一种基于稀疏指数联想记忆神经网络的图像识别方法

王传栋; 陈蕾

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区别于一般的图像识别方法,指数联想记忆模型(EAM)是一种对数据分布无任何要求的非线性技术,具有指数级的存储容量和良好的容噪性能。随着实际的需求和被处理问题规模的扩大,EAM所采用的全互连结构将导致布线工艺上的困难而难以克服,限制了模型的VLSI(超大规模集成电路)硬件实现。通过在EAM中引入社会领域中广泛存在的"六度分离"现象,借鉴Watts和Strogatz提出的"小世界网络"理论对EAM进行了稀疏化改造。改造后的稀疏指数联想记忆模型(SEAM)不仅结构相对简单、易于硬件实现,而且仿真结果表明在灰度图像加噪和部分缺失的情况下,SEAM识别性能和全互连的EAM相当,表现出了较强的鲁棒性。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2008年第6期|78-82|共5页
作者
王传栋; 陈蕾;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
人工神经网络; 联想记忆; 模式识别; 稀疏网络结构;

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