期刊文章详细信息
连续学习混沌神经网络的研究
Study on Successive Learning Chaotic Neural Network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西南师范大学电子与信息工程系,重庆400715
基 金：重庆市应用基础基金
年 份：2004
卷 号：31
期 号：4
起止页码：135-136
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2000、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：近几年混沌神经网络在信息处理,特别是联想记忆中的应用得到了极大重视。本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型,它具有两个重要特征:(1)根据不同的输入,神经网络做出不同的响应,可从已知模式来识别未知模式;(2)可连续学习未知模式。计算机仿真表明我们的模型具有应用潜力。
关 键 词：连续学习 混沌 神经网络 GCM模型 计算机仿真 信息处理
分 类 号：TP183] TP391.9]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
