｅ ＭＡＭ 节约 了计算 时 间和存储 空间 ，易 于硬 件 实现 ， 约 Ｆ 同时其识 别性 能
利用动态核的形态联想记忆网络的研究
利用动态核的形态联想记忆网络的研究
吴锡生;黄少芳;王士同
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2005(26)11
【摘要】在文献[1]的基础上,提出了一个基于动态核的形态联想记忆网络方法,特点是同一幅图像,如果其所含的噪声情况不同,则其核也将不同,从而较好地解决了图像含有随机噪声时的联想记忆问题.实验证明,此方法具有良好的性能,双向联想记忆的准确率优于文献[1]中介绍的方法.
【总页数】3页(P2907-2909)
【作者】吴锡生;黄少芳;王士同
【作者单位】南京理工大学,计算机系,江苏,南京,210094;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP183;TP391
【相关文献】
1.形态学联想记忆中对偶核的研究及改进 [J], 王双喜;胡明合
2.动态核的αβ联想记忆网络及抗随机噪声研究 [J], 王宇辉;吴锡生;王士同
3.动态核的形态联想记忆网络在灰度图中的应用 [J], 黄少芳;吴锡生;张凌芳
4.动态核的形态联想记忆网络在灰度图中的应用 [J], 黄少芳;吴锡生;张凌芳
5.基于形态学和模糊运算的新联想记忆网络--模糊形态学联想记忆网络 [J], 王敏;王士同;吴小俊
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一种联想记忆网络的研究
一种联想记忆网络的研究
徐耀群;包丹;甲继承
【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(024)001
【摘要】外积法是很容易实现的权值学习算法,而且有很好的记忆效果,但是它也存在一些不足.针对这些不足,提出一种结构简单、记忆效果较好的网络.通过对数字海明距离的分析,提出了一种将两个网络互联用于联想记忆的方法,适当的分类能让网络达到最大的容量,仿真结果表明该方法是有效的.
【总页数】5页(P77-80,87)
【作者】徐耀群;包丹;甲继承
【作者单位】哈尔滨商业大学,系统工程研究所,哈尔滨,150028;哈尔滨商业大学,系统工程研究所,哈尔滨,150028;七台河职业学院,黑龙江,七台河,154600
【正文语种】中文
【中图分类】TP180
【相关文献】
1.一种基于MRⅡ算法的三层二值双向联想记忆网络 [J], 徐彦;熊迎军
2.一种参数化模糊联想记忆网络的鲁棒性分析 [J], 唐良荣;蒋真;徐蔚鸿;李鹰
3.一种新的形态学联想记忆网络模型研究 [J], 谷海红;李素娟;敖连辉
4.一种基于联想记忆神经网络RBM的数字水印算法 [J], 李屾;高铁杠
5.一种基于联想记忆神经网络的单训练样本人脸识别算法 [J], 陈蕾;龙波;王传栋
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人脑记忆研究的最新进展
人脑记忆研究的最新进展人类的记忆能力是十分神奇的，我们可以记住许多的信息和经历，不论是开心还是痛苦，它们都留存在我们的脑海中，成为我们生命中不可或缺的一部分。
然而，人脑的记忆机制虽然备受关注，至今仍然是神秘的领域，科学家们仍在不断地探索和研究。
神经元和突触人脑的神经元是人类记忆机制中的关键组成部分。
神经元是脑中的基本单元，如同电路板上各个交叉的电线一样，把许多信息联结起来。
而突触则是小细胞与神经元之间的连接，也被认为是影响记忆的关键组成部分。
研究表明，每个神经元可以与数千个其他神经元相连，而每个突触都可以传递信息和控制神经元的活动。
这种连接的复杂性可以帮助人类记忆和处理大量的信息，但对于科学家们来说，研究这种复杂性仍是一个挑战。
颞叶和大脑皮层人类的大脑分为多个部分，其中对于记忆来说，最为重要的是位于颞叶的海马体（Hippocampus）和附近的区域以及大脑皮层（Cerebral Cortex）。
颞叶和海马区域被认为是人类短期记忆和长期记忆的关键部位，是将短期存储转化为长期存储的地方。
研究表明，颞叶和海马区域中的神经元可以不断地重新组合和连接，以形成新的记忆和信息。
这也解释了当我们学习新知识时，我们通常需要不断地重复其，以便把其存储在我们的长期记忆之中。
与此同时，大脑皮层则是处理信息和存储信息的区域，负责控制和调节我们感知、思考和决策的能力。
研究表明，大脑皮层与颞叶和海马区域之间的连接是实现信息处理和存储的关键组成部分之一。
置换假说人们早已证明，从事重复性任务是练习技能的最佳模式，因为重复可以强化突触之间的连接，使之更加坚固。
然而，最新的研究表明，人类记忆可能不完全是这样的，还可能涉及到一种称为“置换假说”的机制。
简单地说，置换假说是指，当我们学习新知识时，我们的大脑不仅会增强突触之间的连接，还会种植新的神经元来代替之前的神经元。
这种过程被称为“置换”，并在一些实验中被证明是实现记忆的一种关键机制。
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摘 要： 形态 学联 想 记忆 网络具 有无 限存 储 能 力 、 步 回忆记 忆 、良好 地抵 抗腐 蚀 噪声 或者 膨胀 噪声 的噪声容 限等许 多优 一
点 。 从 形 态 学联 想 记 忆 的概 念 、 本 原 理 、 展 脉 络 、 究新 成 果 、 展 趋 势 和 研 究 方 向 等 多 个 方 面 综 述 了形 态 学 联 想 记 忆 基 发 研 发
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网络 的研 究进展 。对 形 态学联 想记忆 方 面的研 究带来 了一定 的参 考价值 。
关 键 词 ： 想 记 忆 ； 形 态 学联 想 记 忆 ； 神 经 网络 ； 异 联 想 ； 模 式 识 别 联
中图法分 类号 ：Ｐ８ Ｔ １
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０７ ２ ２ １） １ ６ ５０ １０ —０ ４（０ ０ ２ — ６ —５ ４
０ 引 言
联 想 记 忆 是 人 脑 的重 要 功 能 ， 思 维 和 创 新 的 源 泉 ， 模 是 在 拟 联 想 记 忆 的研 究 中 ， 工 神 经 网 络 扮 演 了 重 要 角 色 。 １８ 人 ９２ 年 ，Ｈ ｐ ｅ ｏｆｌ 出了著名的 Ｈ ｐ ｅ ｉ ｄ提 ｏｆｌ 想 记忆神经 网络模型 ， ｉ ｄ联 对 神 经 网 络 的应 用研 究 起 了 极 大 的推 动 作 用 ， 开 拓 了 神 经 也 网络 用 于 联 想 记 忆 和 优 化 计 算 的 新 途 径 。 经 典 联 想 记 忆 神 但 经 网络 的存 储 能 力 有 限 ， 此 ， 内外 众 多 学 者致 力 于 各 种 改 为 国
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍｐｔ Ｅ ｇｎｅｎ ｄ ｓ ｎ ｏ ｕｅ ｎｉｅｒ ｇａ Ｄｅｉ ｒ ｉ ｎ ｇ
・智 能技 术 ・
形态学联 想记 忆 网络 的研究进展
冯乃 勤 ， 李素娟 ， 敖 连辉 ， 王双 喜 ， 王 岁花