对数-指数形态学联想记忆

来源：软件学报杂志2015年第7期北京时间：

作者：冯乃勤,田勇,王鲜芳,宋黎明,范海菊,王双喜

单位：冯乃勤，河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453007;郑州工业应用技术学院 信息工程学院, 河南 郑州 45110011,田勇，河南机电职业学院 信息工程系, 河南 郑州 45119102,王鲜芳，河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 45300703,宋黎明，河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 45300704,范海菊，河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 45300705,王双喜，商丘学院 计算机科学与技术学院, 河南 商丘 47600006

摘要：利用对数和指数算子构建了一种新的形态学联想记忆方法,简称LEMAM.理论分析表明:自联想LEMAM(简称ALEMAM)具有无限存储能力、一步回忆记忆、一定的抵抗腐蚀噪声或膨胀噪声的能力,在输入完全或在一定的噪声范围内,能够保证完全回忆记忆;异联想LEMAM(简称HLEMAM)在输入完全情况下,不能保证完全回忆记忆,但当满足一定条件时,也能够达到完美联想记忆.对比实验结果表明:在一些情况下,LEMAM能够取得较好的联想记忆效果.总体来说,LEMAM丰富了形态学联想记忆的理论和实践,可以作为一种神经计算模型加以研究和利用.

关键词：对数;指数;形态学联想记忆;自联想记忆;异联想记忆;完全回忆记忆

基金资助：国家自然科学基金(61173071); 河南省高校创新人才支持计划(2012HASTIT011)