离散hopfield神经网络的联想记忆--数字识别

%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

%% 清空环境变量

clc

clear

%% 数据导入

load data1array_one

load data2array_two

%% 训练样本（目标向量）

T=[array_one;array_two]';

%% 创建网络

net=newhop(T);

%% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法）

load data1_noisy noisy_array_one

load data2_noisy noisy_array_two

%% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法）

% noisy_array_one=array_one;

% noisy_array_two=array_two;

% for i=1:100

% a=rand;

% if a<0.3

% noisy_array_one(i)=-array_one(i);

% noisy_array_two(i)=-array_two(i);

% end

% end

%% 数字识别

% identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one'); noisy_one={(noisy_array_one)'};

identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}';

noisy_two={(noisy_array_two)'};

identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}';

%% 结果显示

Array_one=imresize(array_one,20);

subplot(3,2,1)

imshow(Array_one)

title('标准(数字1)')

Array_two=imresize(array_two,20);

subplot(3,2,2)

imshow(Array_two)

title('标准(数字2)')

subplot(3,2,3)

Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20); imshow(Noisy_array_one)

title('噪声(数字1)')

subplot(3,2,4)

Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20); imshow(Noisy_array_two)

title('噪声(数字2)')

subplot(3,2,5)

imshow(imresize(identify_one{10}',20))

title('识别(数字1)')

subplot(3,2,6)

imshow(imresize(identify_two{10}',20))

title('识别(数字2)')

离散Hopfield神经网络的联想记忆-数字识别

1.实现1,2在加噪声之后的识别 array_one=[-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;... -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;... -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1; ... -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;... -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1]; array_two=[-1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1;... -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1;-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1;... -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1;... -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1;-1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1;... -1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 1 1 1 1 1 -1 ]; T=[array_one;array_two]'; net=newhop(T); noisy_array_one=array_one; noisy_array_two=array_two; for i=1:100 a=rand; if a<0.1 noisy_array_one(i)=-array_one(i); noisy_array_two(i)=-array_two(i); end end noisy_one={(noisy_array_one)'}; identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}' noisy_two={(noisy_array_two)'}; identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}' subplot(3,2,1) Array_one=imresize(array_one,20); imshow(Array_one) title('standard number 1') subplot(3,2,2) Array_two=imresize(array_two,20); imshow(Array_two) title('standard number 2') subplot(3,2,3) Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20); imshow(Noisy_array_one) title('noisy number 1') subplot(3,2,4) Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20); imshow(Noisy_array_two) title('noisy number 2')

定位联想记忆法(练习)

测试：下面有20个词语，请你只看一遍，词与词之间间隔几秒，记忆时连序号一起背，看你能记住多少？ 1—钥匙2—电风扇 3—书包4—钢笔 5—矿泉水6—学生 7—电视机8—课桌 9—探照灯10—足球 11—摄像机12—桑那浴箱 13—微波炉14—净水器 15—VCD影碟16—钢琴 17—照像机18—自行车 19—洗衣机20—苹果 同学们，你可能会运用串联法从头背到尾，从尾背到头。但是，如果随意说出一个序号，让你马上答出词语，或者随意说出一个词语，让你立即答出序号，恐怕你就力不从心了。下面我们来学习一种新的记忆方法，它会使你的记忆力再上一个台阶。 到影剧院看电影时，几千名观众会秩序井然地坐到各自的座位上，为什么不乱套呢？因为每个人都有自己的座位号。从这件事你会受到什么启发呢？我们可以在自己的记忆仓库中准备好位置固定的“座位”，当记忆一系列词语等材料时，按顺序把这些材料与“座位”联系起来，对号入座，这样记忆就不会乱套了。我们把这种记忆方法称为定位联想记忆法，把这些“座位”称为定位词。 可以做定位词的事物很多，定位词必须是自己非常熟悉的，顺序鲜明的东西。例如： 1、人体器官（从上向下）：头发、前额、眉毛、眼睛、鼻子、耳朵、嘴、下巴、前胸、肚子、手、腿、脚等。 2、家庭亲属（由长辈到晚辈）：爷爷、奶奶、爸爸、妈妈、叔叔、婶婶、哥哥、姐姐、弟弟、妹妹等。 3、动物（体型由大到小）：鲸、大象、野牛、狮子、豹子、狗、猫、老鼠、蜜蜂、蚂蚁等。 4、家俱设施（价格由高向低）：电脑、彩电、冰箱、VCD、录音机、电饭锅等。 5、从家到学校经过的地方：工厂、商店、市场、医院、书店、派出所、广场、公园等。 6、服饰（从上到下、从外到内）：帽子、口罩、围脖、红领巾、上衣、衬衣、背心、手套、裤子、鞋、袜子等。 7、你班按学号排列的同学。 8、前面制定的数字1—100的代用词语。 定位词必须记得滚瓜烂熟，记忆效果才好。 (一)用定位联想记忆法记一般词语 示范：用1—10号定位词记10个词语。 序号定位词词语记忆方法 1衣大象大象穿着漂亮的衣服。 2 耳酒精灯耳朵放在酒精灯上烤。 3 山轮船轮船在山上行驶。 4 的士鲜花的士上开满鲜花。 5 虎溜溜球老虎玩溜溜球。 6 鹿自行车鹿骑自行车。

