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本文提出一类可用于模式识别的联想神经网络的综合方法,这类网络结构不受对称联接的限制,网络保证了要求的M类模式的稳定形成,且网络的容量远远超过Hopfield的联想神经网络,网络渐近稳定平衡点的吸引特性使受噪声污染的模式能得以正确恢复,体现了神经网络的非线性滤波性质。文中给出了综合一个这类联想网络计算机模拟以及模式识别的例子。 相似文献
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本文提出一种小数分频自适应锁相频率合成方案,以提高鉴相频率和自适应改善环路自然角频率ω_n两方面去提高频率转换速度.并针对小数分频中模拟相位内插补偿时D/A变换的问题,采用数码-脉宽-电荷变换法进行电荷补偿.最后分析了环路的性能,证明该系统是能胜任跳频频率合成任务的. 相似文献
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本文介绍基于改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ离散神经网络（ＩＨＤＮ）的模式识别。当一个要求存贮在网络中的模式输入时，我们计算它与其它模式的类似测试，并把类似测试在网络综合中加以考虑。当输入任一矢量时，由于网络的联想能力，该矢量将进化到与它距离最近的一个存贮模式中。理论分析和实验仿真结果表明，ＩＨＤＮ比原Ｈｏｐｆｉｅｌｄ离散神经网络（ＨＤＮ）有更大的存贮容量和更强的联想能力。 相似文献
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本文根据突发式数字通信快速锁相要求,提出一种位同步信号提取的新的快速全数字锁相环方案.它比一般数字锁相环捕捉速度最大可以提高N/2倍,且环路的同步时间与量化相位误差的矛盾也得到了解决,因而环路精度也大有改善.本文主要以一阶环为例讨论位同步信号提取. 相似文献
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