人工脑具有期望容错域的联想记忆新神经网络模型研究

人工神经网络是研究人脑认知的科学概念，也是有效的模拟、延伸和扩展人脑联想记忆的模型。目前，还存在许多自然脑联想记忆的模拟、延伸和扩展难题和制约联想记忆深入有效应用的难题，如随时间变化容错域（吸引域）的联想记忆、具有预定容错域（吸引域）的联想记忆的模拟、延伸和扩展问题等，正呼唤更多、更合适、更有效的新人工神经网络模型。本项目为达到模拟、延伸和扩展人脑随时间变化容错域（吸引域）的联想记忆和具有预定容错域（吸引域）的联想记忆的目的，拟提出几类新的具有时变容错域（吸引域）或具有任意期望容错域（吸引域）的人工脑联想记忆神经网络模型{神经元（计算式）、网络拓扑结构（神经元连接方式，连接权值取值）、网络算法（稳定结构学习算法、工作算法）及其设计方法。.预期成果将给出解决人工脑联想记忆研究的一些综合难题的方法，丰富和发展对人脑联想记忆的认知研究，为联想记忆的深入有效的应用奠定基础。

针对存在的自然脑联想记忆的模拟、延伸和扩展难题和制约联想记忆深入有效应用的难题，如随时间变化容错域（吸引域）的联想记忆、具有预定容错域（吸引域）的联想记忆的模拟、延伸和扩展问题等, 本项目提出了几类新的具有时变容错域（吸引域）或具有任意期望容错域（吸引域）的人工脑联想记忆神经网络模型{神经元（计算式）、网络拓扑结构（神经元连接方式，连接权值取值）、网络算法（稳定结构学习算法、工作算法）}及其设计方法，并且在人工生命（人工脑、人工鱼、人工动物）建模、模式识别、智能设计系统设计应用方面获得较好的应用成果。部分解决了人工脑联想记忆综合难题，丰富和发展了对人脑联想记忆的认知研究，为联想记忆的深入有效的应用奠定基础。