【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工神经网络，具体来说就是涉及一种用于存储信息的新型联想记忆神经网络及其记忆方法。
技术介绍
联想记忆神经网络具有很好的容错性，非常适合于不完整或畸变信息的识别与分类。已有多种不同形式的联想记忆神经网络，如Hopfield联想记忆神经网络、双向联想记忆神经网络等。但现有联想记忆神经网络存在如下问题1)每记忆一个模式都要重新确定网络中所有的连接权重，致使寻求合适连接权重的方法变得复杂而困难，从而导致联想记忆性能不理想，如存储容量小，存在假模式等，象Hopfield网络，若联想准确度大于99％时，则采用外积法的存储容量为0.138N，虽然采用伪逆法的存储容量可达0.5N，却是以容错能力下降为代价的。2)所有的连接都参与每个模式的记忆，这虽然降低了记忆对每个连接的依赖，但并不能完全消除这种依赖，而且每个连接对存储在网络中的不同模式的影响程度也不同，所以如果断掉一个连接，一部分存储模式可能完全不受影响，而另一部分存储模式则可能不能被正确回忆出来，而若断掉多个连接，则可能使网络完全丧失回忆能力，因此可靠性有待提高。3)当输入模式不曾被记忆在网络中时，网络中可能存在多个与输入模式具有最小汉明(Hamming)距的模式，但上述联想记忆网络一般只能回忆出其中一个模式，显然，通常人们总是希望网络具有多模式回忆能力(即全部或部分地回忆出这些最小汉明距模式)。4)回忆时，要求输入模式必须是完全确定的，但就实际使用而言，总是希望用于回忆的模式可以是不完整的，即允许其中部分信息是不确定的，因为回忆的目的往往就是希望根据残缺的信息来获得完整的信息。本专利技术的目的就是...
【技术保护点】
一种联想记忆神经网络，采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络拓扑结构，其特征在于神经元的状态包含多个状态分量，可表示为：ｓ↓［ｉ］＝［ｓ↓［ｉ１］，ｓ↓［ｉ２］，…，ｓ↓［ｉＭ］］其中ｉ＝１，２，…，Ｎ，Ｎ为网络中神经元的个数，ｓ↓［ｉ］ 为神经元ｉ的状态，ｓ↓［ｉｋ］∈｛－１，０，１｝，其中－１、１是ｓ↓［ｉｋ］的状态，ｓ↓［ｉｋ］＝０表示该分量的状态不确定，ｋ＝１，２，…，Ｍ，Ｍ表示神经元状态所包含的状态分量个数，网络中的每个连接存储一个向量和一组禁止路径，可表示为： ｌ↓［ｉｊ］＝［ｑ↓［ｉｊ］，ｗ↓［ｉｊ］］其中ｌ↓［ｉｊ］是神经元ｉ到神经元ｊ的连接，ｑ↓［ｉｊ］＝［ｑ↓［ｉｊ］↑［１］，ｑ↓［ｉｊ］↑［２］，…，ｑ↓［ｉｊ］↑［Ｍ］］是存储在ｌ↓［ｉｊ］中的向量，ｑ↓［ｉｊ］↑［ｋ］∈｛ －１，１｝，ｋ＝１，２，…，Ｍ，ｗ↓［ｉｊ］＝［ｗ↓［ｉｊ］↑［１］，ｗ↓［ｉｊ］↑［２］，…，ｗ↓［ｉｊ］↑［ζ］］表示ｌ↓［ｉｊ］中存储了ζ条禁止路径，ｗ↓［ｉｊ］↑［η］表示其中的第η条禁止路径，ｑ↓［ｉｊ］＝０的连接为空连接，它是连接的初始...
