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形态学联想记忆框架研究被引量：25: 2010年; 形态学联想记忆(MAM)是一类极为新颖的人工神经网络.典型的MAM实例对象包括:实域MAM(RMAM)、复域MAM(CMAM)、双向MAM(MBAM)、模糊MAM(FMAM)、增强的FMAM(EFMAM)、模糊MBAM(FMBAM)等.它们虽有许多诱人的优点和特点,但有相同的形态学理论基础,本质上是相通的,将其统一在一个MAM框架中是可能的.同时,联想记忆统一框架的建立也是当前的研究重点和难点之一.为此作者构建了一个形态学联想记忆框架.文中首先分析MAM类的代数结构,奠定可靠的MAM框架计算基础;其次,分析MAM类的基本操作和共同特征,抽取它们的本质属性和方法,引入形态学联想记忆范式和算子;最后,提炼并证明主要的框架定理.该框架的意义在于:(1)从数学的角度将MAM对象统一在一起,从而能以更高的视角揭示它们的特性和本质;(2)有助于发现一些新的形态学联想记忆方法,从而解决更多的联想记忆、模式识别、模糊推理等问题.; 冯乃勤刘春红张聪品徐久成王双喜; 关键词：形态学神经网络形态学联想记忆范式算子

形态学联想记忆的研究综述被引量：2: 2010年; 通过提炼出来的一个形态学联想记忆的研究框架,可以很清晰地概括出形态学联想记忆的研究成果,从而可以很合理地归纳出形态学联想记忆仍存在的问题以及今后的发展方向。此形态学联想记忆的研究框架对形态学联想记忆的进一步研究具有一定的指导意义。; 冯乃勤敖连辉王善侠王双喜张新明; 关键词：形态学联想记忆

形态学联想记忆存储性能的研究: 2011年; 形态学联想记忆(Morphological Associative Memories,MAM)的存储性能是衡量形态学联想记忆能力大小的重要指标。然而,迄今为止,对形态学联想记忆的存储性能,主要是对异联想形态学联想记忆(hetero-MAM)的存储性能的定量分析和定性刻画并未完成。这是一个悬而未决的理论问题,也是一个MAM应用的实际问题。针对这一问题开展研究,站在概率论的角度,提出一个MAM存储性能的概率模型,并进行了证明。通过定量分析和定性讨论,取得一致结论。研究和分析表明,het-ero-MAM的存储性能受到输入模式向量维数n、输出模式向量维数m、以及输入、输出模式对数目K的影响,且三者的影响程度不同。提出的概率模型,对形态学联想记忆的研究、分析、设计和应用,具有一定的启发和帮助。; 冯乃勤王善侠敖连辉徐久成张新明; 关键词：形态学联想记忆

形态学联想记忆网络的研究进展: 2010年; 形态学联想记忆网络具有无限存储能力、一步回忆记忆、良好地抵抗腐蚀噪声或者膨胀噪声的噪声容限等许多优点。从形态学联想记忆的概念、基本原理、发展脉络、研究新成果、发展趋势和研究方向等多个方面综述了形态学联想记忆网络的研究进展。对形态学联想记忆方面的研究带来了一定的参考价值。; 冯乃勤李素娟敖连辉王双喜王岁花; 关键词：联想记忆形态学联想记忆异联想模式识别

基于概率的MAM记忆性能模型被引量：4: 2011年; 针对即使输入模式无噪声,形态学联想记忆在用于异联想时仍不能保证完全回忆的问题,借助概率学知识,提出一个概率模型来刻画形态学联想记忆网络的记忆性能。该概率模型能从整体上正确地反映网络的输入端维数、输出端维数以及模式对的数目对形态学联想记忆的记忆性能的影响趋势,对进一步研究与改进形态学联想记忆,有一定的指导意义。; 冯乃勤敖连辉李素娟赵永进董亚杰; 关键词：形态学联想记忆记忆性能异联想

形态学联想记忆在图像联想识别上的应用被引量：5: 2010年; 形态学神经网络是一类新颖的人工神经网络,但人们对它的研究,尤其是对于形态学异联想记忆的研究和应用,仍很不够.给出了形态学异联想记忆理论应用于图像的联想识别上的一般方法和步骤,并通过一个字符图像联想识别的实例,叙述了其应用原理与过程,对于推进形态学异联想记忆的应用研究将带来有益的参考.; 冯乃勤敖连辉王善侠王双喜田勇; 关键词：形态学联想记忆异联想

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