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线性神经网络 2a2 模式识别 连续Hopfield 网络应用例
例 2-10-2M 模式识别 连续Hopfield网络应用例 结束 * 应用其: 联想记忆、 优化计算的能力 进行模式识别 连续Hopfield网络 用于模式识别例 用于模式识别例 Matlab程序: m2a2.m 需调用绘图函数:figt.m 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 “7” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 “7” “5” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 “7” “4” “5” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 “7” “5” “4” “9” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 受扰 “7” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 受扰 “7” 去扰 “7” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 受扰 “7” 去扰 “7” 受扰 “4” 用于模式识别例 m2a2.m执行结果 受扰 “7” 受扰 “4” 去扰 “7” 去扰 “4” 用于模式识别例 思考与练习 1. 对于本例,如何理解:联想记忆?优化计算? 2. 为何受扰数字能去扰? 3. 改变数字受扰的状态,观测能否完全去扰? *
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