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  • Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵

    Hopfield 網(wǎng)——擅長于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵,是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式,通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì),使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難,目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1)學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數(shù) ap(s):第p個(gè)模式的第s個(gè)要素(-1或1) wij:第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí),wij=0,即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí),一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素(-1或1) 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值,其中,0意味t=0。 反復(fù)部分:對(duì)各神經(jīng)元,計(jì)算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f()--Sgn() θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行,直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。

    標(biāo)簽: Hopfield 聯(lián)想

    上傳時(shí)間: 2015-03-16

    上傳用戶:JasonC

  • 本程序用資源分配網(wǎng)(Resource_Allocation Network,簡稱RAN)實(shí)現(xiàn)了Hermit多項(xiàng)式在線學(xué)習(xí)問題。訓(xùn)練樣本產(chǎn)生方式如下

    本程序用資源分配網(wǎng)(Resource_Allocation Network,簡稱RAN)實(shí)現(xiàn)了Hermit多項(xiàng)式在線學(xué)習(xí)問題。訓(xùn)練樣本產(chǎn)生方式如下,樣本數(shù)400,每個(gè)樣本輸入xi在區(qū)間[-4,4]內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生(均勻分布),相關(guān)樣本輸出為F(xi) = 1.1(1-xi + xi2)exp(-xi2/2),測試樣本輸入在[-4,+4]內(nèi)以0.04為間隔等距產(chǎn)生,共201個(gè)樣本。訓(xùn)練結(jié)束后的隱節(jié)點(diǎn)為:11個(gè),訓(xùn)練結(jié)束后的平均誤差可達(dá):0.03

    標(biāo)簽: Resource_Allocation Network Hermit RAN

    上傳時(shí)間: 2014-01-14

    上傳用戶:pompey

  • 在0 / 1背包問題中

    在0 / 1背包問題中,需對(duì)容量為c 的背包進(jìn)行裝載。從n 個(gè)物品中選取裝入背包的物品,每件物品i 的重量為wi ,價(jià)值為pi 。對(duì)于可行的背包裝載,背包中物品的總重量不能超過背包的容量,最佳裝載是指所裝入的物品價(jià)值最高,即Σpi*xi 取得最大值。

    標(biāo)簽: 背包問題

    上傳時(shí)間: 2015-05-06

    上傳用戶:253189838

  • 當(dāng)手指或筆觸摸屏幕時(shí)

    當(dāng)手指或筆觸摸屏幕時(shí),平常相互絕緣的兩層導(dǎo)電層就在觸摸 點(diǎn)位置有了一個(gè)接觸,因其中一面導(dǎo)電層接通X軸方向的5V均勻電壓場(圖a) ,使得檢測層的電壓由零變?yōu)榉橇?,控制器偵測到這個(gè)接通后,進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換 ,并將得到的電壓值與5V相比即可得觸摸點(diǎn)的X軸坐標(biāo)為(原點(diǎn)在靠近接地點(diǎn) 的那端):xi=Lx*Vi / V(即分壓原理)同理得出Y軸的坐標(biāo),這就是所有電 阻技術(shù)觸摸屏共同的最基本原理。

    標(biāo)簽: 觸摸屏

    上傳時(shí)間: 2013-11-29

    上傳用戶:黑漆漆

  • 提取信號(hào)七個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征:零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差

    提取信號(hào)七個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征:零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差,零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值標(biāo)準(zhǔn)偏差,零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差,零中心歸一化的非弱信號(hào)段瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差,一個(gè)信號(hào)段的歸一化瞬時(shí)頻率功率譜密度的最大值,根據(jù)信號(hào) QPSK 和16QAM在 xi 軸投影的不同表現(xiàn),提出特征參數(shù)。

    標(biāo)簽: 瞬時(shí) 幅度 信號(hào)

    上傳時(shí)間: 2015-09-20

    上傳用戶:牧羊人8920

  • visual basic 6 與sql連接的幾個(gè)例子

    visual basic 6 與sql連接的幾個(gè)例子,from xi an jiaotong university

    標(biāo)簽: visual basic sql 連接

    上傳時(shí)間: 2013-12-07

    上傳用戶:liglechongchong

  • DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m

    DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m,m為正整數(shù)。FFT輸出結(jié)果放在輸入復(fù)數(shù)數(shù)組中。其中xr存放信號(hào)序列實(shí)部,xi存放信號(hào)序列虛部。如果信號(hào)長度小于N,需要給xr和xi后面補(bǔ)足0,計(jì)算結(jié)果x(k)的實(shí)部和虛部仍然分別存放在數(shù)組xr和xi中。

    標(biāo)簽: DIT-FFT FFT 算法 程序

    上傳時(shí)間: 2013-11-25

    上傳用戶:宋桃子

  • DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m

    DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m,m為正整數(shù)。FFT輸出結(jié)果放在輸入復(fù)數(shù)數(shù)組中。其中xr存放信號(hào)序列實(shí)部,xi存放信號(hào)序列虛部。如果信號(hào)長度小于N,需要給xr和xi后面補(bǔ)足0,計(jì)算結(jié)果x(k)的實(shí)部和虛部仍然分別存放在數(shù)組xr和xi中。

    標(biāo)簽: DIT-FFT FFT 算法 程序

    上傳時(shí)間: 2015-10-29

    上傳用戶:zuozuo1215

  • ip電話開發(fā)需要的協(xié)議介紹

    ip電話開發(fā)需要的協(xié)議介紹,要的下呀,說明夠xiang xi

    標(biāo)簽: 電話 協(xié)議

    上傳時(shí)間: 2014-06-01

    上傳用戶:aappkkee

  • 在0 / 1背包問題中

    在0 / 1背包問題中,需對(duì)容量為c 的背包進(jìn)行裝載。從n 個(gè)物品中選取裝入背包的物品,每件物品i 的重量為wi ,價(jià)值為pi 。對(duì)于可行的背包裝載,背包中物品的總重量不能超過背包的容量,最佳裝載是指所裝入的物品價(jià)值最高,即p1*x1+p2*x1+...+pi*xi(其1<=i<=n,x取0或1,取1表示選取物品i) 取得最大值。

    標(biāo)簽: 背包問題

    上傳時(shí)間: 2014-06-03

    上傳用戶:myworkpost

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