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基于突触计算的神经网络情景记忆模型研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-15页
第一章 绪论第15-29页
   ·引言第15-17页
   ·基于抑制型动态突触和混沌神经元神经网络的研究第17-21页
     ·传统Hopfield神经网络的联想记忆第17-18页
     ·动态突触神经网络的联想记忆第18-20页
     ·具有可控混沌神经元的神经网络第20-21页
   ·基于复杂网络结构的神经网络研究第21-22页
   ·基于神经网络情景记忆的研究第22-24页
     ·神经网络模式转移序贯行为(情景记忆)研究的意义第22-23页
     ·神经网络情景记忆国内外研究现状第23-24页
   ·论文的主要研究工作和创新点第24-27页
   ·论文的结构安排第27-29页
第二章 基于抑制型动态突触和非线性内电位构造函数的联想记忆第29-48页
   ·引言第29页
   ·神经网络联想记忆的基本理论第29-33页
     ·联想记忆的基本概念第29-32页
     ·传统的Hopfiled网络联想记忆模型第32-33页
   ·基于内电位构造函数的抗伪状态的新型动态突触联想记忆第33-46页
     ·动态突触第33-35页
     ·抗伪状态的改进方案—非线性函数构造法第35-38页
     ·基于非线性内电位函数构造和动态突触的联想记忆第38-46页
   ·本章小结第46-48页
第三章 基于可控混沌神经元的神经网络联想记忆第48-64页
   ·引言第48-49页
   ·混沌神经网络模型第49-52页
     ·混沌神经元第49页
     ·基于混沌神经元的混沌神经网络第49-50页
     ·混沌神经网络的动态特性第50-52页
   ·基于可控混沌神经元的神经网络联想记忆第52-63页
     ·混沌神经网络控制的研究现状第52页
     ·混沌神经网络的动态抑制控制模型第52-53页
     ·抑制型动态控制性能分析第53-56页
     ·基于抑制型动态控制混沌神经网络的联想记忆应用研究第56-63页
   ·本章小结第63-64页
第四章 基于复杂网络构造的神经网络模型第64-77页
   ·引言第64页
   ·复杂网络的基本理论第64-68页
     ·复杂网络的统计学性质第65-66页
     ·复杂网络几个重要模型第66-68页
   ·基于复杂网络构造的神经网络联想记忆第68-76页
     ·基于复杂网络构造的神经网络研究现状第68-70页
     ·基于复杂网络构造的神经网络建模第70-71页
     ·基于度正态分布的神经网络性能分析第71-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 基于混沌神经元和动态突触的情景记忆第77-90页
   ·引言第77-79页
   ·情景记忆基本理论第79-82页
     ·情景记忆的基本概念第79-80页
     ·基于传统Hopfield网络的非对称权值情景记忆模型第80-82页
   ·基于动态突触和混沌神经元的情景记忆第82-88页
     ·基于动态突触和混沌神经元的情景记忆模型建立第82-84页
     ·基于动态突触和混沌神经元的情景记忆性能分析第84-88页
   ·本章小结第88-90页
第六章 稳定时间可控的情景记忆第90-122页
   ·引言第90页
   ·基于复杂网络构造的稳定时间可控的情景记忆第90-103页
     ·基于复杂网络构造的稳定时间可控的情景记忆模型的建立第90-92页
     ·基于复杂网络构造的稳定时间可控的情景记忆模型分析第92-97页
     ·基于复杂网络构造的稳定时间可控的情景记忆仿真结果第97-103页
   ·基于非线性内电位构造函数的多序列的情景记忆第103-111页
     ·基于非线性内电位构造函数的多序列的情景记忆模型的建立第103-104页
     ·基于非线性内电位构造函数的多序列的情景记忆模型分析第104-107页
     ·基于非线性内电位构造函数的多序列的情景记忆仿真结果第107-111页
   ·基于神经元协同激励稳定时间可控的情景记忆第111-120页
     ·基于神经元协同激励稳定时间可控的情景记忆模型的建立第111-114页
     ·基于神经元协同激励稳定时间可控的情景记忆模型分析第114-116页
     ·基于神经元协同激励稳定时间可控的情景记忆仿真结果第116-120页
   ·本章小结第120-122页
第七章 总结与展望第122-126页
   ·研究成果总结第122-124页
   ·研究前景展望第124-126页
参考文献第126-134页
攻读博士学位期间发表和完成的论文第134-135页
致谢第135页

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