离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价

代码： 离散Hopfield的分类——高校科研能力评价 clear all clc %% 导入数据 load class.mat %% 目标向量 T=[class_1 class_2 class_3 class_4 class_5]; %% 创建网络 net=newhop(T); %% 导入待分类样本 load sim.mat A={[sim_1 sim_2 sim_3 sim_4 sim_5]}; %% 网络仿真 Y=sim(net,{25 20},{},A); %% 结果显示 Y1=Y{20}(:,1:5) Y2=Y{20}(:,6:10) Y3=Y{20}(:,11:15) Y4=Y{20}(:,16:20) Y5=Y{20}(:,21:25) %% 绘图 result={T;A{1};Y{20}}; figure for p=1:3 for k=1:5 subplot(3,5,(p-1)*5+k) temp=result{p}(:,(k-1)*5+1:k*5); [m,n]=size(temp); for i=1:m for j=1:n if temp(i,j)>0 plot(j,m-i,'ko','MarkerFaceColor','k'); else plot(j,m-i,'ko'); end hold on end end

axis([0 6 0 12]) axis off if p==1 title(['class' num2str(k)]) elseif p==2 title(['pre-sim' num2str(k)]) else title(['sim' num2str(k)]) end end end % noisy=[1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 1 -1; -1 1 -1 -1 -1;-1 1 -1 -1 -1; 1 -1 -1 -1 -1;-1 -1 1 -1 -1; -1 -1 -1 1 -1;-1 -1 -1 -1 1; -1 1 -1 -1 -1;-1 -1 -1 1 -1; -1 -1 1 -1 -1]; y=sim(net,{5 100},{},{noisy}); a=y{100} %% %% 清空环境变量 clear all clc %% 导入记忆模式 T = [-1 -1 1; 1 -1 1]'; %% 权值和阈值学习 [S,Q] = size(T); Y = T(:,1:Q-1)-T(:,Q)*ones(1,Q-1); [U,SS,V] = svd(Y); K = rank(SS); TP = zeros(S,S); for k=1:K TP = TP + U(:,k)*U(:,k)'; end TM = zeros(S,S);

