复形态联想记忆及其性能分析

在ritter的实域形态联想记忆(realmorphologicalassociativememory,简称rmam)模型的基础上,通过在复数域中序关系的引入构成复数格和环,导出了在复数域上与rmam相一致的联想规则,构建了一类复域mam(complexmam,简称cmam),从而将rmam从实域推广至复域,使其可直接处理复信号(如经fft(fastfouriertransformation)变换所得数据).证明了该模型的收敛性,分析了其纠错能力和存储能力,并获得了与rmam相一致的一系列定理和性质.此外,还比较了复形态网络和其他网络(如hopfield神经网络)的异同.计算机仿真结果表明了cmam的可行性.