MATLAB实现的双向联想记忆(BAM)神经网络仿真系统

资 源 简 介

本项目完整实现Bidirectional Associative Memory神经网络算法，支持网络拓扑构建、权重矩阵生成与记忆模式联想。适用于模式识别与联想记忆研究，提供直观的MATLAB仿真界面。

详 情 说 明

MATLAB双向联想记忆神经网络(BAM)设计与仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的双向联想记忆神经网络(Bidirectional Associative Memory, BAM)设计与仿真系统。BAM是由Bart Kosko提出的一种双层异质联想记忆神经网络，能够实现双向的联想记忆功能。该系统提供了从网络构建、训练到测试分析的完整解决方案，支持对网络稳定性、容错性能的深入分析。

功能特性

核心功能模块

• 网络拓扑构建：灵活配置输入层(N维)和输出层(M维)神经元数量
• 权重矩阵生成：采用Hebbian学习算法自动计算关联权重矩阵
• 双向联想仿真：实现前向传播(X→Y)和反向传播(Y→X)的双向联想过程
• 稳定性验证：基于Lyapunov能量函数的收敛性分析与稳定性控制
• 噪声测试：支持添加不同类型噪声测试网络的容错能力
• 可视化分析：实时展示联想过程、模式对比和能量函数变化

技术特点

• 优化的矩阵运算实现高效联想计算
• 双向异步更新策略保证收敛稳定性
• 支持二进制向量({0,1})和双极向量({-1,+1})两种表示方式
• 完整的训练报告和性能分析输出

使用方法

训练阶段

1. 准备记忆模式对集合(输入N维向量 + 输出M维向量)
2. 配置网络参数(向量值域、更新策略等)
3. 执行训练生成权重矩阵W(M×N维)
4. 获取训练收敛报告和稳定性验证结果

测试阶段

1. 输入待联想模式(完整或含噪声向量)
2. 运行联想过程观察双向传播
3. 分析输出结果：联想模式、迭代次数、能量曲线
4. 评估容错性能生成分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算的基本MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上(用于处理大规模模式向量)

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括网络初始化参数设置、训练流程调度、测试过程管理以及结果可视化生成。它整合了权重矩阵计算、双向联想迭代、稳定性判断和性能分析等关键模块，为用户提供统一的操作接口和完整的仿真体验。该文件负责协调各功能组件协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条高效执行。