单词联想记忆法

初中英语单词联想记忆法 运图像记忆法来记忆英语单词，只需要简单的五个步骤，就能轻松快速地记住所有想要记住的单 !词。 第一步：拆分一一把单词拆分为几个小的部分。举例： 1，hesitate —犹豫 分析：he ----- 他；sit —；ate --------- 吃（eat）的 过去式。 联想：他犹豫地坐着吃。 2，hatred —恨 分析：hat ------- 帽子；red ---- 红色的。 联想：小红帽非常仇恨大灰狼。 3，forget 一―忘t己 分析：for -------- 了; get ------- 得到。 联想：为了要得到新的，需要先忘记旧的。 4，butterfly ----- 蝴蝶 分析：butter 油；fly ---------------- 。 联想：蝴蝶很喜欢在黄油上面飞。 第二步：近似一一找到与陌生单词非常近似的熟悉单词。 举例： 1，widow ---- 寡妇 分析：windo ------ 窗户；n ------- '泥”的拼音首字母。 联想：寡妇的工作是要把窗户上的泥擦干净。 2，glove 手套 分析：g ----- 哥”的拼音首字母；love -------- 喜爱。联想：哥哥很喜爱这双手套。 3，peak ---- 山顶 分析：speak ----- 说话；s ----- 外形像蛇。 联想：有一条蛇在山顶上说话。 4，roof ------ 屋顶 分析：room ----- 房间；f -------- 外形像拐杖。 联想：我房间的屋顶上插满了拐杖。 第三步：编——把单个或数个字母通过像形等方法转变为常用的编。 举例： 1，boom --- 繁荣 分析：boo --- 像数字600; m ------- 可以联想到麦当劳”联想：一条街上竟然开了600家麦当劳店，真是 够繁荣啊！ 2，mien ---- 风度 分析：me —男人们；i --------- 外形像一根烟。 联想：男人们抽烟都会显得没有风度。 3，pilot —■行员 分析：pi 一一披”的拼音；Io —一外形像数字10；t 外形像伞。 联想：披上10把伞，就能像飞行员一样飞行。第四步：拼音一一运用拼音规则来背单词。 举例： 1，change 改变 分析：chang ----- 嫦”的拼音；e ----- 娥”的拼音。联想：嫦娥改变了对猪八戒的看法。 2，dan ger 危险 分析：dang――挡”的拼音；er一一儿”的拼音。联想：当危险来的时候，母亲总会挡在儿子的前面。 3，machine --- 机器 分析：m “马”的拼音；chi ---------- 吃”的拼音；ne一一呢”的拼音。 联想：机器马需要吃什么食物呢？ 4，da nee ■跳舞 分析：dan ----- 蛋”的拼音；ce ------ 厕”的拼音。联想：一个鸡蛋在厕所里跳舞。 5，banana 香蕉 分析：ba一一爸”的拼音；na一一拿”的拼音。联想：爸爸很爱吃香蕉，拿了又拿。 6，guide 导游 分析：gui 一一鬼”的拼音；de一一的”的拼音。联想：这个导游是鬼变成的。 对于拼音法，除了完整的拼音之外，还可以运用拼音首字母法”和近似拼音法” 拼音首字母法--- 运用拼音的首字母所代表的 词语来进行记忆。 举例： 1，dirty —的 分析：di 一一敌”的拼音；r一一人”的拼音首字母；ty ------ 汤圆”的拼音首字母。 联想：敌人的汤圆都是脏的，千万不要吃。 2，wobble 摇晃

联想记忆英语

1. 《一天记牢1000英语单词》 作者：杨剑勇、刘纲 其中300个单词的记忆方法： 1.alter vt.改变，变更；改做 al-ter al- all ter-（拼音）胎儿 所有的胎儿在母亲的肚子里就在不断的改变。 2. burst vi.&n.突然发作,爆炸vt.使爆裂 bur（n）燃烧st（one）石头 石头里突然剧烈燃烧，即爆炸 3. dispose vi.排列、处置、解决 dis【音】的士pose 姿势 的士们摆pose全部排列成一条线 阻塞交通，被交警处置才得以解决问题 4. blast n.爆炸，冲击波vt.炸 1、blast 拟声词 大声读这个词，感受一下爆炸的声响 2、b(不) last(最后的) 如果世界没有恐怖份子，9．11事件不就成为最后的爆炸了吗？ 5. consume vt.消耗，消费；消灭 con-su-me con 肯，su 输，me 我

你的体力消耗完了，终于肯输我了 6. split vt.劈开vi.被劈开 s-pl-it s-美女pl-漂亮it-它 美女动作漂亮的将它劈开 7. spit vi.吐vi.吐唾沫 sPit sit-站p-停车场 站在停车场里吐唾沫 8. spill vt.使溢出vi.溢出 s+pill(药片) 美女吃药觉得太苦，又从口里溢出来了 9. slip v.滑动，滑落 sl-ip sl司令ipIP卡 司令的IP卡滑落了。 10. slide vi.滑动 s-l-id-e s美女l形似棍子id ID号e鹅 美女拿棍子追打一只有的鹅结果滑倒了,太滑11. bacteria n.细菌 b-ac-ter-i-a

