论文研究 高斯映射联想记忆约简网络模型的分叉分析。

本文提出了一种基于高斯图耦合系统的联想记忆模型。 一维高斯图描述了离散时间动力系统,高斯图的耦合系统可以生成各种现象,包括不对称的固定点和周期点。 高斯关联存储器可以有效地调用存储的模式之一,该模式是通过将在耦合系统中观察到的不对称的两个周期点与输出模式的二进制值相关联而由输入模式触发的。 为了研究高斯联想记忆模型,我们形成了它的简化模型并分析了分叉结构。 所提出的模型与其他常规联想记忆模型一起观察到伪模式,并且所获得的模式与高阶或准周期点和混沌轨迹有关。 本文介绍了高斯联想记忆的结构及其简化模型,并给出了分叉分析的结果。 此外,还提供了通过模拟召回过程获得的输出序列。 基于分析结果和进行的仿