实例5

离散型Hopfield神经网络在交通标志识别中的应用

Hopfield神经网络是递归神经网络的一种，在函数优化和联想记忆等方面有大量的应用，其运行机理与反馈型神经网络（如BP神经网络）有着本质的区别，其运行规律也更加复杂。

本章首先讨论了离散型Hopfield神经网络的运行机制和设计方法，然后介绍了相应的神经网络工具箱函数，最后通过举例说明Hopfield神经网络识别交通标志的方法，以及Hopfield神经网络存在的局限性与改进方法。