基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写体数字图像识别 PT1700105 宁崇宇 PT1700106 陈玉磊 PT1700104 安传旭 摘要 在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。 本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言 从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。 计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环

境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。 为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。 卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P 也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度，在大部分情况下，在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确，但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达，这也是很多传统机器学习算法的共同问题。 对机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式呢？深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题。 因为深度学习的通用性，深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向，甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发，但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理，各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片代表了0~9中的一个数字，图片的大小为28x28，且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例，基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境 本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境，进行模拟演示。

最新整理什么是数字编程联想记忆法

什么是数字编程联想记忆法 数字编程联想法是记忆宫殿记忆法之中的一种比 较有用的记忆法，也是记忆大师快速联想常用的记忆法，下面小编为你整理数字编程联想法，希望能帮到你。 数字编程联想法 一对一联想法、直接串连联想法、借助词句联想法，都有各自的优点，不同的情况下可选用这几个不同的记忆方法。但它们有一个共同的不足：就是应用范围不够广泛。数字编程联想法克服了这方面的不足，是超级记忆法中应用范围最广的一种记忆方法，几乎可以记忆学习、生活中的各种类型问题，不仅仅只限于数字的记忆，它是超级记忆法中最重要的一种记忆方法。 记忆宫殿法之联想法的作用 改变生活中丢三落四的不良习惯! 一次性记忆几十项、上百项内容，并且可以倒背如流! 至少可以记忆圆周率小数点后上千位的数字! 可以按座次记忆水浒中108位梁山好汉的绰号、姓名! 54张扑克牌打乱顺序后，你可记住每张牌的先后顺

序，并且可以随口说出第几张牌是什么或红桃K是第几张，或红桃2、黑桃2等各在第几张。 可以按顺序记忆并背诵从当场观众说出的几十项词语! 讲课时不用看讲稿，即能记住所要讲内容的要点、提纲! 开会时不用做笔记，即能记住内容提要，回去传达时不会有遗漏! 你可以记住现在世界上的所有国家及其首都! 你可按先后顺序记住中国历史上历朝历代皇帝的名字! 如果你是老师，新学期开始，你可以记住全班几十名新生的学号、姓名! 点名时完全可以不用看点名册 能够按顺序记住元素周期表上的100多个元素 能够按人口从多到少的顺序记住我国55个少数民族名称。 只要你掌握了数字编程联想法，其应用范围是非常广阔的，你完全可以自已去开发去探求。 数字编程联想法的介绍

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学 本科生毕业论文（设计） 题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现

