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一种新的联想记忆系统及其学习收敛性
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提出了一种新的联想记忆系统——基于牛顿前向插公式的联想记忆系统（ＮＦＩ－ＡＭＳ），用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近，设计了相应的学习方法，并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数，ＮＦＩ－ＡＭＳ的学习总是以任意精度收敛的．该系统较之传统的ＣＭＡＣ类型的ＡＭＳ，具有所需供学习的样本点较少，学习精度高和存储单元空间较小的优点，且比多层ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点，可望在智能控制与信号处理，模式识别中得到应用．
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来源 ：
北京航空航天大学学报
年份： 1998
期： 01
页码： 3-5
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信息学部 人工智能与自动化学院
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