【摘 要】
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该文将MAM模型从两个方面作了推广:一方面,由于在目前的信号、图象处理等领域 中存在着大量的复信号需要处理,MAM模型无法直接处理这些复信号,所以有必要将MAM模型推广为复形
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该文将MAM模型从两个方面作了推广:一方面,由于在目前的信号、图象处理等领域 中存在着大量的复信号需要处理,MAM模型无法直接处理这些复信号,所以有必要将MAM模型推广为复形态联想记忆(CMAM)模型.因复数之间不存在直接的大小关系,故该文首先定义了复域上的偏序关系,由此作出复数格,进而构成环,然后将MAM模型推广至此复数环上,得 到复形态联想记忆(CMAM)模型,接着指出CMAM的性质,作出性能分析,并进行方案识别计算机模拟实验,从而论证了该推广的可行性.另一方面,MAM模型对混合噪声模式识别的困难 ,且其本身的网络权值边接矩阵并非是最优的,故可利用Delta规则对MAM网络权值矩阵进行优化,从而建立起最小平方形态联想记忆模型(LSMAM),实验结果分析表明,优化后的权值 矩阵可以用以识别混合噪声模式.
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