【技术特征摘要】
1.一种联想记忆神经网络，采用Hopfield网络拓扑结构，其特征在于神经元的状态包含多个状态分量，可表示为si＝[si1，si2，…，siM]其中i＝1，2，…，N，N为网络中神经元的个数，si为神经元i的状态，sik∈{-1，0，1}，其中-1、1是sik的状态，sik＝0表示该分量的状态不确定，k＝1，2，…，M，M表示神经元状态所包含的状态分量个数，网络中的每个连接存储一个向量和一组禁止路径，可表示为lij＝[qij，wij]其中lij是神经元i到神经元j的连接，qij=[qij1,qij2,···,qijM]]]>是存储在lij中的向量，qijk∈{-1,1},]]>k＝1，2，…，M，Wij=[wij1,wij2,···,wijξ]]]>表示lij中存储了ζ条禁止路径，wijη表示其中的第η条禁止路径，qij＝0的连接为空连接，它是连接的初始状态，表示该连接还没有被用来存储向量，lij＝qij表示lij中没有存储禁止路径。2.权利要求1中所述禁止路径的表示方法如下设n1，n2，…，nl为神经元的编号，则wijη=n1]]>表示n1→i→j为禁止路径，即由神经元n1出发经连接ln1i到神经元i再经连接lij到神经元j的这段路径为禁止路径，同理，wijη=n1n2···nl]]>表示的禁止路径为n1→n2→…→nl→i→j。3.权利要求1所述网络的特征在于每个模式存储在一个或多个模式环中，模式环是由网络中N个连接和所有神经元组成的单向单环回路，其中“单向”是指回路中信号只能向一个方向传递，“单环”表示回路通过网络中每个神经元一次，设p，q，r，s，…，t是神经元编号，且{p，q，r，s，…，t}＝{1，2，…，N}，即等式两边的集合相等，则模式环可用连接表示为lpqlqrlrs…ltp模式环也可以直接用神经元编号表示为pqrs…tp，存储在pqrs…tp中的模式P＝[p1，p2，…，pM]可由下式得到 其中第二个等式左边集合是将右边集合中的元素按下标第一个数字由小到大重排的结果。4.一种联想记忆方法，这种方法由回忆方法和记存方法两个部分组成，其特征在于要求网络中传递和处理的信号是序列。5.权利要求4所述序列的特征在于序列可表示为h(t)n0n1…nt，其中t是离散时间，ni(i＝0，1，…，t)是神经元的编号，h(t)是附加信息，它表示该序列所经过的路径中具有不同于源神经元状态的连接的个数。6.权利要求4所述回忆方法的特征在于回忆包括0≤t＜N和N≤t＜2N两个阶段；0≤t＜N阶段1)根据输入模式P设置所有神经元的状态S，即令sij＝pji，i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，M；2)网络从t＝0时刻开始运行，每个神经元发出一个仅含神经元自身编号的初始序列，且附加信息为0，即神经元i发出的初始序列为h(0)i，h(0)＝0，i＝1，2，…，N；3)任何序列只能到达同一个神经元不超过一次，例外情况是，当t＝N-1时，序列中的第一个编号正好是所要到达的神经元的编号，即序列第二次到达该神经元时将构成一个模式环；4)序列不能通过禁止路径；5)序列不能通过空连接；6)如果连接的状态与源神经元的状态不同(比较二者状态是否相同时，总是视源神经元中状态不确定的分量与相应连接的状态分量相同)，则序列经过该连接时附加信息加1；7)每个神经元在接收到的序列中，按附加信息由小到大的顺序选择L个序列(如果接收到的序列不足L个，则选择全部这些序列)，并在其中每个序列之后加上自身的编号从而将它们变为新的序列，然后输出这些新的序列；N≤t＜2N阶段1)每个神经元在接收到的序列中，按附加信息由小到大的顺序选择并输出L个序列(如果接收的序列不足L个，则选择并输出全部这些序列)，如果是t＝N，则在其中每个序列之后加上神经元自身的编号再输出；2)序列只能在自身所表示的模式环中传递，即序列通过连接lij的条件是序列所表示的模式环中包含‘ninj’，即该序列曾经通过lij，同时序列所表示的模式环不包含存储在lij中的任何禁止路径。7.权利要求4所述回忆方法的特征在于回忆时允许输入不完整的模式。8...
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