目录 摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

Hopfield神经网络综述

题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。

联想记忆真奇妙---教案

联想记忆真奇妙 授课日期：年月日 一、辅导目标 1、知识目标：简单了解什么是记忆。 2、能力目标：学会在学习和生活中灵活运用联想记忆法。 3、情感目标：培养联想的兴趣。 二、教学重点：培养联想的兴趣。 三、教学难点：学会在学习和生活中灵活运用联想记忆法 四、教学准备：多媒体课件 五、教学方法：讨论法、讲授法 五、设计思路 通过丰富多彩的活动让学生领悟联想记忆的奇妙。在暖身操活跃气氛的基础上，小故事大道理通过一个有趣的故事，告诉学生什么是联想记忆，让学生初步体会它的妙处。接着，教给学生三种具体的联想记忆法，让学生尝试。然后给出三组词，让学生进行实践。再通过奇思妙想进行拓展。从而使学生喜欢上联想记忆，并在学习和生活中有意识地运用联想记忆法。 六、教学过程 1、暖身操 1、想一想，有什么方法能在30秒内记住这些数字？ 5 8 12 15 19 22 2 6 29 2、“木”通过怎样的变化才能和“雪”联系起来？ 木——柴、柴——火、、、 、——雪 教师：先给学生一组（例1）数字，告诉他们要在30秒内记住这些数字，同时告诉他们会用时钟帮他们计时。时间到时，请几个学生回答他记住哪些数字并写在黑板上，以免忘记了学生答案，看是否有学生能在30秒内记住这些数字？如果有学生能在30秒内记住那些数字，要求学生起来跟大家一起分享他的方法；如果没有学生做到，重现数字，引导学生对这些数字进行观察，并找出其中的规律，再问学生现在能否在30秒内记住这些数字？做完第一题，引导学生明白，要记忆好和牢可以通过找它们其中规律；使学生明白机械记忆，比较难。第二题给学生一个字“木”，要求学生经过5步后，能与“雪”联系在一起，先给学生做出两个引导，使学生可以通过组词使“木”和“雪”联系起来，等学生做完之后，再请几个学生起来回答。然后总结几个学生的答案，看多出了多少个字，问学生除了记住了“木”和“雪”，还记住了哪些字？使学生明白，要记忆多，可以给事物嫁接桥梁，桥梁越多，记住的东西就越多，初步体验联想记忆的妙处。 学生：…… 2、导入新课 （1）小故事大道理 三国时期的吴国大将军周瑜小时候记忆力非常好。有一天，他的外公从外面买回7坛酒、9条鳝鱼、8条泥鳅，一共花了159两银子。过了一个星期，外公问他，那天买了些什么，花了多少银子，记不记得？ 周瑜胸有成竹地指着自己的脑袋说：“都在这儿装着呢！那天外公你买了7坛白酒（79）、9条鳝鱼（93）、8条泥鳅（泥巴），一共一壶酒（159）两银子”外公听后又惊又喜，连连称赞。 教师：请一个学生给同学念故事一段故事，然后把数字遮起来，问学生周瑜能否回答对外公的问题？接着学生是周瑜，能否回答对呢？请几个学生起来试着回答，同样，对那些会回答

Hopfield神经网络综述

题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。

数字如何做到联想记忆

数字如何做到联想记忆 我们常常会看到电视中那些记忆大师们能够瞬间将打乱的数字记忆下来，其实，找到方法就能轻松记忆数字，用联想记忆法来记忆数字就能事半功倍，那么你知道数字是如何联想记忆的?下面为你整理数字联想记忆，希望能帮到你。 数字是如何联想记忆的0到100数字联想记忆法【0-10】 00数字联想记忆法：洞洞眼镜(象形)东欧元旦零蛋灵通 00数字联想记忆法：小明戴上洞洞眼镜在东欧的元旦晚会上玩得很开心，拨通零蛋牌小灵通给父母报喜 01数字联想记忆法：同意统一童衣冬衣羚羊铃兰灵药领药 01数字联想记忆法：学校同意、统一穿上童衣和冬衣，骑上羚羊去摘铃兰草，做灵药免费让人们领药喝预防感冒02数字联想记忆法：冻耳令爱栋梁冬粮领土动土东土(大唐) 02数字联想记忆法：北方一到冬天就冻耳朵，邻居家的小丽很令爱，每天到栋梁上晒完冬粮，就看地图设想在南海领土上动土修建一座东土(大唐)乐园 03数字联想记忆法：领赏零散动脉冻煞东山

03数字联想记忆法：我总算领赏了寒风刺骨的厉害，刮乱了我零散的头发，感觉我的动脉都被冻煞了，我艰难地爬上东山晒太阳 04数字联想记忆法：零食领事懂事董事冻死临时淋湿临死 04数字联想记忆法：坐车上班带着零食的领事、懂事和董事长、看到冻死在路边的小狗，居住在临时住所被雨淋湿衣衫的乞丐，和身体虚弱快要临死的老者，深感领导责任重大啊! 05数字联想记忆法：领舞领悟动物动武东吴冻手动手东屋 05数字联想记忆法：领舞者领悟了动物练动武时，就像三国时东吴夺取政权那样专注。士兵冻手了也不动手去东屋那手套06数字联想记忆法：领路道路东流通路同路逗留冻肉 06数字联想记忆法：领路者指引的道路，就像东流的河水一道通路，同路的人们累了就逗留在卖冻肉部里休息 07数字联想记忆法：令旗灵机东西洞悉洞隙动气怄气 07数字联想记忆法：老鼠打着令旗、灵机地寻找东西吃，洞悉房屋里的洞隙xi，动气、怄气还是没找到吃的 08数字联想记忆法：领班淋巴临别邻邦全部全班元宝 08数字联想记忆法：领班护士看到淋巴病人生命垂危，将要与家人临别，邻邦听到消息全部都来

