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自从J. J. Hopfield提出dhnn网络以来,人们对其进行了深入的研究。联想记忆是dhnn网络的重要研究方向,因其联想记忆能力是通过权值矩阵实现,故设计合适的权值矩阵是设计dhnn网络的关键。Hebb规则是设计dhnn网络权值的常用方法,但设计出的网络有其缺点,如网络易陷入伪状态且存储容量不大等。本文在Hebb规则的基础上,提出了四种设计dhnn网络权值的新方法。采用新方法设计出的dhnn网络可以对多个非正交记忆样本进行正确的回忆且具有较大的存储容量,从而提高了dhnn网络的识别能力。本文通过理论证明和Matlab仿真说明了四种新设计方法的正确性和可行性,且还通过能量函数证明了四种新设计方法的收敛性。由于利用FPGA实现人工神经网络在很大程度上克服了软件实现的缺点,因此本文阐述了利用FPGA实现dhnn网络的方法。本课题的研究为dhnn网络的权值设计及硬件实现提供了较好的理论和技术支持。

关键词： dhnn Hopfield 联想记忆 FPGA Matlab

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基于dhnn的翻译质量熵权TOPSIS评价

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信息技术 2021年第2期45卷 13-19页

作者：邵霞刘俊商洛学院人文学院陕西商洛726000 商洛学院电子信息与电气工程学院陕西商洛726000

为了客观和准确地评价英语翻译的译文质量,文中构建了包含11个评价指标的翻译质量评价指标体系,提出了基于离散Hopfield神经网络(dhnn)和熵权TOPSIS算法的翻译质量评价模型。通过与待评价样本学生的高考英语成绩、大学英语成绩、专家评... 详细信息

为了客观和准确地评价英语翻译的译文质量,文中构建了包含11个评价指标的翻译质量评价指标体系,提出了基于离散Hopfield神经网络(dhnn)和熵权TOPSIS算法的翻译质量评价模型。通过与待评价样本学生的高考英语成绩、大学英语成绩、专家评价结果等综合对比分析得出,基于dhnn的翻译质量熵权TOPSISI评价结果较为准确可靠。

关键词： dhnn 熵权法:TOPSIS法翻译质量评价

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基于遗传优化dhnn的噪声图像识别研究

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赣南师范大学学报 2022年第6期43卷 43-47页

作者：郭勇乐江源李梦超郑景林赣南师范大学物理与电子信息学院江西赣州341000

采用外积法设计的离散型Hopfield神经网络(dhnn),系统稳定但识别噪声图像能力有限,因此引入遗传算法对网络参数进行优化.首先将权值与阈值编码形成染色体,创建初始种群;然后对种群中个体的染色体进行选择、交叉、变异操作,将适应度值小... 详细信息

采用外积法设计的离散型Hopfield神经网络(dhnn),系统稳定但识别噪声图像能力有限,因此引入遗传算法对网络参数进行优化.首先将权值与阈值编码形成染色体,创建初始种群;然后对种群中个体的染色体进行选择、交叉、变异操作,将适应度值小的个体替换同代种群中适应度值大的个体,形成子代种群,并按照同样的方式遗传若干代;最后将末代种群中适应度值最小的个体的染色体解码为权值和阈值.对3种交通标志噪声图像识别,优化前,当噪声水平增大至0.3时识别效果较差,且PSNR随着噪声水平的增大而减小;优化后识别效果更好,且PSNR先增后减,在0.5时最低.因此,采用遗传算法优化后dhnn识别噪声图像能力更强,然而算法收敛时间长,需要进一步完善.

关键词：噪声图像识别 dhnn 权值阈值遗传算法

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