一类新型联想记忆神经网络研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15-17页 |
| ·联想记忆神经网络的研究概况 | 第17-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-22页 |
| ·本文的研究内容 | 第22-25页 |
| 第二章 人工联想记忆神经网络模型 | 第25-53页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·联想记忆的一般形式 | 第25-27页 |
| ·Hopfield模型 | 第27-36页 |
| ·离散Hopfield网络 | 第27-29页 |
| ·连续Hopfield网络 | 第29-31页 |
| ·Hopfield网络联想存储器 | 第31-32页 |
| ·学习算法 | 第32-33页 |
| ·容量分析 | 第33-35页 |
| ·多余吸引子问题 | 第35-36页 |
| ·双向联想记忆神经网络 | 第36-39页 |
| ·双向联想存储器(BAM) | 第36-37页 |
| ·科霍南模型 | 第37-39页 |
| ·具有层次结构的级联联想记忆网络 | 第39-47页 |
| ·CASM1模型 | 第41-43页 |
| ·CASM2模型 | 第43-45页 |
| ·CASM3模型 | 第45-47页 |
| ·细胞神经网络联想记忆模型 | 第47-51页 |
| ·形态学模型 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 自联想记忆神经网络 | 第53-73页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·联想记忆模型 | 第53-59页 |
| ·模式环、禁止路径及连接 | 第55-57页 |
| ·序列与序列串 | 第57-58页 |
| ·连接矩阵举例 | 第58-59页 |
| ·回忆 | 第59-60页 |
| ·记存 | 第60-62页 |
| ·算法 | 第62-67页 |
| ·定义 | 第62-64页 |
| ·回忆算法 | 第64-65页 |
| ·记存算法 | 第65-67页 |
| ·计算机模拟 | 第67-71页 |
| ·存储容量 | 第67页 |
| ·容错能力 | 第67-69页 |
| ·存储效率 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 双向联想记忆神经网络 | 第73-85页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·PLBAM双向联想记忆神经网络模型 | 第73-77页 |
| ·模型 | 第73-75页 |
| ·举例 | 第75-77页 |
| ·算法 | 第77-81页 |
| ·回忆算法 | 第77-79页 |
| ·记存算法 | 第79-81页 |
| ·计算机模拟 | 第81-84页 |
| ·记忆容量 | 第82-83页 |
| ·存储效率 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 二级模式结构的联想记忆神经网络 | 第85-97页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·模型 | 第85-88页 |
| ·回忆 | 第88-89页 |
| ·记存 | 第89-91页 |
| ·算法 | 第91-95页 |
| ·定义 | 第91-93页 |
| ·回忆算法 | 第93页 |
| ·记存算法 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第六章 硬件实现方案 | 第97-115页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·硬件实现形式 | 第97-105页 |
| ·数字电路实现 | 第98-101页 |
| ·模拟电路实现 | 第101-102页 |
| ·模拟／数字混合电路实现 | 第102-103页 |
| ·联想记忆神经网络的硬件实现 | 第103-105页 |
| ·具有二级模式的联想记忆神经网络硬件实现 | 第105-114页 |
| ·硬件结构 | 第105-107页 |
| ·记存／回忆方法的实现 | 第107-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-131页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
