基于小世界體系的BAM網(wǎng)絡(luò)的研究.pdf

1、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠類似的模擬我們?nèi)祟惔竽X，具有聯(lián)想記憶，并且采用了的全新的計(jì)算結(jié)構(gòu)。人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能從小部分特征信息中獲得全部的信息，廣泛應(yīng)用在一些不精確的、破碎的或者模糊的信息處理的方面。它是一種新型的智能信息處理體統(tǒng)?，F(xiàn)在，人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究已成為一個(gè)熱點(diǎn)和要點(diǎn)。
　　本文圍繞這一主題，首先介紹了國(guó)內(nèi)外對(duì)于聯(lián)想記憶的研究進(jìn)展，并介紹了幾種聯(lián)想記憶的模型，重點(diǎn)介紹了傳統(tǒng)全互聯(lián)Hopfield網(wǎng)絡(luò)，并指出其局限性。然后

2、引入BAM網(wǎng)絡(luò)的概念，詳細(xì)闡述了BAM網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，形成原理和學(xué)習(xí)記憶規(guī)則，并闡述了BAM網(wǎng)絡(luò)模型的局限性及其解決辦法。
　　其次，接著介紹了幾種稀疏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),主要重點(diǎn)介紹了小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，包括其算法，統(tǒng)計(jì)特性等。并針對(duì)BAM網(wǎng)絡(luò)的局限性和小世界網(wǎng)絡(luò)的捷徑生成特性，提出了基于小世界體系的BAM網(wǎng)絡(luò)的研究。
　　最后，介紹了基于小世界體系的BAM網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建及其實(shí)現(xiàn)原理，通過在BAM網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中引入稀疏連接的概念，并