一種用于模式識別的新型神經網絡模型

一種用于模式識別的新型神經網絡模型

雙向聯想記憶(BAM)網絡和BP網絡是兩種重要的神經網絡模型,研究結果表明將BAM網絡的輸入用40%的噪聲污染,這種網絡仍然可以實現正確聯想.另一方面BAM網絡有一個嚴重的缺點就是它無法實現數據壓縮,而BP網絡卻恰恰能夠很好地實現數據壓縮,但它的容錯性不好.本文同時從識別率和節省存儲空間兩方面出發,提出了一種BAM-BP神經網絡模型.該模型具有容錯性好、識別率高、簡單等優點.

作 者： 田凱 鄭麗穎 王科俊   作者單位： 哈爾濱工程大學,自動化學院,黑龍江,哈爾濱,150001  刊 名： 哈爾濱工程大學學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY  年，卷(期)： 2002 23(6)  分類號： O235  關鍵詞： 雙聯想記憶(BAM)   BP神經網絡   模式識別   誤差反傳(BP)學習算法   BAM-BP神經網絡  

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