介紹了應用於灰度圖像的聯想記憶和識別的動態核方法,給出了動態核選擇的原則和途徑。
網絡的使用利用聯想記憶法則。
在動態核模型的基礎上,推導出了一種聯想記憶模型。
文中用作者提出的通用前饋網絡和排序學習算法,提出了一種設計具有期望容錯域的前向掩蔽聯想記憶模型的方法。
在協同學中,模式識別及聯想記憶可以看成是在一個非線*動力學系統中的動態過程。
在純記憶區,偽吸引子被完全消除,因此它非常適合於聯想記憶的應用。
類比知識間的異同,聯想記憶;把知識編成順口溜,口訣記憶;繪製直觀圖以形助教,數形結合記憶;挖掘本質的屬*,特徵記憶;整理概括,系統記憶等。
基於此,給出了雙向聯想記憶網絡的開關電流電路。
已有的研究結果表明,混沌神經網絡在求解複雜優化問題和聯想記憶等方面比現有網絡有着更好的*能。
根據現代認知心理學的理論,通過組塊聯想記憶法進行英語詞彙教學可以有效提高學生的詞彙應用能力。