神经网络应用于手写数字识别-matlab说课讲解

神经网络应用于手写数字识别-m a t l a b

实验报告 实验课程：管理运筹学 实验名称：神经网络应用于手写数字识别-matlab 学生姓名： 指导教师： 实验时间： 2018年1月16日

实验要求： 运用matlab编程进行神经网络进行手写数字识别。 小组成员： 姓名学号 实验过程： 一、BP神经网络 神经网络是由很多神经元组成，可以分为输入，输出，隐含层。 BP神经网络的特点：信号前向传递，信号反向传播。若输出存在误差，根据误差调整权值和阈值，使网络的输出接近预期。 在用BP神经网络进行预测之前要训练网络训练过程如下： 1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。 2.计算隐含层输出 3.计算输出层输出 4.误差计算 5.权值更新 6.阈值更新 7.判断迭代是否结束 二、模型建立 数据集介绍： 数据集包含0-9这10个数字的手写体。是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28。 识别流程： 首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。为了方面，这里的神经网络的创建，训练和测试采用matlab函数来实现。

训练 运行流程： 1.确定神经网络的输入，输出。 输入是BP神经网络很重要的方面，输入的数据是手写字符经过预处理和特征提取后的数据。预处理有二值化，裁剪掉空白的区域，然后再统一大小为70*50为特征提取做准备。特征提取采用的是粗网格特征提取，把图像分成35个区域，每个区域100像素，统计区域中1像素所占的比例。经过预处理特征提取后，28*28图像转成1*35的特征矢量。提取完5000张图片后，依次把所有的特征存于一个矩阵（35*5000）中。 2.神经的网络的训练 用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化，网络结构为输入层35，隐藏层34，输出层10，学习速率为0.1，隐藏层激励函数为sigmoid函数。随机抽取4500张图片提取特征后输入，按照公式计算隐含层和输出层输出，误差，更新网络权值。 3.神经网络的预测 训练好神经网络之后，用随机抽取的500个数字字符对网络进行预测，输入特征向量，计算隐含层和输出层输出，得到最后预测的数据。同时计算每个数字的正确率和全体的正确率。最后得到的总体正确率为0.8620。 主函数：

《00-99谐音数字桩》图像联想记忆训练

老子 右脑记忆法之图像联想记忆------《00-99谐音数字桩》及实际应用 森缘 （独立思考者）

《00-99谐音数字桩》汇总表

《00-99谐音数字桩》图像及联想记忆链 00铃铃01冬衣02铃儿03零散04零食 05动物06领路07令旗08东巴09动脚一阵清脆的“铃铃”声传了过来，原来是一位穿着厚厚冬衣的老人摇响了手中的铃儿。老人早已在干枯的草地上零散地撒了许多零食，引来许多动物竞相争抢。过了一会儿，这个领路的老人又挥动起另一只手中的令旗，带领这群动物跳起了欢快的东巴舞，他偶尔还动脚踢那些不守规矩的动物。（00、01、02、03、04、05、06、07、08、09） 10衣领11牙医12婴儿13医生14钥匙 15衣物16衣篓17仪器18哑巴19衣钩穿着一件红色衣领服装的牙医正在给一个婴儿看牙齿；旁边还有位医生拿着一把钥匙给孩子们变戏法，来使他们保持安静。只见他先变出了许

