一种基于记忆模型的优化学习方法

本申请公开了一种基于记忆模型的优化学习方法，包括：基于分数阶微分，构建长记忆学习模型；基于长记忆学习模型以及衰减特性，构建短记忆模型；对短记忆模型进行离散化，获取离散记忆模型；基于粒子群优化算法以及离散记忆模型，优化记忆参数，获取记忆优化模型。本申请基于人的学习建立在记忆特性基础上，将人的记忆学习拓展到机器学习上，以使机器学习能较好收敛的同时又具有较好的学习速度。本申请利用记忆衰减特性，对历史信息根据记忆特性进行加权，超过一定长度的历史信息权重较小，可以忽略，兼顾了学习速度和学习效率。