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综合馆
形态学联想记忆框架研究
  • 摘要

    形态学联想记忆(MAM)是一类极为新颖的人工神经网络.典型的MAM实例对象包括:实域MAM(RMAM)、复域MAM(CMAM)、双向MAM(MBAM)、模糊MAM(FMAM)、增强的FMAM(EFMAM)、模糊MBAM(FMBAM)等.它们虽有许多诱人的优点和特点,但有相同的形态学理论基础,本质上足相通的,将其统一在一个MAM框架中是可能的.同时,联想记忆统一框架的建证也是当前的研究重点和难点之一.为此作者构建了一个形态学联想记忆框架.文中首先分析MAM类的代数结构,奠定可靠的MAM框架计算基础;其次,分析MAM类的基本操作和共同特征,抽取它们的本质属性和方法,引入形态学联想记忆范式和算子;最后,提炼并证明主要的框架定理.该框架的意义在于:(1)从数学的角度将MAM对象统一在一起,从而能以更高的视角揭示它们的特性和本质;(2)有助于发现一些新的形态学联想记忆方法,从而解决更多的联想记忆、模式识别、模糊推理等问题.

  • 作者

    冯乃勤  刘春红  张聪品  徐久成  王双喜  FENG Nai-Qin  LIU Chun-Hong  ZHANG Cong-Pin  XU Jiu-Cheng  WANG Shuang-Xi 

  • 作者单位

    河南师范大学计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007

  • 刊期

    2010年1期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    形态学神经网络  形态学联想记忆  范式  算子  框架  morphological neural networks  morphological associative memories  norm  operator  framework 

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34.226.244.70