基于Hopfield神经网络识别0~9(2)

（3） 根据ui(t)的值大小，更新神经元的状态

if （ui(t)） 0

then vi（t+1）=1

else vi（t+1）=0；

（4） 神经元i以外的神经元j的状态不变化； （5） 转向（1），直到网络达到稳定。

Hopfield网络作为记忆的学习时，稳定状态是给定的，通过网络的学习求适合的权矩阵W（对称阵），学习完成后以计算的方式进行联想。对给定的M个模式，Hopfield网络可按Hebb规则来进行学习。

0,i j Wij M

v(k)v(k),i jj i k 1

按上述规则求出权矩阵后，可认为网络已经将这M个模式存入到网络的连接权中。

问题描述：

设计一个Hopfield网络，使其具有联想记忆功能，能正确识别阿拉伯数字，当数字被噪声污染后仍可以正确地识别。

程序流程：

先设计好标准的数字点阵（本文采用10*10矩阵表示），根据这些标准的数字点阵创建并训练网络，使网络达到稳定状态，用带噪声的数字测试训练的网络。噪声有两种形式：一种是固定噪声；另一种是随机噪声，本文对两种噪声都做讨论。

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