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發(fā)視頻如何使用閾值自適應(yīng)憶阻器Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
2019-05-08 |
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資料介紹
針對(duì)基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大頻繁項(xiàng)集挖掘（HNNMFI）算法存在的挖掘結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出基于電流閾值自適應(yīng)憶阻器（TEAM）模型的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。首先，使用TEAM模型設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)突觸，利用閾值憶阻器的憶阻值隨方波電壓連續(xù)變化的能力來(lái)設(shè)定和更新突觸權(quán)值，自適應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的輸入。其次，改進(jìn)原算法的能量函數(shù)以對(duì)齊標(biāo)準(zhǔn)能量函數(shù)，并用憶阻值表示權(quán)值，放大權(quán)值和偏置。最后，設(shè)計(jì)由最大頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。使用10組大小在30以內(nèi)的隨機(jī)事務(wù)集進(jìn)行1000次仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與HNNMFI算法相比，所提算法在關(guān)聯(lián)挖掘結(jié)果準(zhǔn)確率。上提高33.9個(gè)百分點(diǎn)以上，說(shuō)明憶阻器能夠有效提高Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的結(jié)果準(zhǔn)確率。
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