改进的混沌Hopfield神经网络盲检测算法.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-19 10:32:45

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Hopfield 神经网络是一种递归神经网络，由美国加州理工学院物理学家 John Hopfield 在 1982 年提出。它在联想记忆、优化计算等领域有着广泛的应用。然而，传统的 Hopfield 神经网络存在一些性能上的不足，如容易陷入局部最优解、收敛速度较慢等问题。混沌理论作为一种描述非线性系统复杂行为的理论，其具有的随机性、遍历性和对初始条件的敏感性等特点，为改进 Hopfield 神经网络的性能提供了新的思路。本文将详细介绍如何结合混沌理论来改进 Hopfield 神经网络的性能。

基于Hopfield神经网络的数字识别在日常生活中，经常遇到带噪声字符的识别问题，如交通系统中汽车牌照，由于汽车在使用过程中，要经受自然环境中的日吹风晒或者其他污染，造成字体的模糊不清，难以辨认，这是常常发生的事。如何从这些残缺不全的字符中提取完整的信息，达到正确识别，这是字符识别的关键问题。字符识别在邮政，交通及商业票据管理等方面有着极高的应用价值。目

混沌系统是一种对初始条件具有极度敏感性的非线性动力系统，其行为看似随机但实则遵循确定性的规则。典型的混沌系统如洛伦兹系统、罗斯勒系统等，它们在气象预报、生态建模、电路设计等众多领域都有广泛的应用。混沌系统的独特性质，如遍历性、随机性和对初始条件的敏感依赖性，使其在信息加密、优化计算等方面具有潜在的应用价值。

文章目录定义与概念计算与推导工作方式异步工作模式同步工作模式一个结论能量函数权重矩阵的确定外积法伪逆法一个例子拓展连续型hopfied网络（CHNN）定义与概念 Hopfield神经网络是一种反馈神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfield网络也提供了模拟人类记忆的模型。离散Hopfi

Hopfield神经网络是一种递归神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfield网络也提供了模拟人类记忆的模型。

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