多花花绿绿的衣物，接着又变出几个衣篓将这些衣物装了起来，引得孩子们一个个瞪大眼睛、大嘴巴，显示出非常好奇的样子。这时，有台检测身高体重的仪器送了过来，送货的竟然是个哑巴，他一直不停地用手比划。他是用一个特制衣钩将体重计拖过来的，大家都很佩服他。（10、11、12、13、14、15、16、17、18、19） 20耳洞21阿姨22鹅儿23梁山24粮食 25二胡26二楼27耳机28恶霸29阿娇 一个耳洞大大的阿姨，正拿着一根长长竹竿赶着一群鹅儿上梁山，原来是菜园子青带着老婆下山采购货物归来。最近水泊寨的粮食紧，大家都没法吃饱，一个个都无精打采。逵为了逗大家乐，胡乱地拉着二胡；由于声音太难听，坐在二楼的好汉们一个个都戴上了耳机；以至于连附近恶霸大声呵斥抽打阿娇的声音，大家都没有一个人听见。（20、21、22、23、24、25、26、27、28、29） 30山林31山腰32扇儿33上山34上士

最基础的两种联想记忆法

最基础的两种联想记忆法 什么是联想？所谓的联想是把不相关的事物通过想象创建形象， 形成有效的链接，帮助记忆。通俗的讲，由甲想到乙又有乙想到丙等等。如：当我们看到2012这个数字时，会很自然的想到《2012》电影;世界末日的预言又想到了玛雅文明；推背图;水晶头骨等。这就是联想，联想它是无处不在的。下面就为大家介绍一下最常见的联想记忆法，欢迎大家参考和学习。 最常见的几种联想模式： 1）形象联想：如，看到数字2时，它的形状像鸭子;蛇龙船等。 2）夸张的联想：如：当看到一辆自行车时，可以想成自行车在天上飞;自行车在水里游； 3）谐音联想：如25通过谐音可以想到二胡;45通过谐音可以想成师傅。 4）替代法又称相关法：如“声东击西”可以替换为敲锣打鼓；“唯物主义”可以替换为马克思； 5）倒字联想：“前提”可以将它反过来看（提前），通过谐音可以想到提钱。当然还不值这五种联想，还有很多的联想。 联想记忆法就是把不相关的事物通过想象并创建形象，形成有效的链接。 简单的讲：有甲事物对乙事物之间产生联想。

比如：汽车;;牛奶。如何联想呢？1）汽车在牛奶里洗澡；2）汽车被牛奶给淹没了；3）汽车上装满了牛奶。。。等等，这就是联想。 两两联想是记忆法中最基础的联想。那什么是两两联想呢？ 举例：树;;鸭子：树上挂满了鸭子；树里面穿出一只鸭子；树上站着一只鸭子； 耳朵;;红旗：耳朵上插着一面红旗；耳朵里射出了一面红旗；耳朵打红旗。 钩子;;勺子：钩子钩起了勺子；钩子钩穿了勺子；钩子砸中了勺子。 以上就是两两联想，但在联想的时候需要注意以下几点： 1）联想的要夸张、离奇。 2）以熟记新：用自己熟悉的事物去记陌生信息；记忆法则。 3）动用我们的五感去联想：听觉、视觉、触觉、味觉、嗅觉。 女口：当看到鸭子时听到鸭子叫声（听觉）、看到鸭子在水中游（视觉）、鸭子的羽毛很柔软（触觉），烤鸭的味道很美味（嗅觉）。烤鸭的味道很香（嗅觉） 4）在联想中还可以加入动作、颜色、气味、感觉等。 图象的清晰度，应该是我们每个人大脑中呈现的图象足以能够看到就可以了，也就是大脑中呈现的图像随缘即可。如：你大脑中看到图像的某个特征或是图像大致的轮廓，只要这些图像在大脑中大致的足以成像，都能算是一个图像的清晰度吧。 那怎样才能算是看清大脑中的图像呢？以我个人实际下来的效果

