计算机应用

作者：于永斌, 戚敏惠, 尼玛扎西, 王琳

单位：1. 电子科技大学 信息与软件工程学院, 成都 610054;2. 西藏大学 信息科学与技术学院, 拉萨 850012

关键词：电流阈值自适应忆阻器,Hopfield神经网络,最大频繁项集,关联规则挖掘,能量函数

基金：国家自然科学基金资助项目（61550110248）。

针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘（HNNMFI）算法存在的挖掘结果不准确的问题，提出基于电流阈值自适应忆阻器（TEAM）模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先，使用TEAM模型设计实现突触，利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值，自适应关联规则挖掘算法的输入。其次，改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数，并用忆阻值表示权值，放大权值和偏置。最后，设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1000次仿真实验，实验结果表明，与HNNMFI算法相比，所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上，说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。

来源：2019年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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