MATLAB实现离散型Hopfield神经网络的模式识别与联想记忆系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建离散型Hopfield神经网络，采用Hebb学习规则训练权重，支持模式存储与异步更新。系统可对输入模式进行联想记忆与识别，收敛至最接近的存储模式，适用于基础神经网络研究与模式识别应用。

详 情 说 明

离散型Hopfield神经网络模式识别与联想记忆系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现离散型Hopfield神经网络（DHNN）模型。该网络是一种全连接递归神经网络，通过模拟生物神经系统的动力学特性，能够实现模式识别与联想记忆功能。系统采用异步更新机制，确保网络状态随时间演化最终收敛到能量函数的局部极小值点，从而实现对存储模式的稳定回忆。

功能特性

• 网络训练：采用Hebb学习规则构建对称权重矩阵，将指定模式向量存储为网络的稳定吸引子
• 模式识别：对输入模式进行异步状态更新，使其动态收敛到能量最小的存储模式
• 联想记忆：具备容错能力，可从部分损坏或受噪声干扰的输入中恢复完整原始模式
• 能量监控：实时计算网络能量函数值，可视化展示能量下降过程以验证收敛性
• 稳定性分析：评估网络存储容量限制，验证吸引子 basin 的边界特性

使用方法

1. 准备训练数据：定义二值模式向量（元素值为-1或1），确保模式维度与神经元数量一致
2. 配置网络参数：设置神经元数量、最大迭代次数和收敛阈值等运行参数
3. 执行网络训练：调用训练函数根据输入模式集计算神经元连接权重矩阵
4. 进行模式测试：输入完整或加噪测试模式，观察网络动态演化过程
5. 分析输出结果：获取最终稳定模式、收敛步数、能量曲线等性能指标

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 仅依赖基础MATLAB功能，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件集成了完整的神经网络工作流程，包括模式数据的初始化与预处理、网络权重的训练与配置、测试模式的识别与回忆过程执行、收敛动态的实时监控与可视化展示，以及最终性能指标的全面分析与结果输出。