%0 Journal Article
%T 多重加权改进型指数双向联想记忆网络及其决策性能
%A 陈松灿
%A 蔡骏
%J 电子学报
%P 1200-1203
%D 2002
%X CCWang等作者利用指数双向联想记忆模型(eBAM),构造了由多个eBAM构成的多重eBAM(Multi-eBAM)信念组合模型,使之可模拟多个专家的投票表决决策,并获得了Multi-eBAM在各eBAM具有同等权威度条件下的决策性能.本文在此基础上,通过对各eBAM引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度,推广了Multi-eBAM.进一步借助陈所提出的改进型eBAM(IeBAM),构建了相应的多重加权改进型eBAM(Multi-WIeBAM)信念组合模型,获得了此推理模型在同、异步方式下的决策性能及多专家不同权威度下的多数投票因子,使之更符合实际的多数表决决策.理论分析表明Multi-WIeBAM所获得的多数投票因子优于Multi-WeBAM的多数投票因子,即前者较后者具有更紧致的下界.实验结果也表明了Multi-WIeBAM的性能要优于Multi-WeBAM.
%K 决策
%K 多证据推理
%K 加权
%K 联想记忆
%K 神经网络
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract1133.shtml