对于具有N个神经元的网络,其状态可以用向量S来确定: S S是N位二进制信息,满足以下条件: 1)时间趋近无限,允许回归网络达到稳态; 2)在非线性函数的原点,斜率无穷大,具有硬限幅器特性。 工作过程 1)存贮阶段。确定权值矩阵。设要存贮的向量为 (nl=12,p} 则按外积规则,神经元到神经元j的连接权定义为: N 式中5是5第i个分量 写成向量形式:W=85E7 =   |  =1，2，....p  = = p ji N j i w 1 1      p p T I N p N W =  − =1 1      对于具有N个神经元的网络，其状态可以用向量S来确定：   T n S s ,s ,...,s = 1 2 S是N位二进制信息，满足以下条件： 1）时间t趋近无限，允许回归网络达到稳态； 2）在非线性函数的原点，斜率无穷大，具有硬限幅器特性。 工作过程 1）存贮阶段。确定权值矩阵。设要存贮的向量为： 则按外积规则，神经元i到神经元j的连接权定义为： 写成向量形式： 10