联想记忆真奇妙

联想记忆真奇妙 教学目标 1、简单了解什么是记忆。 2、培养联想的兴趣，在学习和生活中灵活运用联想记忆法。 设计思路 通过丰富多彩的活动让学生领悟联想记忆的奇妙。在暖身操活跃气氛的基础上，小故事大道理通过一个有趣的故事，告诉学生什么是联想记忆，让学生初步体会它的妙处。接着，教给学生三种具体的联想记忆法，让学生尝试。然后给出三组词，让学生进行实践。再通过奇思妙想进行拓展。从而使学生喜欢上联想记忆，并在学习和生活中有意识地运用联想记忆法。 课前准备 准备几组不相关的词或数字 教学过程 一、暖身操 1、想一想，有什么方法能在30秒内记住这些数字？ 5 8 12 15 19 22 2 6 29 2、“木”通过怎样的变化才能和“雪”联系起来？ 木——柴、柴——火、、、 、——雪 二、小故事大道理 三国时期的吴国大将军周瑜小时候记忆力非常好。有一天，他的外公从外面买回7坛酒、9条鳝鱼、8条泥鳅，一共花了159两银子。过了一个星期，外公问他，那天买了些什么，花了多少银子，记不记得？周瑜胸有成竹地指着自己的脑袋说：“都在这儿装着呢！那天外公你买了7坛白酒（79）、9条鳝鱼（93）、8条泥鳅（泥巴），一共一壶酒（159）两银子”外公听后又惊又喜，连连称赞。 小知识 小周瑜用的记忆法叫联想记忆。它是利用识记对象与客观事物的联系、已知与未知事物的联系、事物内部各部分之间的联系来记忆的一种方法。有接近联想、相似联想、对比联想等多种方法。

三、奇妙的联想记忆法 1、谐音联想 比如：珠穆朗玛峰高约“8848米”，就记作“爬爬试吧”。 你能写出下列数字或文字的谐音吗？ （1）10383： （2）阿根廷首都“布宜诺斯艾利斯”： 你还能举几个类似的例子吗？ 2、相似联想 （1）由“电视”一词，可以想到 （2）诗歌朗诵会上，王东背了《咏柳》、《梅花》等，你能背得比他多吗？ 3、相对相反联想 比比看谁接得多！ 天对地，雨对风，大陆对长空，山花对海树，赤日对苍穹， 四、谁的想法妙 将不同事物通过形象思维串联起来，情节越离奇越容易记。如： 从前有一个柬埔寨，寨里有个老公公，大家就叫他阿拉伯。一天，他带着墨西哥去爬山。突然，从最越南的那个老窝（挝）飞奔出一匹长着好望角的骡（罗）马，吓得阿拉伯出了一身阿富汗。他赶快钻进名古屋，关上也门，结果碰掉了一颗葡萄牙。 试一试 下面三组词，你能很快地记住吗？你是用什么方法记住的？比一比，谁的想法妙！ 1、气球天空导弹苹果小狗闪电街道 2、科学家降落伞小花猫玻璃杯百货店电梯自行车 3、火车铁公安铅笔北京面包牛奶纸袋眉毛飞机空气木屋生日圆珠笔 五、奇思妙想 你平常用的记忆方法中，还有哪些奇思妙想？和同学一起分享吧。

离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别

%%清空环境变量 clc clear %%数据导入 load data1array_one load data2array_two %%训练样本（目标向量） T=[array_one;array_two]'; %%创建网络 net=newhop(T); %%数字1和2的带噪声数字点阵（固定法）load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %%数字1和2的带噪声数字点阵（随机法）%noisy_array_one=array_one; %noisy_array_two=array_two; %for i=1:100 %a=rand; %if a<0.3 %noisy_array_one(i)=-array_one(i); %noisy_array_two(i)=-array_two(i); %end %end %%数字识别 %identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one'); noisy_one={(noisy_array_one)'}; identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two={(noisy_array_two)'}; identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two);

identify_two{10}'; %%结果显示 Array_one=imresize(array_one,20); subplot(3,2,1) imshow(Array_one) title('标准(数字1)') Array_two=imresize(array_two,20); subplot(3,2,2) imshow(Array_two) title('标准(数字2)') subplot(3,2,3) Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20); imshow(Noisy_array_one) title('噪声(数字1)') subplot(3,2,4) Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20); imshow(Noisy_array_two) title('噪声(数字2)') subplot(3,2,5) imshow(imresize(identify_one{10}',20)) title('识别(数字1)') subplot(3,2,6) imshow(imresize(identify_two{10}',20)) title('识别(数字2)')