(1)網(wǎng)絡(luò)的使用利用聯(lián)想記憶法則。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(2)根據(jù)現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)的理論，通過組塊聯(lián)想記憶法進(jìn)行英語詞匯教學(xué)可以有效提高學(xué)生的詞匯應(yīng)用能力。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(3)介紹了應(yīng)用于灰度圖像的聯(lián)想記憶和識(shí)別的動(dòng)態(tài)核方法，給出了動(dòng)態(tài)核選擇的原則和途徑。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(4)在協(xié)同學(xué)中，模式識(shí)別及聯(lián)想記憶可以看成是在一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)過程。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(5)基于此【造句網(wǎng)http://】，給出了雙向聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)電流電路。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(6)聯(lián)想記憶是人腦的一項(xiàng)重要功能。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(7)提出了一種基于切比雪夫插值的高階聯(lián)想記憶系統(tǒng)，能提供對(duì)任意階多變量多項(xiàng)式函數(shù)的無誤差逼近。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(8)本文提出了一種異聯(lián)想記憶模型的優(yōu)化學(xué)習(xí)算法。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(9)在純記憶區(qū)，偽吸引子被完全消除，因此它非常適合于聯(lián)想記憶的應(yīng)用。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(10)在動(dòng)態(tài)核模型的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了一種聯(lián)想記憶模型。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(11)聯(lián)想記憶是人類腦細(xì)胞的重要功能之一。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(12)數(shù)獨(dú)和填字謎游戲被說成是可以改善聯(lián)想記憶的技能，然而批評(píng)者們認(rèn)為只有用上那些填字游戲才知道。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(13)聯(lián)想記憶法常用于一些有具體情境的識(shí)記材料,如一些寫景、敘事的文章,一些英語情境對(duì)話等。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(14)類比知識(shí)間的異同,聯(lián)想記憶;把知識(shí)編成順口溜,口訣記憶;繪制直觀圖以形助教,數(shù)形結(jié)合記憶;挖掘本質(zhì)的屬性,特征記憶;整理概括,系統(tǒng)記憶等。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(15)本文是在MBAM的基礎(chǔ)上，提出了一種利用動(dòng)態(tài)核的形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)，其目的是解決含有任意隨機(jī)噪聲圖像的聯(lián)想記憶問題。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(16)文中用作者提出的通用前饋網(wǎng)絡(luò)和排序?qū)W習(xí)算法，提出了一種設(shè)計(jì)具有期望容錯(cuò)域的前向掩蔽聯(lián)想記憶模型的方法。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)

(17)已有的研究結(jié)果表明，混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解復(fù)雜優(yōu)化問題和聯(lián)想記憶等方面比現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)有著更好的性能。rtk子文庫(kù)范文網(wǎng)