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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	一种基于稀疏指数联想记忆神经网络的图像识别方法显示文摘区别于一般的图像识别方法,指数联想记忆模型(EAM)是一种对数据分布无任何要求的非线性技术,具有指数级的存储容量和良好的容噪性能。随着实际的需求和被处理问题规模的扩大,EAM所采用的全互连结构将导致布线工艺上的困难而难以克服,限制了模型的VLSI(超大规模集成电路)硬件实现。通过在EAM中引入社会领域中广泛存在的'六度分离'现象,借鉴Watts和Strogatz提出的'小世界网络'理论对EAM进行了稀疏化改造。改造后的稀疏指数联想记忆模型(SEAM)不仅结构相对简单、易于硬件实现,而且仿真结果表明在灰度图像加噪和部分缺失的情况下,SEAM识别性能和全互连的EAM相当,表现出了较强的鲁棒性。	王传栋陈蕾	2008	南京邮电大学学报(自然科学版)2008，28，6：	2

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