离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价matlab代码

本资源是离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别的matlab仿真，Hopfield网络作为一种全连接型的神经网络，增经为人工神经网络的发展开辟了新的研究途径。它利用与阶层神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。

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案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价.rar 自学案例 可以直接使用 已包含数据集 Matlab 深度学习 BP神经网络 神经网络 SVM 特征提取 分类 回归预测 粒子群算法 小波神经网络

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针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 的权值设计问题, 提出一种改进型学习算法, 并在DHNN动力学分析的基础上设计该学习算法. 利用矩阵分解的方法(MD) 得到正交矩阵, 并采用得到的正交矩阵直接计算DHNN的权值矩阵. 通过该学习算法得到的权值矩阵, 可以很好地存储训练样本的信息, 使测试样本收敛到稳定点. 该学习算法不需要进行分块计算, 减少了计算步骤和计算量, 降低了网络的迭代次数, 从而提高了网络运行速度. 最后, 将该学习算法应用于水质评价, 验证了其有效性和可行性.

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