一种新的联想记忆系统及其学习收敛性

作     者：邢春峰 柳重堪 徐宁寿 

作者机构：北京航空航天大学应用数理系 北京工业大学自动控制系 

基　　金：国家自然科学基金 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：1998年第24卷第1期

页      码：95-99页

摘      要：提出了一种新的联想记忆系统——基于牛顿前向插公式的联想记忆系统（ＮＦＩ－ＡＭＳ），用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近，设计了相应的学习方法，并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数，ＮＦＩ－ＡＭＳ的学习总是以任意精度收敛的．该系统较之传统的ＣＭＡＣ类型的ＡＭＳ，具有所需供学习的样本点较少，学习精度高和存储单元空间较小的优点，且比多层ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点，可望在智能控制与信号处理，模式识别中得到应用．

主 题 词：联想存储器 牛顿插值 学习系统 神经网络 收敛 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-5965.1998.01.025

馆 藏 号：203486801...